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基于角谱传播的钠信标光斑形态分析
1
作者
黄建
邓可然
李祝强
《光子学报》
北大核心
2025年第2期252-266,共15页
钠信标光斑形态是影响钠信标自适应光学系统波前探测精度的关键因素,主要由钠层激光功率密度分布和回光效率决定。为准确估计钠信标光斑形态,利用角谱传播理论,建立了钠激光在连续非均匀大气介质中的传输模型,得到钠层激光功率密度分布...
钠信标光斑形态是影响钠信标自适应光学系统波前探测精度的关键因素,主要由钠层激光功率密度分布和回光效率决定。为准确估计钠信标光斑形态,利用角谱传播理论,建立了钠激光在连续非均匀大气介质中的传输模型,得到钠层激光功率密度分布。根据回光效率与功率密度的关系,得到不同湍流强度(r_(0)为5~30 cm@550 nm)下钠信标的光斑尺寸位于0.26 m到0.22 m之间,回波光子数位于(1.3~1.4)×10^(7)photons·s^(-1)·m^(-2),并讨论了不同大气分层数量,对钠信标光斑形态的影响。利用质心提取算法,对钠信标光斑形态质心进行提取,讨论了不同强度大气湍流倾斜像差对钠信标指向位置的偏移,其偏移最大值约为60 cm。最后,分析了不同情况下的钠信标光斑闪烁效应,随着分层数量增加,衍射效应将减弱闪烁饱和效应。
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关键词
钠信标
角谱传播
光斑形态
指向位置
闪烁
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职称材料
基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法
被引量：
1
2
作者
张鸿德
冯鑫
+1 位作者
杨杰铭
邱国航
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期287-298,共12页
提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模...
提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模块对模态特征进行增强;最后基于所本文编解码网络特点,提出一种重建损失结合融合损失的损失函数。经过大量的消融性实验和对比实验表明,本文方法能够很好的保留原图像中的公共信息和模态信息,并且相比目前最新的融合方法在主观和客观评价上都具有优秀的综合性能。
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关键词
红外与可见光图像融合
双分支边缘卷积融合网络
深度学习
边缘卷积块
卷积注意力
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职称材料
题名
基于角谱传播的钠信标光斑形态分析
1
作者
黄建
邓可然
李祝强
机构
重庆工商大学机械工程学院智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室
重庆
师范
大学
物理与电子
工程
学院
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第2期252-266,共15页
基金
国家自然科学基金(Nos.62105047,62305038)
中国博士后科学基金(No.2021M703593)
+2 种基金
重庆市自然科学基金(No.CSTB2024NSCQ-MSX0698)
重庆市博士后研究项目特别资助(No.2023CQBSHTB3135)
重庆市教委科技项目(No.KJQN202200567)。
文摘
钠信标光斑形态是影响钠信标自适应光学系统波前探测精度的关键因素,主要由钠层激光功率密度分布和回光效率决定。为准确估计钠信标光斑形态,利用角谱传播理论,建立了钠激光在连续非均匀大气介质中的传输模型,得到钠层激光功率密度分布。根据回光效率与功率密度的关系,得到不同湍流强度(r_(0)为5~30 cm@550 nm)下钠信标的光斑尺寸位于0.26 m到0.22 m之间,回波光子数位于(1.3~1.4)×10^(7)photons·s^(-1)·m^(-2),并讨论了不同大气分层数量,对钠信标光斑形态的影响。利用质心提取算法,对钠信标光斑形态质心进行提取,讨论了不同强度大气湍流倾斜像差对钠信标指向位置的偏移,其偏移最大值约为60 cm。最后,分析了不同情况下的钠信标光斑闪烁效应,随着分层数量增加,衍射效应将减弱闪烁饱和效应。
关键词
钠信标
角谱传播
光斑形态
指向位置
闪烁
Keywords
Sodium beacon
Angular spectrum propagation
Spot profile
Pointing direction
Scintillation
分类号
P427.1 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法
被引量：
1
2
作者
张鸿德
冯鑫
杨杰铭
邱国航
机构
重庆工商大学机械工程学院智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期287-298,共12页
基金
国家自然科学基金(No.22178036)
重庆市自然科学基金(No.CSTB2022NSCQ-MSX0271)。
文摘
提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模块对模态特征进行增强;最后基于所本文编解码网络特点,提出一种重建损失结合融合损失的损失函数。经过大量的消融性实验和对比实验表明,本文方法能够很好的保留原图像中的公共信息和模态信息,并且相比目前最新的融合方法在主观和客观评价上都具有优秀的综合性能。
关键词
红外与可见光图像融合
双分支边缘卷积融合网络
深度学习
边缘卷积块
卷积注意力
Keywords
Infrared and visible image fusion
Dual-branch edge convolution fusion network
Deep learning
Edge convolution block
Convolutional block attention module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于角谱传播的钠信标光斑形态分析
黄建
邓可然
李祝强
《光子学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法
张鸿德
冯鑫
杨杰铭
邱国航
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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