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周期性超表面的广色域结构色调制光谱分析
1
作者 吕嘉旭 万晓霞 +2 位作者 薛智爽 章倩 师祎菲 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期202-208,共7页
设计一种新的周期性超表面,基于介质层与吸收层的夹层式纳米柱结构表现出强烈的共振吸收效应,在可见光波段实现具有广色域、高饱和度、高分辨率优势的结构色。使用时域有限差分法(FDTD)模拟周期性纳米阵列在调节周期、介质层厚度时的光... 设计一种新的周期性超表面,基于介质层与吸收层的夹层式纳米柱结构表现出强烈的共振吸收效应,在可见光波段实现具有广色域、高饱和度、高分辨率优势的结构色。使用时域有限差分法(FDTD)模拟周期性纳米阵列在调节周期、介质层厚度时的光学响应,基于反射光谱建立从结构参数到显色特性的映射关系。结果表明,周期与介质层厚度的协同调节可生成更丰富的结构色,周期通过改变主波长显著影响结构色色相,介质层厚度优化光谱形状有助于实现高单色性颜色;该结构的光谱反射率高、半峰宽窄、主波长覆盖面广,色域扩大至156.8%的sRGB;经优化后实现的高质量RGB颜色,在±40°入射范围色相变化低于0.075π。该研究在显示成像、纳米印刷、高分辨打印等领域的应用具有重要价值。 展开更多
关键词 超表面 结构色 广色域 色度
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填充密度对非对称Fabry−Pérot纳米腔结构色色相和饱和度的影响
2
作者 章倩 万晓霞 +3 位作者 薛智爽 吕嘉旭 师祎菲 刘志宏 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第6期14-21,48,共9页
基于Fabry-Pérot(F-P)纳米腔创建的结构色,在高分辨率显示、高密度光学数据存储和防伪等领域有巨大的应用潜力。本研究针对包含不同底层金属材料和中间介质材料的四种非对称F-P纳米腔结构,保持纳米腔尺寸恒定,通过改变周期性纳米... 基于Fabry-Pérot(F-P)纳米腔创建的结构色,在高分辨率显示、高密度光学数据存储和防伪等领域有巨大的应用潜力。本研究针对包含不同底层金属材料和中间介质材料的四种非对称F-P纳米腔结构,保持纳米腔尺寸恒定,通过改变周期性纳米腔阵列的填充密度调控结构色的颜色属性,使用时域有限差分法(FDTD)分析探究了填充密度对色相和饱和度的影响。实验结果发现,通过改变填充密度可以有效实现对生成结构色的色相和饱和度的调控,提供了以固定的腔厚度扩展干涉结构色色域的自由度。本研究对使用非对称F-P纳米腔实现广色域、高饱和度和高分辨率的结构色有指导性意义。 展开更多
关键词 Fabry-Pérot纳米腔 结构色 色相 饱和度
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非局部群稀疏表示的图像去噪模型 被引量：1
3
作者 薛智爽 杨平先 +2 位作者 黄坤超 陈明举 陈柳 《电讯技术》 北大核心 2019年第10期1215-1221,共7页
针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正... 针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。 展开更多
关键词 图像去噪 群稀疏表示 非局部信息 贝叶斯估计
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基于分层滑模面的固定翼无人机姿态跟踪控制 被引量：2
4
作者 薛智爽 刘小芳 陈洋 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2021年第11期1220-1226,共7页
针对固定翼无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)控制系统控制难度大的问题,考虑外部扰动、模型偏差、状态误差、控制器微弱故障等复杂情况,设计分层滑模控制器。首先,考虑无人机受到多项干扰项的影响,给出该类情况下的姿态运动动力学模... 针对固定翼无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)控制系统控制难度大的问题,考虑外部扰动、模型偏差、状态误差、控制器微弱故障等复杂情况,设计分层滑模控制器。首先,考虑无人机受到多项干扰项的影响,给出该类情况下的姿态运动动力学模型;其次,提出一种分层滑模面,利用Barbalat稳定性理论证明滑模面的稳定性;然后,基于此分层滑模面设计控制器,通过控制无人机左右副翼控制器、左右升降翼控制器、方向翼控制器的输入信号,完成姿态轨迹跟踪过程;最后,通过仿真实验验证控制器的有效性与鲁棒性。结果表明,与基于神经网络的控制器相比,所提方法的控制输入更平稳,飞行轨迹更接近期望轨迹,稳态误差更趋近于0,控制参数更少。 展开更多
关键词 非线性控制系统 固定翼无人机 分层滑模面 姿态跟踪 复合干扰
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轻量化高精度卷积神经网络的安全帽识别方法 被引量：9
5
作者 陈柳 陈明举 +1 位作者 薛智爽 罗仕胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第22期177-181,共5页
由于施工环境的复杂性,基于机器视觉的安全帽识别方法常常出现误检与漏检的情况。为提高复杂环境下安全帽识别的准确率,同时满足实时性要求,提出一种基于视觉感受野特性的轻量化高精度卷积神经网络。该卷积神经网络以RFBnet网络为基础,... 由于施工环境的复杂性,基于机器视觉的安全帽识别方法常常出现误检与漏检的情况。为提高复杂环境下安全帽识别的准确率,同时满足实时性要求,提出一种基于视觉感受野特性的轻量化高精度卷积神经网络。该卷积神经网络以RFBnet网络为基础,增加特征金字塔网络模块,使神经网络同时兼顾浅层语义信息和深层语义信息的表示能力,以实现复杂施工环境下不同形态与大小安全帽的识别。采用SE-Ghost模块在保持网络特征提取能力不变的情况下,对主干网络结构进行轻量化。为验证方法的性能,将基于感受野特性的轻量化卷积神经网络和当前主要卷积神经网络进行实验对比,结果表明,所提网络模型的检测准确率较YOLO-v3、RFBnet-300和RFBnet-512网络分别提高了1.60个百分点、3.62个百分点和0.98个百分点,检测速度达到20 frame/s。 展开更多
关键词 安全帽检测 卷积神经网络 感受野结构 特征金字塔
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强噪声下改进Canny算法的边缘检测 被引量：12
6
作者 黄慧 董林鹭 +3 位作者 何建华 薛智爽 刘小芳 赵良军 《计算机技术与发展》 2021年第1期83-87,共5页
针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据... 针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。 展开更多
关键词 CANNY算法 边缘检测 平滑聚类滤波 高斯滤波 高斯噪声 椒盐噪声
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基于故障观测器的多无人机姿态一致性控制 被引量：4
7
作者 唐余 薛智爽 +3 位作者 刘小芳 刘永春 张果 余亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期311-320,共10页
在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移... 在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移,提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法,以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测出的故障及干扰,设计主从式多无人机姿态一致性控制器,以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明,在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下,与基于神经网络的直接姿态一致性控制器相比,该控制器能够使得无人机的姿态运动状态更接近于期望状态。 展开更多
关键词 状态测量误差 故障检测 观测器 神经网络 主从式一致性控制器
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一种群稀疏限制的消除条带噪声变分模型 被引量：1
8
作者 陈柳 陈明举 +1 位作者 吴浩 薛智爽 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期604-611,共8页
在对图像变分描述的前提下,为有效地利用条带噪声之间的相似性,本文将条带噪声的群稀疏表示引入到单向变分模型中,提出群稀疏技术限制的单向变分模型,并采用交替方向乘子法求解该模型。对比实验证明,本文所提出的群稀疏限制的单向变分... 在对图像变分描述的前提下,为有效地利用条带噪声之间的相似性,本文将条带噪声的群稀疏表示引入到单向变分模型中,提出群稀疏技术限制的单向变分模型,并采用交替方向乘子法求解该模型。对比实验证明,本文所提出的群稀疏限制的单向变分模型能有效地利用条带噪声的相似性实现条带噪声的消除,更好地重构图像的细节信息,峰值信噪比与结构相似性比其他模型分别提高6.76 dB和0.25,图像去噪性能更优。 展开更多
关键词 条带噪声 变分 群稀疏 交替方向乘子法
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一种基于宽度学习的高精度光谱重建方法
9
作者 杨艳红 万晓霞 +2 位作者 薛智爽 刘段 邢海峰 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第21期181-186,共6页
目的研究一种更有效的光谱重建方法,以提升光谱重建的精度。方法文中提出一种基于宽度学习的光谱重建方法,以包含1269个色块的孟塞尔亚光数据集和包含289个色块的Agfa IT8.2数据集为实验样本,利用商用彩色数码相机的模拟系统对所提方法... 目的研究一种更有效的光谱重建方法,以提升光谱重建的精度。方法文中提出一种基于宽度学习的光谱重建方法,以包含1269个色块的孟塞尔亚光数据集和包含289个色块的Agfa IT8.2数据集为实验样本,利用商用彩色数码相机的模拟系统对所提方法进行验证,以光谱均方根误差、光谱拟合优度系数和2种色差公式为算法评价指标,并与现有的光谱重建方法进行了对比。结果实验结果表明,该方法可实现的平均均方根误差低至0.4%,平均光谱拟合优度系数达到99.9%,平均色差低至0.147和0.112,光谱精度和色度精度都明显优于其他2种方法。结论基于宽度学习的光谱重建算法可以有效地提高光谱重建的精度,能够实现更高精度的光谱颜色表征和再现的要求。 展开更多
关键词 光谱重建 宽度学习 数码相机 特征节点
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一种改进的协同表示算法在人脸识别中的应用 被引量：1
10
作者 董林鹭 林国军 +3 位作者 赵良军 石小仕 薛智爽 黄慧 《宜宾学院学报》 2020年第6期50-53,80,共5页
协同表示算法在人脸识别过程中,受人脸的光照、表情、姿态、特别是训练样本过少等因素影响造成其特征的模糊或者丢失.训练样本数量较少时该问题更为突出,利用原始样本生成虚拟样本再权值融合的协同表示算法虽然对该问题有所改善,却不能... 协同表示算法在人脸识别过程中,受人脸的光照、表情、姿态、特别是训练样本过少等因素影响造成其特征的模糊或者丢失.训练样本数量较少时该问题更为突出,利用原始样本生成虚拟样本再权值融合的协同表示算法虽然对该问题有所改善,却不能大幅度提升人脸识别率.针对以上问题,提出一种改进的协同表示算法,首先生成镜像样本和轴对称样本,以增加单样本人脸特征信息;再在协同表示分类器下分类,对虚拟样本与原始样本加权融合,利用改进的算法增强人脸的特征,并重构误差进行分类识别;最后利用Yale、ORL和FERET人脸数据库实验,比较不同算法识别率.结果表明,在单样本识别中,改进的协同算法识别率比CRC提高2%~17%,比原始样本与对称样本融合提高2%~8%,比原始样本与镜像样本融合提高2%~3%,有效地提高了人脸识别率. 展开更多
关键词 人脸识别 镜像样本 对称样本 协同表示 权值融合 特征提取
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