Research of application of high-repetition-rate green laser in underwater imaging system
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly known that absorption and scattering are the main causes of reducing performance of imaging system, especially imaging distance and resolution. Generally, various techniques are applied to decrease the effect of scattering, such as synchronous scanning and range-gated technique. Continuous-laser imaging technique meets requirements of imaging objects in the large field of view in real time, but imaging distance is less than 2 attenuation lengths in natural water. High-repetition-rate green laser, called quasi-continuous wave (QCW) green laser, is a better light source for underwater imaging. It has 1 kHz-100 kHz modulated rate, and its single pulse peak power is KW magnitude, which can be applied to range-gated imaging as Canadian LUCIE system. In addition, its polarization property is excellent for underwater polarization imaging. Therefore, it has enormous potential to underwater imaging. In order to realize its performance in underwater imaging system, we setup a separated underwater staring imaging system. For this system, a theoretic model is built by the lidar equation and optic transmission theory, and the system is evaluated by modulation transfer function (MTF). The effects of laser and receiver’s parameters for the system are analyzed. Then the comparative experiments are conducted in turbid water in laboratory. The results indicate that high pulse energy improves imaging distance. Aperture and polarization could reduce the effect of scattering effectively in staring system. The result shows that this underwater system performs better by choosing suitable parameters of source and receiver.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».