检索结果-内蒙古大学图书馆

光子学报 2025年第1期54卷 144-158页

作者：沈川潘俊俏王安临沈泽王晓蝶张成韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230061 安徽大学电子信息工程学院合肥230061

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位... 详细信息

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位全息图,并在混沌系统的安全性增强下,采用异或叠加作为实现多图像加密的策略。开展密钥敏感性分析实验,结果表明,即使密钥的参数发生微小变化也会导致解密失败;并且通过对密文进行密钥敏感性分析、抗裁剪攻击分析、抗椒盐噪声分析以及抗高斯噪声分析等一系列实验,验证了所提方法的鲁棒性。模拟实验和光学实验均验证了该方法的有效性和可行性。该方法实现多图像加密不依赖于光学维度的复用技巧,可以减少加密系统构建时的复杂性。全息图和快速响应码的结合,为抵御光学污染构建了冗余纠错机制,提高了目标图像抵御光学污染的有效性。

关键词：多图像加密菲涅尔纯相位全息图异或叠加 QR码混沌系统

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基于时域有限差分算法改进卷积完全匹配层的稳定性

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光子学报 2017年第8期46卷 188-193页

作者：谢国大黄志祥王丽华吴先良安徽大学电子信息工程学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

为了克服时域有限差分算法中卷积完全匹配层对消逝波吸收效果差的缺点,提出一种在卷积完全匹配层后添加特殊吸收层的方法.在不增加物体与吸收层内层距离的情况下,通过调节特殊吸收层中两个衰减因子,使其为常数,并令吸收因子逐层从1增加... 详细信息

为了克服时域有限差分算法中卷积完全匹配层对消逝波吸收效果差的缺点,提出一种在卷积完全匹配层后添加特殊吸收层的方法.在不增加物体与吸收层内层距离的情况下,通过调节特殊吸收层中两个衰减因子,使其为常数,并令吸收因子逐层从1增加到10,来增强吸收层对消逝波的吸收性能.平面波垂直入射到单层光子晶体的算例表明,添加了特殊吸收层的吸收边界在与散射体相距5个网格的情况下仍能够保持计算结果收敛,而传统的吸收边界则需要相距80个网格才能保证结果收敛,说明该方法提高了对消逝波的吸收性能.进一步在结构中采用此吸收边界来计算多层光子晶体的传输特性曲线,并将其与常规方法计算所得结果做比较,两种结果吻合较好.数值算例验证了该方法的有效性和正确性.

关键词：时域有限差分卷积完全匹配层消逝波特殊吸收层吸收性能长时间稳定性

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基于配准递进补偿的相位恢复

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光子学报 2019年第4期48卷 195-203页

作者：程鸿熊帮玲王金成马慧敏韦穗安徽大学电子信息工程学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对光强传输方程法在部分相干光场相位恢复过程中,由于CCD采集频率与LED发光频率不同步导致恢复的相位出现黑白相间的条纹,以及机械移动造成采集角度的偏差所导致的相位结果错误等问题,提出了配准递进补偿算法.首先,对所采集的具有一... 详细信息

针对光强传输方程法在部分相干光场相位恢复过程中,由于CCD采集频率与LED发光频率不同步导致恢复的相位出现黑白相间的条纹,以及机械移动造成采集角度的偏差所导致的相位结果错误等问题,提出了配准递进补偿算法.首先,对所采集的具有一定角度偏差的三幅强度图进行角点检测和互相关匹配,并去除错误点对从而得到变换矩阵进行图像变换以纠正原有的偏差.同时,由于照明光波的缓慢动态变化与其低频分量相关,在新的配准图像中进行初次补偿以改善照明频闪效应.然后使用光强传输方程求解得到样品的初始相位.为了解决初始相位边缘出现的光晕,再次对恢复的相位进行补偿以突出样品的关键信息.搭建了真实光路系统进行实验验证,结果表明所提方法在纠正角度偏差的同时改善了频闪效应.微透镜阵列实验中,恢复的结果与实际结果相对误差为1.7%,证明了所提算法的正确性与有效性.

关键词：光强传输方程部分相干光场相位恢复递进补偿配准

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面向高功率微波反演的高效时序神经网络算法研究

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现代应用物理 2025年第1期 159-165页

作者：董纯志黄志祥冯乃星安徽大学电子信息工程学院安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室

柱状等离子体阵列（columnar plasma array, CPA）被证明是一种极佳的高功率微波（high-power microwave, HPM）防护手段。然而，并非任一的HPM都足以激发CPA产生电磁屏蔽效应，因此提出并实现一种新的基于Encoder-Decoder框架和multiva... 详细信息

柱状等离子体阵列（columnar plasma array, CPA）被证明是一种极佳的高功率微波（high-power microwave, HPM）防护手段。然而，并非任一的HPM都足以激发CPA产生电磁屏蔽效应，因此提出并实现一种新的基于Encoder-Decoder框架和multivariate attention机制的时间序列模型iiTransformer（improved iTransformer）,对HPM与CPA间的复杂非线性过程进行数学建模并实现高功率微波反演。使用有限元方法（finite element method, FEM）完成算法仿真和数据采集，分别使用iiTransformer模型和ResNet-18模型实现了对高功率微波的反演推断。在iiTransformer模型中，利用Encoder和Decoder架构分别对数据序列和目标序列进行了多头自注意力处理，用于提取多变量在多通道中的关系依赖。相比之下，ResNet-18模型拟合数据序列所映射出的热图与目标序列间呈非线性映射关系。研究结果表明，所设计的iiTransformer模型具有很强的表征学习和非线性拟合能力，不仅泛化能力强而且鲁棒性好，在训练集上的损失为3.4548×10-7,在验证集上的损失达到了1.804×10-7,在测试集上的准确度为99.923%,远远高于ResNet-18模型的反演精度。

关键词：高功率微波防护柱状等离子体阵列时间序列模型 Encoder-Decoder框架 multivariate attention机制

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倒梯形双层金属光栅式偏振分束器

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红外与激光工程 2019年第3期48卷 156-162页

作者：邓学松方明吴博黄志祥安徽大学电子信息工程学院计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

为获得高衍射效率、高消光比、宽带宽及大角度容差的光栅结构,提出了一种在近红外波长区域工作的倒梯形双层金属光栅结构的偏振分束器。该结构引入了一层高折射率介质层,并且将光栅区的光刻胶斜切成倒梯形结构,新的设计增大了光栅的透... 详细信息

为获得高衍射效率、高消光比、宽带宽及大角度容差的光栅结构,提出了一种在近红外波长区域工作的倒梯形双层金属光栅结构的偏振分束器。该结构引入了一层高折射率介质层,并且将光栅区的光刻胶斜切成倒梯形结构,新的设计增大了光栅的透射效率和消光比。使用严格耦合波分析方法,模拟和优化了偏振分束器的结构参数。结果表明,横磁波及横电波在1 290～1 840 nm波长范围内的透射效率和反射效率分别超过97%和95%。透射和反射的最大消光比分别为33 d B和53 d B。在波长为1 550 nm,入射角为-40°～40°时,光栅的透射和反射消光比都大于22 d B,达到了高性能偏振分束器的要求。相较于双层金属矩形光栅,所提出的倒梯形双层金属结构表现出更高的透射性与反射性,同时具有更好的设计灵活性。

关键词：双层亚波长光栅偏振分束器严格耦合波分析衍射光学近红外波段

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基于极限梯度提升的完美匹配单层智能算法实现航空瞬变电磁问题高效吸收

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物理学报 2024年第6期73卷 241-249页

作者：冯乃星王欢朱子贤董纯志李宏杨张玉贤杨利霞黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

对于航空瞬变电磁的低频探地问题,除了精度和效率需要考虑,深地探测问题的复杂度也不容忽视,特别是对于低频复杂问题存在异常体与背景间的多尺度效应.为了模拟开域问题,有限厚度区域的完全匹配层被用于截断计算域,然而这也无形中增大了... 详细信息

对于航空瞬变电磁的低频探地问题,除了精度和效率需要考虑,深地探测问题的复杂度也不容忽视,特别是对于低频复杂问题存在异常体与背景间的多尺度效应.为了模拟开域问题,有限厚度区域的完全匹配层被用于截断计算域,然而这也无形中增大了整个模型,造成计算复杂度增加.鉴于此,提出了一种新的基于极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGB)的完美匹配单层模型,并将该模型集成到时域有限差分求解器中,以进一步提高时域有限差分仿真的性能.所提出的基于XGB的完美匹配单层模型通过特征注意力集成学习方法可以获得更高的精度,同时占用更少的内存、消耗更少的时间.此外,由于该模型依托于传统机器学习模型,因此它在模型训练的稳定性和轻量级方面具有显著的优势.最后,通过对航空瞬变电磁应用进行三维数值模拟,验证了该方法的有效性和稳定性.该模型不仅在精度、效率和问题复杂性方面具有优势,而且还可以成功地集成到时域有限差分求解器中,解决低频航空瞬变电磁问题.

关键词：极限梯度提升完美匹配单层机器学习时域有限差分

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适用于有耗型德拜色散媒质电磁特性仿真的RI-CDI-FDTD方法及程序实现

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物理学报 2023年第15期72卷 1-9页

作者：谢国大侯桂林牛凯坤冯乃星方明李迎松黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive in... 详细信息

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive integration,RI)方法对频域-时域转换过程中存在的积分项进行近似处理.然后应用单步蛙跳隐式格式对时域Maxwell方程和辅助变量进行差分离散,推导出有耗型德拜色散媒质的RI-CDI-FDTD算法的迭代公式.接着利用von Neumann方法验证了基于RI方法的CDI-FDTD算法的无条件稳定特性,最后通过数值算例验证了本文所提方法的正确性和有效性.

关键词：德拜色散媒质遵从发散隐式-时域有限差分递归积分无条件稳定

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基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别

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农业机械学报 2013年第5期44卷 258-263,287页

作者：胡根生张学敏梁栋黄林生安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学电子信息工程学院合肥230601

利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相... 详细信息

利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函数所确定。与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像,具有可操作性强、费用低廉等优势。试验结果表明,相比传统的支持向量机和支持向量数据描述算法,改进的加权支持向量数据描述多分类算法更能准确地进行病害松树识别。

关键词：松材线虫病害遥感图像状态识别加权支持向量数据描述多分类

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一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

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仪器仪表学报 2011年第5期32卷 1083-1088页

作者：梁栋颜普朱明胡根生安徽大学电子信息工程学院合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准。首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并... 详细信息

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准。首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准。实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越。

关键词：图像配准遥感图像 NSCT SIFT算法

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基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习

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控制理论与应用 2018年第12期35卷 1738-1749页

作者：屈磊方怡熊友玲唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中... 详细信息

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中引入图结构的正则化,使得迁移时数据中的局部几何结构信息得以充分利用,进一步提高了分类性能.最后,为解决源域数据较少导致的欠完备特征空间覆盖问题,在公共子空间中利用源域数据和目标域数据联合构造字典,保证了重构的鲁棒性.在Caltech256, Office, CMU–PIE, COIL20, USPS, MNIST, VOC2007和MSRC数据库上的大量对比实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性.

关键词：迁移学习低秩重构 L2 1模图正则化

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