高光谱成像技术在彩绘文物分析中的研究综述

彩绘文物是文化遗产研究的重要内容之一。目前,许多的化学、光谱以及数字成像等分析技术应用于彩绘文物研究中,其中,高光谱成像技术集光谱分析与成像技术为一体,具有无损、快速成像以及"图谱合一"的特点。其技术特点使得高光谱成像技术在非接触、无样本的条件下对彩绘文物进行无损研究,既可以获得彩绘文物的整体形貌特征,还可以深入分析彩绘文物的光谱特征,是高光谱成像技术相比于其他彩绘文物研究方法的独特优势。利用高光谱成像技术研究彩绘文物分为数据采集、数据分析以及数据应用三步,其中数据分析与数据应用是研究的主要内容。通过对高光谱成像技术在彩绘文物中的相关研究成果进行总结归纳,其数据处理方法主要包括高光谱数据降维、光谱特征参量化、光谱解混合以及分类方法四个方面,并分别描述了四类处理方法的主要功能、常用方法和已有案例。从具体应用方向上,可归纳为视觉增强、隐含信息挖掘、保护监测和颜料分析四类,具体描述了四类应用方向所涵盖的内容以及所解决的问题。最后对相关研究中存在的挑战和发展前景进行了总结和展望。     

基于CMOS图像传感器的可见光遥感相机原型系统设计

遥感器是遥感技术应用的基础设备,它决定了遥感系统的成像质量。介绍了光电传感器在可见光遥感中的应用,阐述了光电遥感器的结构与关键技术,提出了CMOS数字传感器在遥感领域应用中所具有的优势,设计并实现了基于CMOS传感器的光电成像原型系统。结果表明,遥感相机的图像获取、数据存储的基本功能为CMOS在可见光遥感应用中的相关问题提供了研究平台和技术储备。     

非线性支持向量分类机解的二阶充分条件

优化问题解的二阶充分条件是研究其灵敏度分析的基础,支持向量分类机是新的数据挖掘优化问题.给出了支持向量分类机的解满足二阶充分条件成立定理;定理的假设条件是很弱的,用支持向量分类机求解实际问题,通常总假定这一条件成立;特别地,对线性可分支持向量机问题,其解满足二阶充分条件成为当然成立的事实.     

基于众数的比值导数法在混合颜料解混中的研究

混合颜料比例的确定一直是文物精确修复的难点,传统的文物色彩修复是在基于经验基础上不断试色的过程,效率不高。本文在原有比值导数法的基础上,通过改进特征波段的选取方法,提出基于众数的比值导数光谱法进行光谱解混。利用模拟数据与真实数据进行了检验,结果表明该方法能够缩小修复过程中试色的范围,提高解混精度,在文物混合颜料识别分析中有很大的应用潜力。     

基于Android平台的地震云轮廓提取与匹配研究

针对当前地震云研究中只能利用长期以来的经验进行目视解译,无法形成系统的研究理论和研究模型的现状,结合目前流行的Android便携式设备,提出在Android平台上对地震云图像进行轮廓提取与匹配的研究思路。采用抗噪性能较好的数学形态学算法,在此基础上得到一种改进算法以提取出感兴趣区域,进而通过构造10个新的不变矩对Hu矩匹配算法进行改进,进行轮廓匹配,识别出地震云图像。在Android平台上则利用NDK(Native Delelopment Kit)通过JNI(Java Native Interface)调用OpenCV库函数,用C++语言实现改进算法。实验结果表明:该方法能够有效地识别时间序列下的地震云,正确率高,并且在Android平台上操作简单方便,为地震云预测地震提供初步研究基础和研究依据。