高功率纳秒级激光二极管高侧驱动电路

纳秒级高功率的激光发射系统对激光雷达的探测性能产生重要影响。本文对普遍使用的激光二极管低侧栅极驱动电路进行修改得到高侧栅极驱动方式,使之能够适用于共阴极激光发射电路。该高侧驱动方式采用了一个半桥驱动器,两个GaN FET作为核心器件来控制激光二极管的发光。文中分析了该拓扑结构中电压、电容、电阻、电感等因素对流经激光器电流波形的影响。经过实验测试,在高重复频率下该电路能够产生3.1 ns脉冲宽度,约65 W的峰值功率,能够作为激光雷达的发射模块对场景进行扫描成像。

基于自适应截断模拟曝光和无监督融合的低照度真彩色图像增强算法

针对图像增强算法中普遍存在暗部区域细节丢失、亮部区域过度增强等问题,提出了基于自适应截断模拟曝光和深度融合的增强算法。对原始低照度图像进行模拟曝光,通过卷积网络学习曝光序列对应的权重图并在网络内部实现加权融合,获得增强结果。在生成模拟曝光序列的过程中,对图像进行亮暗区域分割,然后对其进行截断性自适应伽马校正,最后通过引导滤波降噪获得合适的曝光序列。获得多曝光序列后,通过基于空洞卷积的上下文聚合网络,实现快速灵活地加权融合,得到最终增强结果。收集了大量公开数据集,并使用微光夜视相机和三通道真彩色相机收集了实验室环境测试集,在不同数据集上和经典主流算法进行了对比实验。实验结果表明,本算法的NIQE、PSNR和SSIM指标都是最好的,其中NIQE降低了4.49%,PSNR提高了4.28%,SSIM提高了1.94%。此外,算法的色彩还原效果也很好,色差指标是所有算法中最小的,在8.71×10^(-2)lx照度下,本算法色差减小了14.83%,在1.02×10^(-2)lx下减小了3.05%。本文算法可以明显提高图像亮度和对比度,鲁棒性较好,不会产生过度增强现象,有效恢复图像细节的同时兼顾色彩信息,增强结果真实自然。

基于通道校正卷积的真彩色微光图像增强

针对现有真彩色夜视相机所成图像亮度低、对比度低、噪声和色彩失真等问题,提出基于通道校正卷积的神经网络算法。通道校正卷积的上分支引入通道注意力块分析RGB通道之间的特征,用来代替U-Net网络中的传统卷积,实现颜色恢复并保留更多图像信息;在传统损失函数中增加Sobel损失函数和色彩损失函数,抑制噪声的同时并保护图像细节,减小色差、增强对比度。采集真实场景下的图像数据集,提升对实际数据的处理效果。实验结果表明:该算法能同时处理低照度图像的亮度、对比度、噪声和色差问题,增强效果优于目前主流算法;与传统卷积的U-Net网络相比,降低了模型复杂度,提高了运行速度,计算量减少了13.71%,参数减少了13.65%,PSNR值提升了29.20%,SSIM值提升了7.23%,色差减少了10.46%,兼顾了成像质量与成像速度。

电子倍增CCD性能参数测试方法研究

电子倍增CCD(EMCCD)性能参数测试是电子倍增CCD芯片及其成像系统研制的重要辅助手段和设计依据。在对EMCCD的工作原理进行了阐述之后,介绍了EMCCD的各项特性参数,分析了相关参数的测试方法。针对测试过程中出现的单位转换问题,引入了转换增益的概念,提出了基于改进的光子转移技术的EMCCD性能参数的测试方法,建立了EMCCD性能参数测试系统,该系统包括高稳定度可控标准钨灯、光学系统、暗箱、数据采集与处理系统等。对Andor Luca相机的转换增益、满阱容量、倍增增益、读出噪声、时钟诱导噪声和暗电流进行了测试。实验结果表明:测试值与相机的指标值基本一致,测试结果准确,证明了所提出的测试方法有效可靠。

电子倍增CCD噪音特性研究

讨论了电子倍增CCD的噪音组成及各自的产生机理,在此基础上建立了电子倍增CCD的总噪音理论模型.按照信号倍增过程的随机性,推导了电子倍增CCD的过剩噪音因子并求出了增益趋向无穷大时的极限值.对电子倍增CCD相机进行了噪音测试,采集了不同增益下噪音的输出波形和频谱图.根据增益和噪音电压的函数曲线,结合理论模型对不同增益下的噪音组成进行了定性分析.结果表明:低增益时,电子倍增CCD主要受限于读出噪音,高增益时则为暗电流噪音和时钟感生电荷.

电子倍增CCD噪声因子模型及测试方法

基于泊松分布模型推导了电子倍增电荷耦合器件的噪声因子,定量描述了电子倍增电荷耦合器件倍增寄存器的输入输出特性以及在信号倍增过程中引入的额外噪声.通过对采集的均匀照明目标的图像信息进行分析处理,消除了读出噪声、固定图案噪声和本底值对测试结果的影响,减小了测试误差,提高了测试准确度,且无需对芯片镀膜,简化了测试工艺.在理论研究基础上,对Andor公司的Luca相机进行了实验测试.结果表明:当增益大于100时,电子倍增电荷耦合器件的噪声因子为1.414,与传统的二项分布模型一致,验证了本文提出的测试方法的可行性和可靠性.

基于电子倍增CCD噪声特性的最佳工作模式

对电子倍增CCD的噪声特性进行了研究,并在此基础上选择最佳工作模式。介绍了反转和非反转模式的工作原理,分析了不同工作模式下暗电流与时钟感生电荷的表现并进行了对比。以工作温度、积分时间和垂直转移次数为参量,建立了最佳工作模式的数学模型,求解出最佳工作模式的积分临界点,确定了电子倍增CCD的最佳工作模式。最后,结合具体器件的参数模拟了最佳工作模式下电子倍增CCD的噪声特性曲线。仿真结果表明:室温下(293 K)的积分临界点为1.6μs。当积分时间>1.6μs时,最佳工作模式为反转模式;当积分时间<1.6μs时,最佳工作模式为非反转模式。研究结果为电子倍增CCD工作模式的选取提供了切实可靠的理论依据。

电子倍增CCD噪声参数的估计方法

为定量评价电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声的大小,实现对EMCCD图像噪声参数的准确估计,研究了EMCCD的噪声分布模型及其参数估计方法。首先,讨论了EMCCD图像的噪声来源及其统计特性,由此建立了适于EMCCD的噪声分布模型。然后,提出了两种EMCCD噪声参数估计方法——矩估计法和高斯-牛顿法,采用Monte Carlo仿真验证其性能。仿真结果表明,矩估计法和高斯-牛顿法的平均相对误差和相对标准偏差均为10-2量级,估计精度较高,且高斯-牛顿法的估计精度要高于矩估计法。采集一系列无增益时积分时间为50 s的暗场图片和增益为50的本底图片,利用矩估计法和高斯-牛顿法分别估计出EMCCD的暗电流噪声、时钟感生电荷噪声和读出噪声,实验结果表明,估计值与EMCCD指标值一致,证明矩估计法和高斯-牛顿法能有效估计噪声参数且具有较高的精度。

电子倍增CCD的调制传递函数研究

本文建立了电子倍增CCD的调制传递函数模型，利用以色列CI公司的光电测试系统对不同增益条件下电子倍增CCD的调制传递函数进行了测量，分析了电子倍增过程对系统调制传递函数的影响。实验结果表明，当光照充足时，电子倍增CCD的细节分辨力并不会随着增益增加而提高。而在低照度条件下，通过提高电子倍增CCD的倍增增益，改善电荷倍增特性，可以显著改善图像的细节分辨率，提高成像质量。

电子倍增电荷耦合器件中多针相工作模式

针对微光条件下,电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)的暗电流噪声将会随信号一起在倍增寄存器中放大,信号仍会湮没于噪声中。该文提出将多针相(MPP)模式引入EMCCD,通过在栅极上加较大的负偏压,使得空穴填充Si-SiO2界面态,抑制电子的跃迁和传导,以减小暗电流的产生率。研究结果表明,T=300 K时,MPP模式下EMCCD的暗电流值为0.021 3 nA/cm2,而非MPP模式下EMCCD表面暗电流稳态值为1.79 nA/cm2。说明MPP模式的引入极大地降低了EMCCD的暗电流水平,同时提高了整个微光成像系统的探测灵敏度和信噪比。

利用传输线模型的载流子倍增寄存器的频率特性研究

介绍了一种电荷载流子倍增寄存器(CCM)电极间隙的传输线模型,通过求解其波动方程得到了电荷载流子倍增寄存器电极间隙的电势分布及电场分布。模拟分析表明:电荷载流子倍增寄存器电极间隙的电势分布是与电荷载流子倍增寄存器工作频率相关的函数。电势分布沿信号电荷密度流方向衰减且电荷载流子倍增寄存器工作频率越高,电势衰减越快。电荷载流子倍增寄存器工作频率趋于零时,电场强度分布均匀。随着工作频率增加,电场分布呈现非均匀分布。频率越高,电场强度的峰值越大,沿信号电荷密度流方向衰减越明显。因此,电荷载流子倍增寄存器工作频率越高,其电荷倍增因子越小。

基于电子倍增CCD的光子计数成像原理与实验

本文讨论了复杂背景下采用电子倍增CCD实现光子计数成像的处理策略，提出了一种二次阈值滤波方法并通过实验验证其有效性。根据电子倍增CCD的成像模型，将电子倍增CCD的输出图像表示为光子事件、偏置噪声和伪光子事件噪声的集合。通过采集多幅电子倍增CCD的输出图像，将光子事件检测问题转化为标准的二元假设检测问题。利用利用贝叶斯判决，可以找到光子事件检测的最佳检测法则，使得光子事件的误判代价达到最小，从而检测出光子事件及其空间分布特征。通过实验对比可以发现，本文提出的方法明显优于普通的累加积分方法，适用于生物微弱光检测等超低照度下的成像等领域。

基于小波变换的EMCCD微光图像融合算法

由于增益水平的不同,电子倍增电荷耦合器件图像所显现的图像内容不同,且图像动态范围极窄、对比度低、图像整体偏暗或模糊发白。为了提高微光图像动态范围及对比度,采用将不同增益水平的微光图像进行融合的算法,即先获取两组同场景但增益不同的微光图像,再对小波分解后的微光图像选择不同的融合规则,最后通过小波变换实现图像融合,得到了高质量的融合图像,并取得了融合图像的信息熵、标准差、平均梯度等性能指标数据。结果表明,该融合算法能使得融合后的图像同时包含低亮度景物和高亮度景物,达到了增大微光图像的动态范围及对比度的目的,有效改善了微光图像的质量。

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

针对电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。

利用期望最大化算法的EMCCD噪声分布模型的参数估计

讨论了电子倍增CCD(EMCCD)图像的噪声来源及其统计特性,建立了混合泊松-高斯噪声分布模型。针对混合泊松-高斯噪声分布模型的极大似然函数难以求解的问题,对噪声模型进行了适当的初始化设置,利用期望最大化算法对噪声模型进行参数估计,有效实现了噪声参数的极大似然估计。Monte Carlo仿真结果及实验结果表明,期望最大化算法估计性能较好,对混合泊松-高斯分布有较好的拟合效果,能得到较高精度的参数估计值。

低场磁共振系统的低噪声前置放大器研究设计

噪声前置放大器是磁共振射频接收子系统中的重要组件,它的性能优劣直接决定了最终磁共振图像的好坏.目前市场上的低噪声前置放大器大多基于中高场磁共振系统开发,而针对低场磁共振系统的很少;另外,商用低场磁共振系统的低噪声前置放大器价格相对较贵,并且多采用两级放大结构,结构复杂、调试难度大、成本相对较高.在此背景下,针对0.5 T低场磁共振设备利用Keysight公司的先进设计系统(ADS)软件对低噪声前置放大器进行研究设计,采用一级放大结构,探索电路设计与布局对放大器性能的影响.实测结果表明自主设计的低噪声前置放大器在21 MHz共振频率附近噪声系数为0.5 dB左右,增益达到了30 dB,能够满足低场磁共振应用的要求.

噪声环境下基于单像素成像系统和深度学习的目标识别方法

单像素成像系统由于其独特的成像方式受到广泛关注,但其在噪声环境中的目标识别方法并未得到深入研究。针对该问题,文中分别采用桶探测器获取的信号值和重构出的二维图像作为训练样本进行深度学习,并以此识别噪声环境中的目标。通过对比两者识别结果,发现在采样率较低时,前者即使在较强噪声环境中也可以获得较高的识别率;而后者的识别率虽然一直比较稳定,但其预处理时间较高,因此前者更适用于快速成像中的目标识别。此外,对于仅利用桶探测器信号进行训练的方法,文中还研究了目标稀疏度对其识别精度的影响,发现当外界噪声和采样率一定时,稀疏度越高的目标,其识别精度也越高。文中为噪声环境中单像素成像的目标识别方法提供了选择依据。

基于自适应对焦窗口的计算鬼成像目标深度估计方法

在计算鬼成像(Computational ghost imaging,CGI)系统中,可以通过估计重构图像的模糊程度获取目标的轴向深度。但该方法易受到背景噪声干扰,且要求像质评价函数有较长的工作距离,导致所需的采样次数较高,限制其实用性。针对这一问题,提出了一种基于自适应对焦窗口的目标深度估计方法。首先根据评价函数的整体特征划分搜索区间,然后在给定区域内对目标实际轴向深度进行迭代搜索。在迭代过程中,通过设计自适应窗口,有效减少背景区域的同时,也保证了窗口内目标的完整性。实验结果表明:该方法大幅降低了评价函数所需的必要工作距离,使其在欠采样条件下同样适用,也减小了背景噪声对评价函数的影响,增强了算法的鲁棒性,进一步完善了基于计算鬼成像系统的深度估计方法。

浅谈中小户型的设计

针对有关方面提出的“90 m2及以下住房比重要达到新建项目的70%,中小户型将成为市场的主流”这一实际问题,介绍了小面积住宅套型设计的历史,并通过对住宅使用空间的分析,探讨了中小户型的设计原理和方法,进而解决了小面积住宅套型设计的一些问题,说明中小户型住宅一般说来是可行的。

传统美学对现代艺术发展的意义

中国传统美学中的审美追求潜移默化对中国古代美学的发展和艺术创作曾产生过深远、持久的影响是不容忽视的。而且,中国传统美学之所以能够在当代世界美学界独树一帜,正是源自它那种独特的美学结构和内涵饱满的思想精髓。它既具有强烈的民族性特征,又具有高度稳定的特点,是中国美学得以继承和发展的基础。中国传统美学思想的特色就是中和之美、协调之美、和善之美、和合之美等和谐美学思维有机统一。研究中国传统美学这四种美学思想精粹,对于丰富中国现代美学.促进现代艺术的发展具有非常重要的理论意义和实践意义。