IMFs和改进GAN的两幅大曝光率比图像高动态融合

针对两幅大曝光率比图像高动态融合时颜色和明暗对比度失真的问题,提出一种IMFs和改进GAN的高动态融合算法。利用强度映射函数(IMFs)插值一张中间虚拟曝光图像;引入曝光感知补偿模块EACB提取可靠区域特征,设计改进GAN建模图像残差,定义渐进学习策略保证GAN稳定收敛,实现中间虚拟曝光图像增强;基于3张图像实现多尺度曝光融合。实验结果表明,针对曝光间隔4EV的高低曝光图像集,算法能有效抑制颜色和明暗度对比失真,保留纹理细节,客观指标MEF-SSIM优于经典MEF算法。

联合多曝光融合和图像去模糊的深度网络

多曝光图像融合可提高图像的动态范围,从而获取高质量的图像。对于在像自动驾驶等快速运动场景中获得的模糊的长曝光图像,利用通用的图像融合方法将其直接与低曝光图像融合得到的图像质量并不高。目前暂缺乏对带有运动模糊的长曝光和短曝光图像的端到端融合方法。基于此,该文提出一种联合多曝光融合和图像去模糊的深度网络(DF-Net)端到端地解决带有运动模糊的长短曝光图像融合问题。该方法提出一种结合小波变换的残差模块用于构建编码器和解码器,其中设计单个编码器对短曝光图像进行特征提取,构建基于编码器和解码器的多级结构对带有模糊的长曝光图像进行特征提取,设计残差均值激励融合模块进行长短曝光特征的融合,最后通过解码器重建图像。由于缺少基准数据集,创建了基于数据集SICE的带有运动模糊的多曝光融合数据集,用于模型的训练与测试。最后,从定性和定量的角度将所设计的模型和方法和其他先进的图像去模糊和多曝光融合的分步优化方法进行了实验对比,验证了该文的模型和方法对带有运动模糊的多曝光图像融合的优越性。并在移动车辆上采集到的多曝光数据组上进行验证,结果显示了所提方法解决实际问题的有效性。

基于多层级金字塔信息融合的曝光矫正方法

针对图像曝光不足和曝光过度的问题,设计了基于拉普拉斯金字塔结构的多层级信息融合曝光矫正网络,该网络每个层级的矫正模块采用类U-Net的编码器解码器架构。为了提高矫正模块的特征提取能力并减少模型参数量,设计了基于ConvNeXt-tiny的多尺度卷积编码器作为基本特征提取单元。针对图像上采样过程中可能出现的棋盘格伪影问题,提出一种基于双线性插值和亚像素卷积的双路上采样模块。通过定量和定性验证,在大规模曝光矫正数据集上均取得较好的结果。定位销定位实验显示,在不同对比度阈值下,应用该网络进行图像增强显著提升了特征可重复性、定位精度和稳定性。

基于多尺度分解的双曝光图像融合方法

为了有效地提高可见光成像设备的动态范围,降低融合图像的质量对源图像数量的依赖,提出了一种基于多尺度分解的双曝光图像融合算法。该方法只需要一组欠曝光和过曝光图像作为源图像,通过曝光融合即可得到一幅包含丰富信息的图像。首先,依据欠曝光图像和过曝光图像自身的特点,分别进行了自适应曝光调整,充分挖掘图像中潜在的细节信息。然后,提取图像序列的边缘强度、曝光适宜度和色彩饱和度作为评价指标,进而构建出融合权重图。最后,通过金字塔多尺度分解和加权融合得到融合图像。实验选取了15组图像序列,分别从主观和客观两个方面与4种具有代表性的算法进行了对比。实验结果表明,本文算法相比于其他算法,图像质量综合提升了4.9%,具有更强的细节信息保留能力。

面向三重版图曝光约束的详细布线算法

在进一步缩小特征尺寸的问题上,三重版图曝光技术(triplepatterninglithography,TPL)发挥着重要的作用.针对TPL中的版图分解问题,提出了一种基于TPL约束的详细布线算法.将版图分解问题转化为满足同色间距约束和最小间距约束的详细布线问题,使用网格编码的方法来满足2种间距约束;利用与2种间距约束相结合的Hannan网格来提升布线资源的利用率以及布线的速度;结合多源迪杰斯特拉算法进行多端线网的最短路径搜索;最后将布线结果进行版图分解,实现最小化冲突数量和缝合点数量的目标.算法在2.20 GHzCPU和32 GB内存的Ubuntu20.04环境下运行,使用2018年ISPD详细布线比赛的测试集.实验结果表明,与普通详细布线相比,可降低约60%的冲突数量以及70%的缝合点数量.

一种基于FPGA的自动曝光算法与设计

随着数字图像处理技术的发展,自动曝光算法在图像获取领域扮演着重要的角色。针对自动曝光问题,设计了一种基于FPGA的自动曝光算法。该算法利用FPGA强大的并行计算能力和灵活的可配置性,实现了快速高效的自动曝光过程。首先对原始图像数据进行预处理,包括数据对齐、数据采样和串并转换,然后利用乒乓操作对图像数据进行连续不间断的缓存和读取,最后对像素进行采样,同时计算图像灰度均值,并依此来计算曝光时间,从而实现自动曝光功能。经过仿真验证,可以证明该自动曝光算法具有可行性,在数字图像处理领域具有一定的参考价值和广泛的应用前景。

基于NSGA-Ⅱ的面曝光3D打印工艺参数多目标优化

为改善面曝光3D打印制件的打印质量差、效率低等问题,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对工艺参数进行优化。选择温度、分层厚度、曝光时间、回合等待时间为优化变量,成型试样的变形率、表面硬度、时间为优化目标,通过单因素实验确定优化变量约束范围。根据Box-Behnken实验方案,建立各优化目标的预测模型,使用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化,规定优先精度、优先硬度、优先速度原则,按照不同优化原则分析帕累托前沿得到对应的最优工艺参数,并进行打印验证。结果表明,优先精度原则下,变形率最小值为0.508%,与优化前相比,降低了9.290%;优先硬度原则下,表面硬度最高达到95.3 HD,与优化前相比,提高了0.316%;在优先速度原则下,打印时间与优化前相比缩短了17.220%,优化效果显著。

基于自适应多曝光融合的高动态范围表面测量方法

为解决结构光测量高动态范围表面物体时出现局部过度曝光或曝光不足的问题,提出一种改进的多曝光融合方法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。首先,将初始曝光时间下拍摄的图像利用直方图进行分析,将被测物体表面反射率不同的区域分为若干组,分别计算出每个组别的最佳曝光时间;在此基础上,拍摄不同组别对应最佳曝光时间下投射白光和条纹的图像,并去除图像中超过设定阈值的高灰度值区域,再将投射白光处理后的图像制作成掩模图,与相同曝光时间下投射条纹处理后的图像相乘,进而对多组相乘后的图像进行亮度压缩与融合;最后,通过CLAHE算法提高融合后所生成条纹图的对比度与清晰度,并对条纹解相后进行点云重建和尺寸测量。实验结果表明:文中方法中自适应曝光相较于手动曝光具有高效性和准确性,U型卡、连接块、圆盘三个高动态范围表面物体的点云重建率分别高达99.98%、99.74%、99.76%,测量出的标准块阶梯高度差绝对误差为0.062 mm,相对误差仅为0.69%,该方法有效解决了高动态范围表面物体测量时点云缺失的问题,提高了三维轮廓的测量精度。

基于可调剪切干涉曝光方法的大口径液晶偏振光栅制备

为了解决传统偏振全息干涉方法受限于过长的光路难以制备长周期的大口径液晶偏振光栅的问题,提出了基于液晶偏振光栅模板的可调剪切干涉曝光方法,并通过理论分析了制备偏振光栅的周期随模板方位角及沿光轴轴向位置的变化。利用小口径高效液晶偏振光栅作为模板搭建可调剪切干涉曝光光路,并基于此制备了数十微米周期的200 mm口径液晶偏振光栅,平均衍射效率达到99%以上,平均周期约为59.86μm,周期分布不均匀性约为0.07%。实验结果表明,调剪切干涉曝光方法能够制备大口径的长周期偏振光栅,周期和效率分布均匀,还具备周期易于调节、结构紧凑和抗振动干扰强等优势。

乳腺X线不同曝光模式的图像质量对比

目的 探讨乳腺X线下不同曝光模式的图像质量和辐射剂量,总结不同受检者最佳曝光模式和曝光参数。方法 回顾性分析南方医院2020年5~12月行乳腺X线摄影90例女性患者临床资料及12例模体(MPW-01体模)的拍摄资料,将其分为受检者组和模体组,分别对比两组在高对比度模式(CNT)、标准模式(STD)和低剂量模式(DOSE)3种曝光模式下的曝光技术参数、平均腺体剂量。由多名不同年资医师对图像质量进行评估打分,总结不同受检者的最佳曝光模式和曝光参数。结果 受检者在不同曝光模式下,图像质量没有明显差异,但其中DOSE模式下的剂量最低,为0.99±0.18 mGy;其次STD模式剂量增加约22.2%,为1.21±0.18 mGy;CNT模式剂量增加约108%,为2.06±0.42 mGy。模体在不同曝光模式下,其中DOSE模式下的剂量最低,约为0.9 mGy;STD模式剂量增加约50%,为1.35±0.01 mGy;CNT模式剂量增加约127%,为2.05±0.01mGy;模体的不同曝光模式对纤样病变和肿物样病变的评分差异有统计学意义,其中CNT模式下对这两种病变显示最佳,其次是STD模式,最后是DOSE模式。结论 在保证图像质量的前提下,可根据受检者腺体情况,尽可能选择最优化曝光组合,以降低受检者的辐射剂量、重检率和召回率。

全局快门型sCMOS图像传感器外触发同步瞬态曝光模式探究

为实现sCMOS图像传感器在瞬态成像系统中,外部触发信号与传感器曝光的精确同步,对sCMOS图像传感器外触发工作模式进行了研究。首先,分析了sCMOS图像传感器的性能参数、工作原理及相关四重采样机制;其次,对sCMOS图像传感器的一般工作时序进行分析,并按照瞬态成像系统所需的工作时序,对sCMOS图像传感器设计了高同步精度的外触发工作模式,实现了成像系统的同步瞬态曝光;然后,将成像系统放置在暗箱中,对固定光源的图像进行成像实验;最后,改进了成像系统的外触发工作模式,获取了高增益图像。实验结果表明:成像系统的触发延迟时间小于26.68 ns,触发晃动时间小于6.67 ns;在外触发工作模式下,图像传感器要实现同步曝光功能,必须将外部触发信号设置在复位帧读出之前,并且传感器的同步曝光过程必须跨过一帧复位帧,即成像系统的工作流程依次为等待外触发信号、传感器曝光与复位帧读出、数据帧读出。该成像系统能够实现外部触发信号与曝光过程同步的功能,可与像增强器耦合用于瞬态过程成像。

曝光工艺对蓝相液晶图案清晰度的影响

为提高图案化蓝相液晶薄膜(Blue Phase Liquid Crystal Film, BPLCF)的边缘分辨率,使图案更清晰,降低制备工艺难度,本文基于硫醇-丙烯酸酯迈克尔加成反应,在恒温下利用分步掩膜曝光的方式设计并制备了图案化BPLCF。首先,观察BPLCF光学特性随迈克尔加成反应过程进行的变化,结合光谱的半峰宽和反射强度,确定BP I织构相对较好的反应时间;接着,根据选定的反应时间,探究在相同紫外曝光时间下,不同曝光强度对BPLCF光学性能和图案分辨率的影响,得到使图案化BPLCF具有清晰图案和高边缘分辨率的最佳紫外曝光强度;最后,根据实验得到的反应时间和紫外曝光强度,制备了具有高分辨率兰花和梅花图案的BPLCF。实验结果表明,在33℃的恒温下,当迈克尔加成反应时间为60 min、紫外曝光强度为30 mW/cm2、曝光时间为15 s时,BP I结构保留完好,BPLCF图案清晰,边界无阴影,对应的中心波长和半峰宽分别为528 nm和53 nm,此时分辨率可达38μm。该研究对于制备高分辨率的蓝相液晶图案及其在信息防伪以及显示领域的应用具有重要意义。

动态场景下深度自监督多曝光图像融合方法

近年来,面向动态场景的多曝光图像融合技术取得重大进展.其中,基于深度学习的方法在视觉效果和运算效率上都远超传统算法,成为高动态范围成像技术的主流.然而,现有基于深度学习的融合方法都以有监督学习的方式实现,过度依赖真值图像,难以被广泛应用于实际场景中.本文提出了一个基于深度自监督学习的动态多曝光图像融合网络,主要贡献包括:设计自监督的动态多曝光融合网络框架,探索高动态范围图像与低动态范围图像序列的内在关联;提出基于注意力机制的全局去伪影模块,使用全局文本模块减少动态融合产生的运动伪影,增强图像细节;提出融合重建模块,通过残差和稠密连接实现多层次特征之间的信息流动;设计运动掩膜引导的自监督损失函数,用于网络的高效训练.实验表明,与现有方法相比,本文提出的方法在高动态范围图像重建的主观和客观质量上均表现较好,运算效率显著提升.

基于视觉传达的过度曝光激光图像智能复原方法

图像的过度曝光直接影响图像中有效信息的读取效果,激光图像具有能量高、亮度高等特点,导致其极易出现过度曝光现象,为恢复过度曝光激光图像中的信息,提出基于视觉传达的过度曝光激光图像智能复原方法。通过激光图像过度曝光过程的模拟,得出退化图像作为图像复原的处理对象。综合考虑激光图像的直方图特征以及亮度特征,确定激光图像中的过度曝光区域。针对过度曝光区域,以提升视觉传达效果为目的,通过光线补偿、颜色校正、噪声抑制等步骤,实现图像的智能复原结果。通过效果测试实验得出结论:与传统复原方法相比,优化设计方法得出复原激光图像的峰值信噪比达到了49.5 dB,图像复原耗时仅为4.9 s,并且结构相似度达到了0.987,说明该方法具备更高的峰值信噪比,图像更加清晰,与原图像更加相似,并且有效提高了图像复原效率。

LF-UMTI:基于多尺度空角交互的无监督多曝光光场图像融合

光场成像可同时捕获真实场景中光线的强度和方向信息。但受限于成像传感器的势阱容量,现光场相机单曝光捕获的光场图像难以完整记录真实场景中所有的细节信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于多尺度空角交互的无监督多曝光光场成像方法。该方法采用多尺度空角交互策略,以有效提取光场空角特征,同时利用通道维上建模策略以降低计算量来适应光场高维结构。其次,构建了由可逆神经网络导向的光场重建模块,以避免融合伪影并恢复更多细节信息。最后,设计了一种角度一致性损失,其考虑了边界子孔径图像和中心子孔径图像之间的视差变化,以保证融合结果的视差结构。为评估所提方法的性能,建立了一个面向真实场景的多曝光光场基准数据集。实验结果表明,所提方法可在保证角度一致性的前提下重建出具备高对比度和丰富细节的光场图像。与现有方法相比,所提方法在客观质量和主观视觉两方面均取得更好的结果。

CAT分层类曝光控制策略研究新进展

计算机化自适应测验(computerized adaptive testing,CAT)可以根据每一名考生的不同作答进行自适应选题,提高了测验精度.但高精度也伴随着高曝光风险,分层类项目曝光控制策略作为项目曝光控制的方法之一,是近年来曝光控制研究领域的热点.同时,反应时(RT)的收集是CAT的一大优势,RT对于测验的实施具有重要价值.该文综合介绍了传统的分层策略,并结合RT的分层策略探讨当前分层策略应用于CAT项目曝光控制中存在的问题及其未来研究方向.

基于弹性权重巩固的视频单曝光压缩成像算法研究

【目的】为视频单曝光压缩成像(Snapshot Compressive Imaging,SCI)设计一种对原始压缩比例、调制掩模和测量分辨率等超参数具有较高鲁棒性的统一模型。【方法】本文基于弹性权重巩固(EWC)对所提出的模型进行训练,该模型具有结合了Transformer和卷积神经网络两种网络结构的特殊设计,在此基础上本文在初始化阶段引入广义交替投影进一步增加了模型对于不同掩码的鲁棒性。【结果】广泛的实验结果表明,本文提出的统一模型可以很好地适应不同的压缩比、调制掩膜和测量分辨率,同时实现了最先进的结果。实验结果在PSNR、SSIM方面表现优于之前的SOTA算法,其中平均PSNR涨幅超过5 dB。【局限】尽管本文提出的模型在适应性和平均PSNR指标上优于之前的SOTA算法,但引入了EWC的模型在特定单一任务上的结果可能不会优于针对该特定任务训练的模型。【结论】通过引入广义交替投影和EWC以及对于网络结构的特殊设计,本文提出的具有高度适应性的模型为解决其他复杂场景下的压缩感知重建任务提供了新的思路和方法。

日间LED曝光干预对电竞青训员睡眠情况影响研究

近年来,电竞作为新兴体育运动全球迅猛发展,电竞选手和青训员数量大幅增加。然而,为了更好的视觉体验和功效,白天电竞训练常在低亮度环境(水平照度<200 lx)下进行,导致青训员缺乏足够光照刺激,易引发内分泌紊乱、昼夜节律紊乱、睡眠质量下降,以及视疲劳和注意力下降等问题。目前,关于光照强度、光谱、时间和持续时长对昼夜节律等非视觉效应的研究主要集中在医疗和办公空间,缺乏对电竞训练空间的研究。因此,本文以电竞青训员和训练空间光环境为研究对象,从改善电竞训练运动员视疲劳、昼夜节律、睡眠质量出发,在调查了解电竞训练空间光环境现状与电竞青训员训练作息安排、视疲劳和睡眠质量等情况的基础上,通过对比实验探究基于节律健康角度设置的训练作息适应性曝光模式对电竞青训员视疲劳缓解、注意力、睡眠质量改善的可能性。

基于ZYNQ的相机曝光时间快速优化算法

在高速相机采集图像的过程中,自动曝光控制的精度与速度会对相机成像质量产生重大影响。该文深入研究了图像熵与曝光时间的数学关系,应用ZYNQ平台实现了一种曝光时间快速优化算法。介绍了关键模块时序仿真实验结果和成像实验效果。实验结果表明,该方法在顺光、逆光和侧光条件下均可在11帧内收敛至合适的曝光时间。满足检测设备对实时性和环境适应性的要求。

预曝光对光聚合物全息性能的研究

通过全息图像研究了预曝光对丙烯酰胺光聚合物全息光栅的增强及其稳定性的影响。以全息图的相对衍射强度为参数来表征材料内部的扩散过程。曝光结束后使用非相干光读取光栅,相对衍射强度提高数十倍。优化了预曝光能量和读取强度,定量分析了相对衍射强度对单体浓度的依赖性。单体分子的扩散是影响全息图衍射强度增强的重要因素,可以提高丙烯酰胺光聚合物体系的全息性能。本研究可促进丙烯酰胺光聚合物在全息光学元件开发中的实际应用。The enhancement of acrylamide photopolymer holographic gratings by pre-exposure and their stability were investigated by holograms. The relative diffraction intensity of the hologram was used as a parameter to characterize the diffusion process inside the material. After exposure, the grating is read with incoherent light, and the relative diffraction intensity is increased by tens of times. The pre-exposure energy and reading intensity were optimized, and the dependence of relative diffraction intensity on monomer concentration was quantitatively analyzed. The diffusion of monomer molecules is an important factor affecting the enhancement of hologram diffraction intensity, which can improve the holographic properties of acrylamide photopolymer system. This study can facilitate the practical application of acrylamide photopolymers in the development of holographic optical components.