一种全场三维共焦检测的新方法

提出了一种利用微光学阵更合成器件实现全场三维面形并行检测、记录的共焦方法。此方法的关键是，在共焦系统中引入一一微光学耻列合成器件来产生一点光源阵列，实现了对同一一剖面同时并行检测，并首次采用了ＣＣＤ面阵像元取代上孔光阑直接截取三维信息光强。本文讨论了该方法的三信息检测原理，响应关系，给出了初步的实验结果和三维重构图。     

锥形光纤中光波传输特性的蒙特卡罗模拟

为了分析锥形光纤中光子流的传输特性和空间分布特性，采用了蒙特卡罗算法对其进行了模拟仿真，得到了大量光子经过锥形光纤后的光子分布图.模拟实验结果表明，通过锥形光纤的大量光子集中在探测器中心，到达探测器某一位置的光子数随着该位置到探测器中心距离的增加而减少，并且在锥形光纤锥度比一定的条件下，改变锥形光纤长度，光强度随着长度的增加而下降，但通过锥形光纤的光子分布是一样的.这些研究结果对锥形光纤的设计和实际应用提供了重要依据.     

光锥与TDI-CCD耦合监控中测试目标的一种实现方法

为了给光锥与时间延迟积分电荷耦合器件耦合监控装置提供有效的被测运动条纹，分析了传统推扫成像实验装置的不足之处，设计了电子显示目标滚屏运动装置.采用光学相机对印刷条纹静止成像，并用TDI-CCD数字相机对监视器屏幕上的运动条纹动态成像.实验结果表明，该方案解决了高分辨率的鉴别率图样无法在监视器或投影仪上精确显示的困难.与传统的实验室模拟装置相比，该方案提高了鉴别率条纹的运动稳定性，减小了条纹运动速率与TDI-CCD扫描行频间的失配误差，不仅能够对耦合过程实施监控，而且还能用于耦合系统的像质评价.     

新型显微成像光谱仪系统中线阵针孔离焦研究

显微成像光谱仪技术是最近新兴的一种生物组织检测方法,它可以广泛应用在生物医学检测,疑难病症分析、预防、诊断中,已经成为当今生物组织检测领域研究的热点。提出了一种新型的基于线阵针孔阵列的激光扫描共焦显微成像光谱仪系统LP-LSCMIS方案,介绍了其工作原理及优点,讨论了该装置中线阵针孔阵列离焦对系统性能的影响,分析了离焦对生物组织荧光图像的光谱分辨和自体荧光光谱的调制深度的影响。推导出了光谱分辨和调制深度与离焦量的关系式。结果表明,离焦对仪器的性能有较大的影响,因此在装置装调时要求有更高精度的调整机构。     

利用光强分布转换器件实现低能耗光学超分辨

依据基模（ＴＥＭ００）高斯光束本身的横向光强分布,结合一类光强分布转换器件的转换特性,提出一种衫型低能耗光学超分辨的新方案,高斯光中央峰入射这类器件后,将从器件的边缘出射,而入射到边缘的光则从中央出射,由此,在成像系统中就可实现光学超分辨,与原有的滤波器比较,大大降低了能量的损耗。     

小波双线性插值搜索算法及其在光学遥感图像中的应用

详细分析了在小波双线性插值中高频外推阈值门限与峰值信噪比的变化关系,提出了基于峰值信噪比最大的小波双线性插值搜索算法。提出的算法能够自动搜索到峰值信噪比最大的高频外推最佳阈值门限,实现了在不破坏光学遥感图像原始信息的情况下,提高了图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析。实验结果表明:该算法能够得到比双线性插值和全小波插值更高的峰值信噪比、熵值和更好的图像细节效果,是一种适合提高光学遥感图像分辨率的有效算法。     

Eu(TTFA)_3掺杂SiO_2杂化胶体球的合成及特性

采用改进的碱催化法和种子法分别制得了稀土配合物Eu(TTFA)3掺杂的SiO2杂化胶体球,并用透射电子显微镜和荧光分光光度计对其显微形貌和荧光光谱特性进行了详细地研究.结果表明,两种方法都可以获得单分散性的、稀土配合物掺杂SiO2杂化胶体球,且都具有Eu3+离子典型的荧光光谱特性.Eu(TTFA)3掺杂入SiO2胶体球中后,有机配体TTFA在短波长处的吸收明显增强了,最大的吸收峰位也向短波长方向移动大约20～30nm,Eu3+离子5D0→7F2发射跃迁仍然具有良好的窄线发光特征,同时荧光峰值的形态和位置受SiO2基体的影响发生轻微的变化.     

光锥与CCD耦合器件调制传递函数的测试方法

采用直接对倾斜刀口成像的方法测量光锥与CCD耦合器件的调制传递函数.这种方法对静止刀口成像,利用刀口与光锥纤维列间的一定倾斜角度,在垂直于刀口的不同行之间形成不同的值,代替了传统刀口扫描中的扫描装置,并无需保证刀口与阵列的平行,相应地减小了测量误差. 在数据处理中采用了二次平均法,即对同一幅图像得出的不同位置值进行平均及多次测量结果平均,在一定程度上消除了由于离散性产生的空间非平移不变性的影响.     

双目遥感凝视系统中运动小目标的快速自动检测

从双目遥感凝视系统的视场重叠区进入系统的信息量大于通过非重叠区的信息量,根据这一特征建立了一种新的运动小目标双目并行快速实时自动检测算法。首先采用差分向量无穷范数算法对原始图像序列做预处理,去掉大量低频噪音和背景,然后采用光流场法对运动小目标进行分割,最后用所提出的空间时间并行快速判定算法对分割的可疑运动小目标进行判定。实验结果表明:由于识别判定算法的空间时间是并行处理的,所以识别判定的平均速度比单目视觉系统提高了50%;在图像信噪比不小于5dB的情况下,准确判定识别的概率为97%。     

基于云模型的自适应量子免疫克隆算法

利用云模型能够兼顾随机性和模糊性的品质,提出一种基于云模型的自适应量子免疫克隆算法.使用云算子代替通用的量子旋转门这一量子进化算法核心算子用于寻优变异操作;通过控制云算子间的协作,实现算法在进化过程中对搜索范围的动态调整,使算法具有较强的全局搜索能力;同时,补充针对性的优化方案,有效避免了算法陷入局部最优.对标准数值优化问题的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点;对非线性系统的参数估计仿真实验,该算法也取得了对参数的高精度有效估计.