敦煌壁画绘画材料多光谱图像标准数据库的建立和应用

多光谱摄影图像调查技术,基于不同物质对不同光谱吸收与反射的差异及不同波段单色光谱有相应的灰度偏向,以单色光谱灰度图像经伪彩色强化,可作为一种绘画材料普查方法。这种方法的应用首先需要建立相关遗址绘画材料多光谱图像标准,以此为基础才可以通过多光谱伪彩色等图像对壁画中漫漶壁画、相近色相颜料及无法观察的有机材料做前期普查,为后期高精度仪器的进一步调查提供参考。采用已知敦煌壁画中常用29种绘画材料制作标准颜料色板,通过规范多光谱拍摄程序和优化多光谱拍摄条件,在250～1 300 nm之间获取各种颜料在不同光谱区域的反射及荧光图像,再经过后期科学的图像校正及红外、紫外反射伪彩色图像合成,初步建立敦煌壁画颜料多光谱图像标准数据库。对真实壁画进行多光谱拍摄,将获取的可见反射、红外反射伪彩色和紫外反射伪彩色图像与标准数据库图像进行交叉对比,并采用便携式显微镜、便携式X荧光、近红外光谱等分析技术验证所获取的多光谱分析结果,表明壁画颜料多光谱图像标准数据库的建立,作为一种新型无损检测辅助方法,可通过多光谱图像对敦煌壁画颜料前期鉴别、推断绘画材料属性以及获取颜料分布状况等信息。绘画材料光谱图像数据库的建立可提高常见绘画材料类别及范围的前期调查效率和可靠性,是一种有效的颜料面集调查辅助方法。     

多光谱遥感影像煤火监测新方法（英文）

煤火在世界各地均有不同程度的发生,严重威胁生态环境,煤火燃烧释放大量的有毒有害气体,造成大气污染,同时煤火燃烧形成地下空洞,导致地表塌陷,直接威胁着矿区人员的生命安全。遥感技术的迅猛发展使大尺度反演与监测煤火温度变为可能。单窗算法是一个简单可行且精度较高的煤火温度反演方法,该方法需要两个大气参数进行温度反演,即大气水分含量和地表比辐射率。由于该算法需要卫星影像获取瞬间时的大气水分含量,而卫星过境瞬间的大气水分含量受多种因素影响难以获得;单窗算法对不同类型的地物均采用统一的地表比辐射率,这会导致反演温度不精确,误差较大。针对上述存在的问题,采用基于地面湿度参量建立起的大气可降水量与地面水汽压间的经验关系,计算大气水分含量,同时,采用NDVI阈值法计算不同地物类型的地表比辐射率,对单窗算法中的两个参数进行精确估计,从而改进提高该算法的精度及可操作性。将改进的算法应用于内蒙古乌达矿区,反演从1988年到2015年间研究区的煤火温度,提取每年研究区的温度异常区域,对比分析煤火区域分布、面积变化情况。本文提出的改进算法能够快速、高效的反演煤火温度,对掌握煤火异常区域变化情况提供技术支持,具有可操作性及现实意义。     

基于高光谱图像的即食海参新鲜度无损检测（英文）

新鲜度是即食海参加工品质调控和贮藏品质监控的关键指标。针对感官评定和现有理化检测无法满足即食海参产品大批量、标准化、工业化生产问题,提出了一种基于高光谱图像的即食海参新鲜度快速无损检测方法,通过图像主成分分析和波段比运算相结合,优选特征波长和图像;依据海参腐败机理,建立图像纹理特征与即食海参新鲜度等级间的关联模型,实现即食海参新鲜度无损、快速评价。首先针对高光谱图像巨大的数据量展开降维研究。根据即食海参体壁光谱吸收特性,以具有明显化学吸收特征的波长(474和985nm)为分界点,获得包括全检测波段(400~1 000nm)在内的六个待处理波段,通过分段图像主成分分析实现待测波段的优选,利用权重系数和波段比图像运算,最终将686和985nm波段比图像确定为特征图像。面向特征图像的感兴趣区域(ROI),构建灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度梯度共生矩阵(gray-gradient co-occurrence matrix,GGCM)、改进的局部二元模式纹理描述子(local binary pattern,LBP),分别提取纹理参数作为输入,以挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)检测为标准,建立经粒子群优化的BP神经网络(back propagation,BP)即食海参新鲜度判别模型,新鲜度等级判别准确率分别为90%,95%和80%。结果表明,即食海参高光谱图像灰度梯度共生矩阵的纹理特征用于新鲜度判别效果较好。为即食海参新鲜度快速无损检测方法研究和仪器开发提供了理论基础和数据支持。     

Be-CO体系的相互作用势和光谱预测（英文）

采用单双迭代(包括非迭代三重激发)耦合簇CCSD(T)理论方法和大基组,计算Be-CO体系的相互作用势,得到该体系势能面的解析表达.发现在R_e=8.29a0和θ_e=115.42°处存在的一个全局极小势阱,阱深-69.21cm~(-1),势能面呈现较弱的各项异性.根据势能面,计算了体系的束缚态能级和其光谱常数.     

基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合（英文）

将多尺度变换和"高频取大、低频加权平均"融合规则相结合是融合双波段图像的有效方法。但用该类方法融合多波段图像时,序贯式加权常常会导致原图像间固有的差异信息在融合图像中被弱化,从而影响后续的目标识别和场景理解。该问题在融合具有纹理特征的多波段图像时更为突出。为此,提出了一个基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合新方法。首先,利用一种多尺度变换方法把多波段原图像分别分解为高频和低频成分,并对多波段图像中标准差最大的一幅原图像的低频成分利用另一种多尺度方法进行分块,再以该分块图像的大小和位置为标准对其余波段的原图像进行分块。然后,基于可能性理论的相关融合规则逐一融合对应的多波段块图像,再把块融合图像进行拼接,以拼接结果作为低频融合图像。最后,将该低频融合图像和利用取大规则融合得到的高频成分一起通过多尺度逆变换获得最终的融合图像。这种方法不仅将像素级和特征级融合方法综合在一起,而且将空间域和变换域技术综合在一起,并通过对大小块采用不同融合规则解决了目标边缘的锯齿效应问题。实验表明该方法效果显著。     

水体细菌微生物多波长透射光谱特征分析研究（英文）

多波长透射光谱能够反映出样品细胞大小、形状、内部结构和化学组分等丰富而独特的信息,是微生物快速、实时、在线检测与识别的有利工具。将多波长透射光谱技术应用于水体致病性细菌微生物的快速有效检测对控制水体细菌微生物污染及保护饮用水源水质安全具有重要的现实意义。为了建立及发展基于多波长透射光谱技术的水体致病性细菌微生物快速有效的检测方法,采用紫外-可见分光光度计获取了多种水体致病性细菌微生物(如:肺炎克雷伯氏菌、鼠伤寒沙门氏菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌)在200～900nm波段的多波长透射光谱,对比分析了不同细菌及同种细菌在不同浓度时的多波长透射光谱特征。结果表明:对于同种细菌,当细菌浓度发生变化时,400～900nm波段透射光谱形状较为一致,并且在400,450,500和550nm波长处的光密度值与浓度具有很好的线性关系,该波段由细菌体的散射起主要作用;但在200～400nm波段范围内,细菌透射光谱的形状随细菌浓度的变化而变化,在200,258,300和350nm波长处的光密度值与细菌浓度分别具有很好的二次多项式关系。根据微粒的Mie散射理论,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘方法对测得的四种细菌透射光谱进行了散射光谱和吸收光谱拟合,并对比分析了不同细菌散射光谱特征和吸收光谱特征,结果表明:四种细菌散射光谱的特征峰均在245nm波长处,但该波长处的光密度值具有明显差异性,这与不同细菌外部结构及内部结构细胞器的大小、形状等不同有关;而四种细菌吸收光谱特征峰均在260nm波长处,且不同细菌在240～400nm波段内吸收光谱也具有明显差异性,这与不同细菌细胞内的核酸、蛋白质等化学组分含量不同有关。该研究表明对于不同种细菌及具有不同浓度的同种细菌,测得的多波长透射光谱及计算出的散射光谱和吸收光谱特征都具有明显的不同,通过多波长透射光谱解析可以获得细菌多种特征参数,多波长透射光谱可以被用于快速有效检测水体中的致病性细菌微生物。该研究为发展水体细菌微生物快速在线监测仪提供了重要依据。     

近红外光谱模型传递研究（英文）

针对不同型号的近红外光谱仪器(主机:SupNIR-2700,从机:Nicolet AntarisⅡ)间的模型传递和同一仪器(Nicolet AntarisⅡ)不同分辨率的光谱间的模型传递进行研究,提出了一种改进的PDS算法-SPSG1st-PDS算法,该方法结合三次样条插值、Savitaky-Golay一阶求导和PDS算法。思路是通过三次样条插值拟在不破坏原始光谱固有的信息的前提下实现了主光谱与从光谱之间的匹配,然后对光谱进行S-G一阶求导去除光谱的基线漂移,再通过PDS算法进行模型传递,有效消除主、从光谱之间的差异,提高多元校正模型的预测精度。该方法用于醋酸乙烯酯在乙烯-乙酸乙烯酯共聚物中含量的研究,并且与小波去噪方法和S-G平滑方法作比较。实验表明:对于不同型号的仪器间的模型传递,新方法采用S-G一阶求导较其他方法有明显的优势,其验证集预测精密度RMSEP从20.595 0降低至0.374 8,明显优于S-G平滑(0.522 1)和小波去噪(0.516 7)方法,预测偏差也同样地被改善。对于同一仪器不同分辨率的光谱之间的模型传递,在模型传递前后其模型预测精密度RMSEP从0.272 2减少至0.255 3。通过提出的SP-SG1st-PDS算法,模型传递能应用于不同类型仪器之间,也能用于相同仪器不同分辨率的光谱之间,并且取得了满意的传递结果。     

树枝状银微米材料的制备及其表面增强拉曼光谱研究（英文）

为使表面增量拉曼散射(SERS)衬底的制备方法简单快速且提高的基底增强效果,采用置换反应的制备方法,用锌片和硝酸银反应制备出微米银结构SERS活性基底,其具有稳定性好,易保存,制备方法简单,过程快速等特点。用扫描电子显微镜观察得银微米材料表面形貌呈均匀对称的树枝状结构。实验中控制置换反应的时间分别为40,50,60s时,得到的树枝状银微米材料的长度分别为3,5,10μm左右,分支分别为700nm,2μm,3μm,发现随着置换反应的时间的增长,微米银树枝及分枝的长度越长,且树枝分枝上逐渐长出纳米级树叶结构,使得微米级银树枝表面具有纳米结构。并且将微米银材料置于硅片上作为SERS衬底,并以罗丹明6G为探针分子,用激发波长为1 064nm的傅里叶变换拉曼光谱仪检测,研究其在表面增强拉曼光谱中的应用,结果表明树枝状银微米材料有很好的SERS特性,其中置换反应时间为40s时制备的微米银树枝的增强效果最佳,其增强因子可达到103左右,并且采用用表面活性剂PVP处理硅片的方法后,保持其他条件不变,微米银衬底的SERS增强效果得到进一步加强,增强因子达到104左右。此外,将树枝状银微米材料用水可封存数月,且实验结果的重复性较好。     

冷原子的三维图像模拟（英文）

提出了一种用于精确模拟冷原子云的三维图像方案,这个方案比先前通过探测激光的方法所获得的二维图像更加直观和立体。该研究实现了冷原子云的模拟,捕获原子的数量约为108。原子云是几何三维形状,R_x=1.06mm,R_y=1.06mm,R_z=0.57mm,具有不同半轴长度的三轴椭圆体。     

LiBr分子基态光谱常数和分子常数研究（英文）

采用高精度的量子化学从头计算多参考组态相互作用方法(MRCI)和相关一致基,计算了Li Br分子基态的光谱常数(Re,ωeand De)和势能曲线.为获得更准确的结果,计算中还考虑了二阶Douglas-KrollHess相对论修正对Li Br分子基态的平衡键长、谐振频率和离解能影响.将计算得到的势能曲线拟合为Murrell-Sorbie解析势能函数形式,并进一步计算得到Li Br分子基态的其它光谱常数(ωeχe,αe,Beand D0).比较发现它们与实验值符合的非常好.通过求解核运动径向Schrdinger方程,找到了Li Br分子基态的全部振动态.还计算了每一个振动态的振动能级、经典转折点和惯性转动常数,这些结果与已有的实验值一致.     

光声光谱在蜂蜜品质鉴定中的应用（英文）

利用单光束光声光谱实验装置,分别测量了葡萄糖溶液、蔗糖溶液和蜂蜜溶液在可见光波段的光声光谱,并与分光光度法测得的数据进行了比较。上述溶液的光谱特征表明:不同种类的溶液,光谱背景强度和轮廓有明显差异。三种溶液的光谱在485和655nm处都有较强峰,但二者的强度比在不同溶液中有一定差异。另外,葡萄糖还在475,576和630nm处有特征峰;蔗糖在632nm处出现明显特征峰;这些光谱特征为鉴别天然蜂蜜中是否有葡萄糖或蔗糖掺假提供了依据。比较同种溶液的两种光谱发现:光声信号强度随波长的变化更灵敏,说明在物质成分检测中,光声光谱法具有更高的灵敏度。     

应用经验模态分解和独立成分分析解译岩矿光谱（英文）

岩矿光谱由多种矿物光谱混合而成,解译岩矿光谱能够得到岩矿的组分信息,且该方法具有快速、方便、不损坏样品的特点。经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)不能直接分离出混合信号中的源信号,独立成分分析(independent component analysis,ICA)要求混合信号数目不小于其所包括的源信号数目。将EMD和ICA两种方法相融合,首先用EMD分解混合信号得到本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),再选择一定数目的IMF与混合信号一起组成ICA的输入数据矩阵,经过ICA运算可以获取单一混合信号中的源信号信息,克服了EMD和ICA两种方法各自的缺陷。研究表明,综合应用EMD和ICA方法可以获取单一混合信号中的源信号信息,混合信号中源信号含量越大,得到的源信号近似值越理想。参与ICA分离的IMF数目决定了分离得到的源信号近似值的数目,并且选择的IMF与混合信号相关系数越大,得到的源信号近似值越理想。运用该方法定量分析岩矿光谱,可以获取组成岩矿的矿物信息,比较适用于野外作业岩矿的快速分析鉴定及成分初步分析。     

基于神经免疫生长可免域网络的红外光谱图像分割算法（英文）

管道运输对远距离输送石油天然气有着较大优势,而与之伴随的管道安全问题使得管道安全检测至关重要。为确保任何时间下管道状况的有效检测,红外成像技术由于其根据对象的热辐射信息反映目标特征的特殊性,能够忽视可见光的影响检测管道状态,因而在管道检测领域有重要意义。但由于户外环境的多样性,交错的管道和复杂环境使得采集的红外管道图像具有目标特征分布不均匀,目标遮挡和背景类目标干扰等问题。这些问题增加了提取管道目标的难度,不利于管道的分割和检测。生物免疫系统在抗原检测、提取和消除上表现出识别、学习、记忆、耐受和协调配合等目前复杂系统优化策略所缺乏的优异特性,借鉴生物神经系统调控免疫系统的机理,设计一种基于神经免疫网络的复杂背景下红外管道目标的检测与提取算法。根据生物神经网络在免疫系统中的调控机制,利用基础管道形状特征模型构建用于红外管道目标定位的神经网络,并将最优神经免疫可免域和区域种子生长结合,解决管道遮挡影响提取目标完整性的问题。选择三种典型的红外管道图像,将传统目标检测算法与基于神经免疫网络的算法进行了效果对比分析。结果表明,传统算法的平均真阳性率为40.56%,Jaccard相似性指数为27.18%,绝对误差率为11.75%,而基于神经免疫网络算法的真阳性率为98.05%,Jaccard相似性指数为94.44%,绝对误差率为1.18%。对比可知,神经免疫网络算法的真阳性率比传统方法高57.49%,绝对误差率则低10.57%,验证了复杂背景下,本文算法相比传统方法能够更加准确地提取完整的红外管道目标,这对管道安全检测效率的提高有着重要意义。     

基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法

由于受到现场条件和保护要求限制,对壁画进行光谱成像数据采集时需要快速完成,利用稀疏通道成像能够提高数据采集的效率,但其像元颜料光谱反射率曲线呈现非线性,影响壁画多光谱图像颜料分类精度.针对该问题,提出了基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法,采用长短期记忆神经网络中的双曲正切激活函数提取非线性光谱特征,减小对...     

光谱响应对辐射光谱测温法的影响研究（英文）

针对光谱响应系数对辐射光谱测温法的影响问题,利用200~1 100和900~1 700nm两种波段光纤光谱仪测量了不同温度下黑体炉辐射光谱,分析了不同波段高温黑体辐射光谱特征,确定了不同波段光谱分析适宜采用的有效响应波段,获得了不同温度下该波段光谱响应系数变化情况,详细分析了温度对光谱响应系数的影响,总结了辐射光谱法温度拟合时的波长范围以及响应系数选择原则,并分析了波长范围以及响应系数选择对测温的影响,这为提高辐射光谱测温法的测量精度具有重要价值。     

乙基苯胺的转动光谱及分子结构（英文）

本文使用傅里叶变换微波谱仪研究了乙基苯胺类物质(邻乙基苯胺,间乙基苯胺,对乙基苯胺)的分子结构.由于此类分子含氮原子(I~(14)N=1),因此跃迁谱线中都呈现出核四级裂分.通过比较实验测定得到的分子结构,可总结苯胺环上不同位置乙基的取代对氨基及分子整体结构的影响.     

修复过程中盐渍化土壤的光谱特征分析（英文）

该研究跟踪山东东营盐渍化土壤(盐分主要以氯化钠为主)的微生物修复盆栽实验,分析研究修复过程中土壤理化性质的改良以及相应的光谱特征变化。基于对修复过程中不同阶段土壤盐分含量(SSC)和Na+,Cl-等理化指标的化学分析及其同步的光谱测试,采用平均值降维方法,相关系数与决定系数相结合的方式,通过逐步缩小采样间隔,分析了土壤在微生物修复过程中盐分和盐分离子含量变化及其光谱响应的最佳波段和特征。结果表明,土壤在不同处理的微生物修复过程中,全波段平均光谱反射率与SSC的变化趋势和幅度几近一致,与Cl-含量变化趋势和幅度完全一致。在光谱测试的全波段范围内,SSC及盐分离子含量与光谱反射率呈显著正相关,在近红外波段的反射率变化尤为显著。在此基础上,基于调整光谱采样间隔方法分析获得的盐分及其离子含量最佳光谱响应波段反射率,建立了土壤光谱反射率与盐分含量及其离子含量的关系模型。其中SSC的最佳响应波段1 370~1 445和1 447~1 608nm,Cl-,Na+的最佳响应波段分别为1 336~1 461和1 471~1 561nm,建立的模型其R2最高值达到了0.95,RMSEC,RMSEP最大值分别为1.076和0.591。不同处理的土壤微生物修复结果的显著性统计分析及其相应的光谱特征变化,充分显示了土壤盐分含量的光谱响应特征及其敏感性,对发展基于高光谱的土壤盐渍化快速分析诊断方法具有重要意义。     

生物素和吡哆素的太赫兹光谱特性研究（英文）

采用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)和密度泛函理论(DFT)研究了常温环境下生物素和吡哆素两种维生素的太赫兹光谱特性,测量和理论分析的结果显示在太赫兹范围内,维生素分子内存在较强的分子内和分子间相互作用力。实验中样品与聚乙烯粉末按照不同的比例进行混合,结果表明样品所含比例越大,其在高频段的吸收谱重复性越差,这证实了维生素样品的吸收率随着频率升高逐渐增加。采用密度泛函理论(DFT)分析了生物素和吡哆素的单分子、二分子、三分子、以及晶胞分子的太赫兹光谱,指证了对应的吸收峰,阐明了分子内和分子间相互作用力的振动和转动机制。     

基于视觉感知的光谱评估尺度（英文）

光谱颜色复现和色度精度是评价光谱重建算法准确的基础。简单而直观的评价指标对颜色复现控制是必不可少。该指标需要同时表征复现颜色的光谱差和色度差。在研究光谱匹配评估的方法基础上,提出基于颜色视觉感知的三种光谱评估指标,通过加权人眼视觉匹配函数,实现颜色光谱差与色度的评估。通过孟塞尔颜色系统的光谱数据,该论文分析与验证三种视觉加权的评估指标的有效性。通过孟塞尔颜色系统数据,这些指标在CIELab均匀色空间中分布均匀而稳定,从而证明加权算法的评估指标是既表征到颜色感知又反映出颜色的光谱相似度。实证结果表明,加权的指标可以实现同时表征实际人眼的颜色感知和颜色光谱差异。基于人眼视觉感知的评估指标解决了颜色的原始光谱和重建光谱的光谱匹配精度的定量评价问题。所提出评价指标通过一个简单而直观的数值实现对复现颜色光谱与色度评估。     

基于熵学习机的恒星光谱分类（英文）

数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机(Entropybased Learning Machine,ELM)。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明:ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻(k Nearest Neighbor)和支持向量机(Support Vector Machine)等传统分类方法。