基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

Eu掺杂ZnO薄膜光学性能的研究

采用射频磁控溅射技术在硅衬底上制备了ZnO∶Eu3+薄膜,利用X射线衍射仪和荧光光谱仪对样品的微观结构及光学性能进行了表征。结果表明:ZnO∶Eu3+薄膜具有六角纤锌矿结构;在基质激子的激发下,ZnO∶Eu3+有很强的Eu红光特征发射且强度随着ZnO缺陷的增加而增加,激发光谱中出现ZnO的带间激发与纯Eu2O3的直接激发光谱,证明了ZnO和Eu3+之间存在能量转移;荧光衰减谱也进一步证明Eu3+依赖ZnO缺陷的能量转移过程,Eu3+的衰减时间随着ZnO缺陷的衰减时间的变化而变化,促进能量传递的一个有效的方法就是在ZnO基质中确定一个合适的缺陷中心。     

基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合

针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。