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摘要

针对128维尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子进行图像局部特征点提取时匹配时间过长,以及三维重建进行特征点配准时的应用局限性,结合深度学习方法,提出一种基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法。该方法利用卷积神经网络强大的学习能力实现了SIFT特征描述子降维,同时保留了良好的仿射变换不变性。实验结果表明,经过训练的卷积神经网络将SIFT特征描述子降至32维时,新的特征描述子在旋转、尺度、视点以及光

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摘要

针对三维纤维微观结构方向检测的不足,提出一种基于facet模型的三维纤维方向检测方法。该方法将三维纤维方向检测转换为二维平面检测,能够降低计算的复杂度,通过facet模型实现了不同?#26412;?#32420;维方向的精确检测,模型窗口尺寸?#28304;?#20110;纤维?#26412;?#26102;能达到最优结果。实验结果表明,所提方法可快速准确地获取不同?#26412;?#30340;三维纤维方向数据,优于现有的典型算法。

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摘要

采用分步傅里?#31471;?#27861;,研究了湍流大气中环形Airy高斯?#34892;?#20809;束的传输强?#32676;?#30456;位分布特性。对比分析了环形Airy高斯?#34892;?#20809;束在湍流大气中和在?#26434;?#31354;间中传输特性的变化,揭示了传输距离和分?#23478;?#23376;对湍流大气中环形Airy高斯?#34892;?#20809;束平均强度的影响规律。结果表明:由于大气折射?#23454;?#38543;机扰动,光束传输过程中相位波前发生畸变。由于轨道角动量的存在,光束的等相位线变成弧线,且随着传输距离的增大,弧线逐渐变得不平滑。

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摘要

报道了InGaAs/GaAs/InGaP量子阱激光器的激光光谱研究,并在法布里-珀罗(FP)腔激光器中发现了单模工作特性,且该单模工作特性可以在较大的工作电流范围内(36~68 mA)存在,在?#27426;?#30340;电流(14 mA)范围内保?#20540;?#27169;可调谐。在20 ℃,当器件注入电流为62 mA时,激光器单模工作情况下的最大边模?#31181;?#27604;(SMSR)为29.8 dB,在其他电流条件下该器件的边模?#31181;?#27604;也都大于20 dB。激光器在单模工作时,器件最大输出功率(单面)达到12.5 m

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摘要

为了对分布式光纤?#31995;?#20837;侵信号类型进行准确识别,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)结?#32420;?#26426;向量函数链接(RVFL)神经网络的光纤入侵信号的特征提取与识别算法。算法步骤为:对采集到的光纤入侵信号作预处理操作,包括最小-最大规范化处理和利用db3小波去除信号的?#25512;?#22122;声;采用EEMD方法对入侵信号进行分解,得到5组本征模态函数(IMF);计算各IMF分量的能?#31354;?#27604;,并依据方差分析法筛选出3组特征向量;将特征向量送入

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摘要

环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行?#20064;?#29289;检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车?#20064;?#29289;检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行?#20064;?#29289;检测的基本原理,之后详细分析了基于三维激光雷达进行?#20064;?#29289;检测的传统方法。其中深度学习是二维图像目标检测及分类的重要方法,在介绍三维激光雷达点云特点的同时分析了点云深度学习的挑战,最后详细分析了三维点云

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摘要

许多应用中都需要激光光束强度均匀分布,或者按照设计要求对激光光束的强度相位分布进行特定调制,因此,有必要对各种光束整形技术进行研究。目前,已发展了多种激光光束整形技术,其中光束积分法原理简单,适用性广,因此基于此方法的光束整形技术具有很大的工程价值。主要介绍了基于棱镜、反射?#23548;?#24494;透镜阵列等光学元件的光束积分系统的组成情况,列出了典型整形光路,以及近年来在光束整形方面的研究进展。同时,介绍

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摘要

以矢量波像差理论中的三级像差理论为基础,提出了一种两反系统装配失调量解算方法。该方法仅采用轴上视场波前像差系数建立失调量解算模型,然后基于球差系数解算间隔误差,并基于彗差和像散系数解算偏心和倾斜误差,大幅提高了解算精?#32676;?#25928;率。?#38405;?#19968;两反光学系统为例,利用光学设计软件Zemax进行模拟装调,系统轴上视场失调像差系数均减小到10 -7数量级,失调误差均校正到10 -5数量级,达到了

PDF全文 HTML全文 光学学报 | 2019,39(07):0722002
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摘要

比较了基于光激发-光?#31181;?SPIN)和受激辐射损耗(STED)的两种双光束超分辨数据写入技术的机理,为基于STED的超分辨数据写入技术建立了动态物理模型,研究其光致聚合过程中的工作机制,并模拟了基于SPIN和STED的双光束超分辨数据写入技术在记录点尺寸和分辨率方面的差异。结果表明:基于STED的双光束超分辨数据写入技术具有无需?#31181;?#21058;、原理简单的优势,但其需要第二束辅助光的强度较大且对聚?#29486;?#29992;的?#31181;?#25928;?#23454;?在多

PDF全文 HTML全文 光学学报 | 2019,39(07):0721001
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摘要

针?#38405;?#22411;VDSR(very deep super resolution)收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,以及网络中存在的冗余性等问题,提出了一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建(DCSR)算法。DCSR算法省去了图像预处理,直接在低分辨率图像上提取浅层特征,并使用亚像素卷积对图像进行放大;通过使用跳跃级联块可以充分利用每个卷积层提取到图像特征,实现特征重用,减少网络的冗余性。网络的跳跃级联块可以直接从输出到每

PDF全文 HTML全文 光学学报 | 2019,39(07):0715003
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