基于曲率滤波优化的遥感影像去雾算法

针对山区容易积聚云雾不利于遥感影像解译,且遥感影像因包含大量信息数据计算速率慢,在去雾过程中遇到雾量过多的情况去除效果差的问题,提出了一种曲率滤波优化与非局部去雾方法相结合的光学遥感影像去雾算法。首先通过曲率滤波降低了图像的总能量,从而减少了图像占用的内存,提高了计算效率。然后通过霍夫变换表决机制筛选出符合的大气光值,再根据大气散射模型估算透射率。最后,通过图像重建获得无雾图像。实验结果表明,该方法在计算速率上显著快于未经高斯曲率滤波优化的方法,在去雾效果方面,雾量很多情况下所恢复图像细节清晰,亮度适宜,改善了去雾时雾量很多去除效果差的情况。     

碱性介质中Fe/N/C催化剂的氧气还原反应催化性能研究

以氧化石墨烯(GO)为碳载体, K₃Fe(CN)₆同时作为N源和Fe源, 经热处理后构建了新型Fe/N/C结构的氧气还原催化剂. 在热处理过程中, 氧化石墨烯上的官能团分解脱离形成活性中心, Fe元素和N元素的同时掺杂是通过氧化石墨烯与K₃Fe(CN)₆之间的相互作用而实现的. 通过傅立叶变换红外光谱(FTIR)和X射线光电子能谱(XPS)表征证明了这种非贵金属催化剂中N元素和Fe元素的成功掺杂, 在催化剂中N元素主要是以吡啶式氮、吡咯式氮和石墨式氮的形式存在, Fe(Ⅱ)和Fe(Ⅲ)则与其中的吡啶式氮配位形成Fe-N_x结构. 采用循环伏安法(CV)和旋转圆盘电极(RDE)技术, 研究其在碱性介质中对氧气还原反应(ORR)的电催化性能. 实验结果显示: Fe/N/C催化剂具有良好的ORR电催化活性, 在碱性溶液中的起始电位为-0.15 V, 同时有着良好的稳定性和抗甲醇性能.     

石墨烯-铁卟啉复合材料的制备及其H2O2传感器应用研究

本文通过π-π非共价键的方式合成了具有仿生功能的石墨烯-铁卟啉复合材料,并将其修饰在玻碳电极上,制备成一种新型的无酶H2O2传感器。利用傅里叶变换红外(FT-IR)光谱、紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)及电化学阻抗谱(EIS)对合成材料进行了表征,并研究了该传感器对H2O2的电催化还原性能。实验结果表明,该传感器对H2O2具有较好的催化还原效果,能够在-0.24V电位下对H2O2进行测定;其对H2O2的线性检测范围为5.0×10-7～1.975×10-4 mol/L,检测限为4.1×10-7 mol/L。