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双曲线顶点对轴锥镜聚焦柱矢量光束的影响
基于瑞利-索末菲矢量衍射理论和振幅透过率函数,研究了轴锥镜的柱矢量光束聚焦特性。研究结果表明,径向偏振光的矢量聚焦场由径向分量及轴向分量构成,而角向偏振光的矢量聚焦场仅由角向分量构成,同时聚焦场焦深随束腰半径的增大而增加。相较理想情况,锥顶为双曲线时,焦深几乎不变,但光强因干涉效应发生振荡,其依赖于入射光的束腰半径,当径向偏振光束腰半径达到4 mm,角向偏振光束腰半径达到3.5 mm时,振荡现象消失。研究结果为轴锥镜的实际应用,以及进一步完善柱矢量光束聚焦场理论提供了参考。
2023-03-04 21:31:13
16.5MB
衍射
矢量衍射
双曲线顶
柱矢量光
1
三大网络创新技术聚焦城域网优化.pdf
面对电信业内外部竞争的不断加剧,城域网的改造与优化逐渐成为运营商关注的重心。长久以来,为了实现更好的宽带体验和通信质量,
2023-02-26 20:36:03
146KB
LabVIEW
1
理想凸透镜聚焦及曲线方程仿真工具
一般的凸透镜一般都只是近轴点附近的光线近似认为聚焦于某一点,但是实际也并不完美聚焦于一点。 有没有一种透镜能完美聚焦平行光线于一点,这个工具就可以仿真理想凸透镜的曲线方程。
2023-01-02 17:29:33
748KB
理想凸透镜
完美凸透镜仿真
1
基于Hessian矩阵范数正则化方法的共聚焦图像复原
对于泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像复原问题,为解决传统方法中存在的阶梯效应,提出了一种基于Hessian矩阵范数的正则化方法.在泊松概率模型的基础上,该方法引入Hessian矩阵范数作为正则条件,并应用交替方向乘子法和梯度投影方法求解最优化模型.在激光扫描共聚焦显微镜实验中,所获得的复原图像质量优于传统方法,此结果证明了该方法可以有效地复原泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像.
2022-12-17 18:00:18
1.35MB
共聚焦
图像复原
正则化
1
一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法
提出了一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法。首先采用二维经验模式分解(BEMD)对不同聚焦图像进行分解,得到多个内蕴模函数(IMF)分量,然后提取出第一个IMF分量的统计信息作为图像融合的依据,对多张不同聚焦的图像进行融合,得到最终的融合图像。实验结果表明,本文提出的均值IMF方案与其他方案相比,具有较高的融合质量和较低的计算复杂度。
2022-12-12 13:48:02
312KB
软件
1
共聚焦激光扫描检眼镜技术及其应用研究综述
共聚焦激光扫描检眼镜技术及其应用研究综述,邹达,卢闫晔,全球视觉健康问题日益严峻,大部分的视觉损伤疾病是由慢性眼病逐步地发展而导致。由于眼底成像技术可以直观地揭示出大部分眼科疾
2022-12-07 20:43:59
1.09MB
首发论文
1
基于微结构金属器件的光束聚焦功能研究_.docx
基于微结构金属器件的光束聚焦功能研究_.docx
2022-12-06 14:19:26
1.92MB
计算机
论文研究-基于麦克风阵列的声源定位聚焦算法研究 .pdf
基于麦克风阵列的声源定位聚焦算法研究,居太亮,彭启琮,基于麦克风阵列的声源定位技术在通信、控制、声纳等领域已经受到广泛关注,宽带聚焦类算法是解决宽带信号定位问题的重要算法。常
2022-11-30 22:01:13
344KB
信息与信号处理
1
光场相机重聚焦MATLAB代码-OpenAccessSPC:用于创建和使用具有已知几何形状的全光相机的SPC模型的代码
光场相机重聚焦MATLAB代码开放存取SPC 用于创建和使用具有已知几何形状的全光相机的 SPC 模型的代码。 当前的实现可以在 MATLAB 和 GNU Octave 上运行。 它将为 Python 重写,希望很快。 如果您想参考任何已发表的论文: SPC模型的一般概念参考[ACIVS12]和[MIUN13], 适用于普通视场的空间分辨率提取器参考[SPIE13]和[IC3D12], 适用于全视场的空间分辨率提取器参考[ICASSP14]和[ICIP14], 有关角度和深度分辨率提取器,请参阅 [ICIP15]。 生成 SPC 模型 为相机系统生成 SPC 模型的功能在以下文件中实现: * Generate_LCm.m * Generate_LCm_decoupled.m * Generate_Aperture.m * Aperture_m.m * Generate_Lens.m * Lens_m.m 每个文件都包含一个与文件同名的函数。 第一个函数Generate_LCm.m为图像传感器像素生成初始光锥集。 生成的光锥的角跨度是相对于传感器像素的给定光接收角定义的,作为图像传感器像
2022-11-22 21:20:51
173KB
系统开源
1
论文研究-基于快速清晰度估计的多聚焦图像融合.pdf
为了准确地估计源图像的清晰区域,提高多聚焦图像融合的效率,提出了一种新的基于清晰度估计的图像融合方法。首先利用基于离散小波的清晰度估计方法获取源图像的聚焦区域;然后使用均值滤波和空洞填充进一步优化该聚焦区域;最后结合清晰度估计和相似性特性,将不同聚焦区域合并生成融合图像。该方法获得的融合图像在客观评价和主观质量上都优于以往基于清晰度的图像融合方法。
2022-11-21 15:18:49
2.32MB
多聚焦
清晰度估计
图像融合
相似性
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