【雜志簡介】

　　《光電工程》刊登內容包括工程光學和光電技術方面的學術論文和技術報告，主要有自適應光學，應用光學，微光學，光電捕獲跟蹤測量技術，光學設計，薄膜光學，自動控制，電視技術，激光技術，光刻，精密刻劃和光電傳感技術，光通信，光計算，以及光學方面的其它高新技術。

　　《光學工程》現用刊名《光電工程》

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　中國知網、萬方數據庫全文收錄期刊

　　獲獎情況：四川省第二次期刊質量考評自然科學期刊學術類質量一級期刊;四川省第二屆優秀期刊評選科技類期刊三等獎。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：自適應光學、空間光學、目標檢測、光電控制和測量、薄膜光學、激光技術、光通信、微細加工技術。

　　雜志優秀目錄參考：

　　自適應決策粒子群的相關搜索優化 王永紅，張浩，陳李，但西佐，肖穎，梁恒，WANG Yonghong，ZHANG Hao，CHEN Li，DAN Xizuo，XIAO Ying，LIANG Heng

　　基于曲線擬合的圓鋸片變形檢測算法 吳恩啟，興磊磊，吳紹民，任龍，徐紫紅，WU Enqi，XING Leilei，WU Shaomin，REN Long，XU Zihong

　　大直徑窄環帶平面平面度的精確測量 陳寶剛，邵亮，李劍鋒，CHEN Baogang，SHAO Liang，LI Jianfeng

　　徑向基函數在三維點云數據插補中的應用 周方艷，張啟燦，熊潤華，ZHOU Fangyan，ZHANG Qican，XIONG Runhua

　　連鑄坯線結構光視覺定重方法 黃風山，陳麗，任有志，黃永建，HUANG Fengshan，CHEN Li，REN Youzhi，HUANG Yongjian

　　同步掃描三角測量系統的精度分析 張旭，費凱，ZHANG Xu，FEI Kai

　　熱輻射偏振建模與仿真 湯倩，張仁斌，凌晉江，葉秋，TANG Qian，ZHANG Renbin，LING Jinjiang，YE Qiu

　　3D-HEVC深度視頻快速幀內編碼算法 韓慧敏，彭宗舉，蔣剛毅，陳芬，HAN Huimin，PENG Zongju，JIANG Gangyi，CHEN Fen

　　小波變換結合噪聲可見度函數的立體匹配 李超，沈建新，梁春，LI Chao，SHEN Jianxin，LIANG Chun

　　感知特征集和隨機森林的立體圖像質量評價 呂亞奇，郁梅，劉姍姍，王穎，王曉東，Lü Yaqi，YU Mei，LIU Shanshan，WANG Ying，WANG Xiaodong

　　結合局部信息改進的C-V超聲圖像分割模型 鄭偉，張晶，李凱玄，郝冬梅，ZHENG Wei，ZHANG Jing，LI Kaixuan，HAO Dongmei

　　職稱評定論文范文：X射線熒光光譜法分析地質樣品的應用

　　【摘 要】大自然神奇莫測，特別是微觀元素，上個世紀很多科學家就進行了深刻的思索和研究，但方法比較落后，技術跟不上，對微觀世界的了解有些片面和客觀，本文通過介紹目前較為先進的X射線熒光光譜分析法，介紹了它的特點和原理以及跟其他方法的比較。讓我們對世界上的微觀元素特別是地質樣品有了更加準確認識和了解。我們也探索了該方法的應用范圍及其前景的優越性。

　　【關鍵詞】X射線熒光光譜法,地質樣品,應用

　　X射線熒光光譜儀是一種現代的分析儀器，其已被廣泛應用在環境生態系統的研究和地學研究中，其操作簡便、成本低廉、分析速度快并且分析結果精密準確、多元素可以同時測定等優點，這些都符合地質勘測研究的要求，而使用X射線熒光光譜儀對地質樣品的勘測和檢驗采用X射線熒光光譜分析法是一種較為先進的現代檢測方法。

　　光電工程最新期刊目錄

融合Mamba子空間掃描與擴散模型的光場圖像超分辨率方法

摘要：針對光場超分辨中高頻細節易丟失與跨視角一致性難保持的問題，本文提出一種融合Mamba子空間掃描與擴散生成的重建框架。采用EPI-Mamba與SA-Mamba兩個子空間的雙向掃描，分別高效捕獲光場的EPI結構與空間-角度相關性；隨后將兩路掃描得到的序列化特征輸入多尺度交互融合模塊(MCI)實現深層信息互補與耦合，經過空間–角度調制模塊(SAM)對融合結果進行空間–角度雙重標定，在此基礎上引入頻域增強...

結合多通道并行注意力與交叉融合的低光照圖像增強

摘要：針對現有低光照圖像增強方法普遍存在模型復雜度高、部署成本大，以及亮度與色彩語義耦合、融合偽影等問題，限制了其在資源受限設備上的應用。為此，本文提出一種結合多通道并行注意力與交叉融合的輕量化低光照圖像增強網絡。該方法在YCbCr顏色空間中分別建模亮度與色彩信息，通過輕量級去噪模塊與多頭注意力機制提取光照結構特征，同時設計多通道并行注意力模塊提升色彩上下文建模能力。此外，引入亮度引導的交叉融合模塊，在...

面向復合噪聲的結構光三維重建多模態去噪方法

摘要：針對結構光三維成像中復合噪聲干擾下表面細節難以準確還原的問題，提出一種融合多模態輸入與結構保持機制的深度去噪方法。采用雙通道殘差卷積神經網絡，以含噪條紋圖與串聯濾波圖為聯合輸入，引入多尺度特征提取與通道注意力模塊，結合均方誤差、結構相似性指數和拉普拉斯邊緣項的混合損失函數，實現噪聲抑制與邊緣保持協同優化。搭建雙目結構光實驗平臺，對石膏像等三類樣本結合多頻相移與外差法進行訓練驗證。結果表明，去噪后圖...

基于YOLO的自適應多尺度紅外目標檢測網絡

摘要：現有基于深度學習的紅外目標檢測算法(infrared target detection algorithm, ITDA)對紅外圖像中特征的提取和處理能力不足，導致漏檢、誤檢率較高。多數算法不能兼顧不同尺度的紅外目標，紅外小目標檢測依賴高靈敏度特征提取以捕捉細微特征，當檢測目標尺度增大時，因需要更強的全局理解能力，易出現局部紋理過擬合，導致性能降低，使算法在跨場景部署時準確性降低。為解決上述問題，本...

多層感知增強與門控對齊融合的BEV目標檢測方法

摘要：針對多模態3D目標檢測中圖像語義受限、點云稀疏致幾何退化與跨模態對齊困難等問題，提出一種多層感知增強與門控對齊融合的BEV目標檢測方法 (MEPFusion)。首先圖像端利用SimPVT強化全局語義與關鍵區域建模；其次點云端設計空間密度調制卷積，以位置依賴權重注入密度先驗，穩固稀疏場景的局部幾何；最后融合端構建雙模態門控對齊模塊，通過通道與空間門控抑制錯配并實現動態校準，促成BEV特征的動態對齊與...

基于多尺度增強的狀態空間模型的遙感圖像超分辨率重建

摘要：卷積神經網絡（Convolutional neural networks, CNN）與視覺Transformer（vision transformers, ViTs）在遙感圖像超分辨率任務中均展現出卓越性能。ViTs憑借其強大的長距離依賴建模能力，通常優于傳統CNN方法，但其計算復雜度隨圖像分辨率呈二次增長，嚴重制約了在高分辨率遙感圖像重建中的實際應用。為應對這一挑戰，本文提出了一種多尺度增強狀態...

旋轉可變形卷積的圖像分類網絡

摘要：針對傳統卷積操作在面對旋轉、縮放等幾何變換時特征提取能力有限，以及難以有效區分關鍵特征與噪聲的問題，本文提出了旋轉可變形卷積的圖像分類網絡(image classification network with rotational deformable convolution,RoDeNet)。該網絡基于ResNet-34進行改進，首先引入旋轉可變形卷積模塊(rotational deformabl...

色彩飽和度對虛擬場景沉浸感知的影響研究及實驗分析

摘要：元宇宙的快速發展對虛擬環境中的沉浸感提出了更高要求，顯示系統作為人機交互的重要媒介，其設計優化已成為提升用戶體驗的關鍵問題。本文聚焦虛擬現實近眼顯示系統中色彩飽和度對沉浸感的影響，構建了六種不同色彩飽和度的虛擬場景，結合交互感知任務、腦電信號采集與主觀問卷評價，對沉浸感進行了主客觀綜合分析。結果表明，色彩飽和度對主觀沉浸感具有極高度的顯著性影響（p<0.001），對客觀沉浸感評價結果具有高度...

光學相干層析成像在心腦血管智能診療方面的研究進展

摘要：隨著心腦血管疾病發病率持續上升，亟須高效、無創且高分辨率的影像技術支持其早期診斷與精準干預。光學相干層析成像(Optical coherence tomography, OCT)作為一種非侵入、高分辨率的成像技術，近年來在心腦血管疾病臨床中的應用不斷拓展。本文系統綜述了OCT技術及其探頭的發展，深入分析其在腦動脈瘤識別、動脈粥樣斑塊評估及支架術前規劃與術后監測等方面的研究進展，并總結了OCT與人工...

利用光譜分割與MIC特征選擇識別貓眼系統

摘要：針對單波長主動探測光譜維度有限，而高光譜激光雷達(Hyperspectral LiDAR, HSL)多波段數據冗余的問題，提出一種基于光譜分割與最大信息系數(Maximum Information Coefficient, MIC)特征選擇的貓眼系統識別方法。利用HSL獲取貓眼系統及多類干擾目標的點云數據，分析回波強度分布曲線特征，結合光譜特性將波段分割成三個區域。提取不同分區中的某一特征波長，采...

增量學習驅動的未知新污染物三維熒光光譜識別方法

摘要：針對未知新污染物監測挑戰，提出了一種基于三維熒光光譜的增量學習驅動的動態特征碼庫構建及未知新污染物識別方法。該方法將光譜數據按激發波長的順序重構為時序信號，利用長短期記憶網絡提取具有鑒別性的特征表示，并引入增量學習機制構建動態特征碼庫，實現未知新污染物的自動識別與特征碼入庫。在河水污染模擬實驗中，本方法對單一污染物的識別準確率達到93.3%，對混合污染物中所有組分均正確識別的比例達70.8%，性能...

基于Inception-ResNet網絡融合空洞卷積的油紙絕緣拉曼光譜老化評估

摘要：為解決傳統油紙絕緣老化檢測方法周期長、破壞性及精度不足，以及傳統機器學習模型處理高維光譜數據效率低、泛化能力弱的問題，本文提出一種融合空洞卷積Inception-ResNet模塊的改進型一維卷積神經網絡(1D-CNN)用于油紙絕緣老化狀態的智能評估。通過熱老化實驗制備了300個不同老化階段的油紙絕緣樣本，并利用拉曼光譜儀采集其分子振動特征。采用S-G平滑與airPLS算法對光譜數據進行預處理。所提...

基于波數域振幅修正相位的白光干涉測量

摘要：空間頻域算法使用白光干涉信號波數域相位的斜率來測量物體的表面形貌分布，受到環境振動和背景噪聲的影響，空間頻域算法不能保證測量精度。本文通過仿真和實驗驗證了空間頻域算法的測量精度和白光干涉信號的波數域相位選取范圍相關，定量地給出了可以提高空間頻域算法測量精度的波數域相位選取范圍。提出一種算法，將波數域振幅作為權重因子加入最小二乘法中來擬合白光干涉信號的波數域的相位分布，得到優化后的相位斜率用以測量表...

音圈驅動的隔振與指向一體化四足平臺設計與分析

摘要：航天器的微振動會影響空間光學載荷的性能，為了滿足其俯仰和偏航方向振動隔離和跟蹤指向的雙重需求，本文基于多自由并聯機構的簡化構型，設計了一種音圈驅動的隔振與指向一體化四足平臺，其俯仰和偏航方向頻率為5 Hz，指向調節范圍為±1°。首先基于動力學原理及幾何關系建立了四足平臺簡化理論模型，其次設計了柔性鉸鏈和保證音圈電機軸向運動的柔性導向結構，然后搭建了整體三維模型并進行有限元仿真分析。此外基于上述建模...

RGCE-YOLO：輕量化鋼材表面缺陷檢測算法

摘要：針對工業鋼材表面因缺陷種類多、缺陷尺寸跨度大，導致傳統檢測算法檢測精度低、模型復雜度高、部署困難等問題，提出一種改進YOLOv11n的輕量化鋼材表面缺陷檢測算法RGCE-YOLO。首先，重構主干網絡，結合輕量化網絡HGNet(high performance GPU network)與改進重參數化RepLightConv將多分支卷積過程轉換為單路結構，保證檢測精度的同時壓縮模型體積。其次，頸部嵌入...

融合多尺度特征與局部細節強化的低照度目標檢測

摘要：暗夜環境中曝光不足導致所得圖像受噪聲影響嚴重，同時存在圖像細節、紋理、輪廓信息丟失等問題，使得后續目標檢測算法對低照度圖像的檢測效果不理想。為此，本文基于YOLOv11n模型，提出一種融合多尺度特征與局部細節強化的低照度目標檢測算法LMD-YOLO。首先，提出MPSPPF模塊，借助多級混合并行池化與特征強化機制，有效抑制背景與隨機噪聲的干擾，同時緩解低光照場景下圖像對噪聲的高敏感度，進一步抑制細節...

基于混合蒸餾的弱監督病理圖像識別研究

摘要：在醫學圖像智能診斷領域中，深度學習模型的檢測性能往往依賴大規模高質量的人工標注數據集。鑒于數字病理全切片掃描圖像(whole slide image, WSI)多尺度、大尺寸和標注困難等特點，現有算法大多基于多示例學習(multiple instance learning, MIL)方法，該方法只需圖像級標簽就能實現WSI分類。然而，MIL依然面臨著注意力分配過于集中和模型過擬合等問題。本文提出了...

分組通道Transformer與調制融合的視網膜血管分割算法

摘要：針對視網膜血管分割存在微細血管表征能力有限、復雜背景干擾和血管結構斷裂等問題，提出一種分組通道Transformer與調制融合的視網膜血管分割算法。首先設計雙維協同注意力模塊于編碼部分，增強微細血管的特征表達，有效提升血管分割能力。其次在編碼端構建分組通道Transformer模塊，旨在捕獲血管之間的長程依賴關系，精確捕捉血管紋理信息。最后在解碼端引入調制融合模塊，有效融合編解碼特征信息，抑制病灶...

融合注意力與特征增強的遙感圖像小目標檢測

摘要：為了解決遙感圖像中小目標特征不明顯、背景復雜及目標密集分布導致的檢測遺漏問題，提出一種融合注意力與特征增強的遙感圖像小目標檢測算法。首先，構造多層級特征協同策略，結合通道注意力和空間注意力機制并利用門控機制動態調整信息流動，有效捕捉不同層級特征間的潛在關聯，加強模型在復雜場景中的魯棒性。其次，設計一個多尺度特征增強模塊，將三維卷積和多尺度特征編碼結合形成一個增強型頸部網絡，優化信息提取能力與小目標...

一種低光圖像顯著性目標檢測的CNN-Transformer混合模型

摘要：針對低光照環境下顯著性目標檢測面臨的圖像質量退化、暗區噪聲及低對比度等挑戰，提出一種CNNTransformer雙流混合編碼器-解碼器模型(dual-stream hybrid network, DSHNet)。采用非對稱雙分支架構，以融合CNN多尺度局部特征提取能力與Transformer全局建模優勢。首先，采用多層次特征提取策略分別從CNN和Transformer模塊中提取特征，通過全局-局部...

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