激光與光電子學(xué)進(jìn)展(2024年18期)
Laser & Optoelectronics Progress

目 錄

• 熒光偏振成像技術(shù)及其生物學(xué)應(yīng)用
• 光學(xué)相干層析血管造影技術(shù)原理及其臨床定量分析
• 基于深度學(xué)習(xí)的光場超分辨率算法綜述
• 基于區(qū)域優(yōu)化的圖像拼接技術(shù)研究及應(yīng)用進(jìn)展
• 基于深度學(xué)習(xí)與卡爾曼濾波的多模態(tài)融合里程計(jì)
• 基于ResNet34-TE的噴印可變彩色二維碼缺陷檢測
• 抗擾動(dòng)跨場景多光譜成像彩繪文物顏料分類方法
• 基于改進(jìn)YOLOv5的三維目標(biāo)檢測算法
• 低光照環(huán)境下基于輕量級SuperPoint的單目VI-SLAM算法
• 基于點(diǎn)激光精確導(dǎo)航的手術(shù)機(jī)械臂引導(dǎo)系統(tǒng)
• 基于改進(jìn)灰狼遺傳算法的相機(jī)標(biāo)定
• 基于深度全局信息融合的復(fù)雜山區(qū)機(jī)載點(diǎn)云濾波
• 基于多尺度特征的多模態(tài)激光雷達(dá)增強(qiáng)算法
• 基于深度學(xué)習(xí)的癌變組織顯微高光譜圖像分類
• 基于域自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)與合成孔徑雷達(dá)遙感圖像變化檢測
• 基于多尺度特征融合與重要性排序損失的遙感圖像匹配網(wǎng)絡(luò)
• 基于改進(jìn)YOLOv5s的遙感圖像目標(biāo)檢測方法
• 基于憶阻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感場景分類
• 自適應(yīng)權(quán)重細(xì)節(jié)保持多曝光圖像融合
• 基于局部最大梯度與最小強(qiáng)度先驗(yàn)的光場圖像去模糊
• 基于擴(kuò)散模型的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練血管內(nèi)超聲圖像分割方法
• 亮度約束下的雙分支特征融合圖像去霧算法
• 基于標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)高斯濾波函數(shù)及多方向Sobel算子的感興趣區(qū)域中心子區(qū)圖像期望清晰度值計(jì)算方法
• 改進(jìn)PointPillars和Transformer的路側(cè)兩階段三維目標(biāo)檢測算法
• 基于改進(jìn)MobileNetV2的地基云圖分割網(wǎng)絡(luò)
• 基于卷積增強(qiáng)動(dòng)態(tài)圖卷積特征提取的高光譜圖像分類
• 基于改進(jìn)SURF的低照度圖像拼接方法
• 基于門控注意力和多尺度殘差融合的雙源遙感圖像語義分割
• 基于Hough變換的多重檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)檢測算法
• 基于多尺度超像素分割的壁畫多光譜圖像顏料分類方法