近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

本项目在 2 项国家自然科学基金项目和国家"863"计划海洋重大专项连续 3个五年计划滚动支持下，历经 10 多年产学研联合攻关，研究并掌握了基于稀疏换能器阵列的三维成像规律，发明了适用于近场和远场条件下的换能器阵列稀疏方法，解决了换能器阵元数量巨大所导致的高系统复杂度难题；研究了波束形成算法的计算机制，发明了分布式子阵波束形成实时处理算法和动态三维图像构建方法，实现了水下高分辨率三维场景的实时成像；发明了基于大规模 FPGA 的并行处理系统架构，实现了 128×128 个波束信号的高速实时计算，成功研制了高分辨率相控阵三维声学摄像声纳系统，为我国海底探测和水下安防等提供了一整套高端先进的探测手段。本项目的成果打破了国外的技术垄断，填补了国内空白，作为国家重大科技成果参加了“十一五”国家重大科技成就展。本项目共申请国家发明专利 18 项，其中授权 14 项；获得美国发明专利授权 2 项；获得软件著作权 3 项；发表 SCI/EI论文 16 篇；经由两位院士和其他专家组成的专家组鉴定，项目总体技术水平达到国际领先，为行业进步起到重要的推动作用。

本发明公开了一种高光谱图像端元个数自动估计的端元提取方 法，首先使用 PPI 算法计算高光谱图像中所有像元的 PPI 值，根据像 元的 PPI 值确定初始候选端元集，并对初始候选端元按 PPI 值由大到 小进行排序；然后依次剔除初始候选端元集中独立性最弱的候选端元， 同时获得随端元个数递减的候选端元集的重构精度曲线和端元独立性 曲线，通过寻找这两条曲线变化的显著性位置确定端元个数的取值范 围；最后利用 SGA 算法获取不同端元个数下的二次选择候选端元集， 根据这些候选端元集所构成的重构精度曲线，确定最终的端元个数， 同时获得最终的端元提取结果。本发明不需要事先给定端元的个数， 有利于端元提取的自动化处理，同时提取的端元准确性高。 

（专利号：ZL 201310446761.5） 简介：本发明公开了一种基于菌胶团显微图像分析的活性污泥特性确定方法，属于污水处理技术领域。本发明的具体步骤为：1）活性污泥菌胶团图像信息采集；2）菌胶团图像分析，包括测量活性污泥样本中菌胶团的直径；将活性污泥中菌胶团分为微型结构、中型结构、大型结构3种类型；对3种类型的菌胶团分别进行计数；计算菌胶团体积；最后计算菌胶团结构特征值Z；3）菌胶团与活性污泥特性的相关性分析，建立菌胶团结构特征值Z

本发明公开了一种基于亮度基准漂移的全天候交通图像增强方法，充分考虑监控图像与光照强度和 拍摄时间之间的相互关系，分析光照的总体变化和实时变化，分别得到亮度基准曲线和亮度实时反馈， 并加权得到当前时刻的亮度基准值，在对交通监控图像增强之前，先把图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间，在保持图像色度信息不变的基础上，运用亮度基准值对亮度分量分割，得到低亮度区和高亮 度区，并分别求取每个亮度级的漂移参数，每个亮度级乘以对应亮度级的漂移参数得到增强后的亮度级， 最后图像转换到 RGB 色彩空间得到增强后的图片。利用本发明对全天候实时监控图像尤其是顺逆光情 况下图像进行处理，可以为用户提供对比度更清晰，有用信息更突出的图像。

本发明提供一种基于孔隙率的黏土扫描电镜照片图像分割方法，包括步骤有：采用土力学常规实验方法测得黏土试样的干密度，算出干密度的三分之二次幂；实验室制备黏土试样的微结构样品；采用ZD-A3冻干仪将制作的样品冻干并抽真空，真空度达到到10-6Pa时进行扫描电镜，观察样品的微结构并获得扫描照片；采用图像分析软件提取两个阈值对应的二值化数据；对比两个阈值条件下抽取到颗粒体和孔隙率的参数特征，算出孔隙体面积比；当孔隙体面积比等于干密度的三分之二次幂时，停止逼近，此时的阈值即为与所测干密度相对应的图像分割阈值。有

本发明公开了一种卫星序列图像中点目标实时检测与跟踪系统及方法，该系统包括：图像数据接收模块、图像帧头检测模块、单帧图像目标检测模块、序列图像关联检测模块；图像数据接收模块，每次从卫星红外图像生成系统接收预设 N 字节长度的数据包，并缓存到环形缓冲区中；图像帧头检测模块在环形缓冲区中对图像的起始位置与结束位置进行位置检测，并将帧图像数据缓存到图像缓存区中；单帧图像目标检测模块，用于处理图像缓存区的图像数据，获取疑似目