修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

4 条数据
?? 中文(中国)
  • 飞秒激光辅助白内障手术与超声乳化白内障手术的光学质量及黄斑厚度差异比较

    摘要: 背景:飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)后光学质量及黄斑厚度变化的相关报道较少。本研究评估了FLACS与超声乳化白内障手术(PCS)术后光学质量恢复情况及黄斑厚度的特异性改变。方法:共纳入100例白内障患者(100眼),其中FLACS组50眼,PCS组50眼。采用光线追踪像差仪(iTrace)测量调制传递函数(MTF)、点扩散函数(PSF)及晶状体功能失调指数(DLI),并评估术前、术后1周及1个月的裸眼远视力(UDVA)和矫正远视力(CDVA)。选取5、10、15、20、25及30周/度(c/d)空间频率下的MTF值。通过光学相干断层扫描(OCT)评估术前及术后1个月的黄斑各区域厚度。结果:PCS组DLI(p<0.0001)、PSF(Strehl比,SR)(p=0.027)及MTF(p=0.028)存在显著手术前后差异,但眼压(IOP)无差异(p=0.857)。FLACS组DLI(p=0.031)、SR(p=0.01)及IOP(p=0.03)存在显著差异,但MTF无差异(p=0.128)。PCS组在5、10及25 c/d空间频率下手术前后差异显著(p=0.013、0.031及0.048),而FLACS组术后1个月无此现象。PCS组鼻侧内环黄斑厚度(NIMRT)(p=0.03)、黄斑体积(FV)(p=0.034)及平均视网膜厚度(ART)(p=0.025)存在显著手术前后差异,FLACS组术后1个月无此差异。结论:本研究显示FLACS安全且未引起黄斑厚度显著增加,但未能获得更优光学质量;相比之下,PCS虽导致黄斑厚度改变,但光学质量恢复更佳。轻微视网膜改变可能不影响光学质量。

    关键词: 黄斑厚度、飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)、点扩散函数(PSF)、调制传递函数(MTF)、超声乳化白内障手术(PCS)、晶状体功能失调指数(DLI)、光学质量

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 日本横滨 (2019.7.28-2019.8.2)] IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 考虑邻近效应的高分辨率光学传感器改进型替代辐射定标方法

    摘要: 在使用野外定标场对星载遥感器进行在轨辐射定标时,由于地球大气的存在和传感器观测特性的影响,传感器观测信号可能包含来自相邻像元的能量,从而会在一定程度上降低辐射定标的精度。对于高分辨率传感器的定标而言,地面目标的不均匀性会相对更为明显。此外,若邻近目标的亮度对比度不小,则邻域效应的影响会更加突出。如何定量分析并消除这类邻域效应的影响,成为降低在轨辐射定标不确定度的实际需求。针对大气多次散射引起的邻域效应,本文首先分析了辐射传输机理,然后利用长时间序列的卫星-地面同步观测数据构建了局部大气点扩散函数模型,发展了一种考虑背景反射率光谱信息的在轨替代定标邻域效应校正方法。以Sentinel-2A影像为例的测试表明,所提校正方法能有效缓解替代定标中邻域效应的影响。

    关键词: 替代辐射定标、高分辨率、点扩散函数(PSF)、邻近效应

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 利用声悬浮技术对340 GHz成像雷达的点扩散函数(PSF)特性进行表征

    摘要: 本文通过声悬浮点状目标点扩散函数成像,展示了340 GHz成像雷达的分辨率特性与波束分析。研究表明,在太赫兹频段,传统PSF测量技术会受到成像视场内背景物体(如悬吊丝线)强散射响应的限制。利用声悬浮技术可消除视场内的次级物体,实现雷达纯PSF特性表征。实验表明,声悬浮获得的PSF图样具有高保真度且无伪影干扰。我们通过在340 GHz雷达焦点处悬浮微小水滴进行验证,实测PSF特性与物理光学(PO)仿真及解析结果高度吻合。

    关键词: 声悬浮、亚毫米、天线、波束、点扩散函数(PSF)、雷达、成像、声学

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚(2018.7.22-2018.7.27)] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 面向红外小目标检测的卷积神经网络改进方法

    摘要: 由于信噪比低和空间分辨率有限,红外图像中的小目标检测是一项具有挑战性的任务。现有方法在红外小目标淹没于背景杂波时往往存在虚警率高、探测概率低的问题。本文采用卷积神经网络(CNN)提取红外图像中小目标的隐藏特征,并提出一种大量训练数据生成技术。利用点扩散函数(PSF)对小目标数据进行建模并生成正样本,随机选取背景图像块作为负样本。通过这种方式,巧妙地将探测问题转化为使用CNN的模式分类问题。为评估这一新型小目标检测框架的性能,我们测试了大量合成与真实小目标数据。实验结果表明,该算法简单有效,具有令人满意的探测精度。

    关键词: 红外图像(IR)、卷积神经网络(CNN)、点扩散函数(PSF)、小目标检测

    更新于2025-09-10 09:29:36