全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法

雾天环境下由于大气粒子对光线的散射作用导致成像质量下降, 针对雾霾等天气下图像退化问题, 提出了一种全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法。利用不同角度的3幅偏振图像, 自动估算无穷远处的大气光和大气光的偏振度, 根据大气散射模型得到去雾后的图像。从RGB 3个色彩通道分别计算相应的参数, 使得算法适用于彩色领域。首先使用暗通道方法估计无穷远处的大气光和传输图, 并通过导向滤波对传输图优化; 然后基于大气光和目标光的不相关性, 采用全局搜索的方法估计大气光的偏振度; 最后根据大气散射模型恢复出清晰目标图像, 并利用对数变换进行增强。本文方法在雾霾天气下能够得到清晰的去雾图像, 且在浓雾天气下, 去雾图像的信息熵提升了约21%, 平均梯度提升了约2倍多, 标准差提升了约12%。实验结果表明, 本文方法较好地解决了人工取景估计参数不佳的问题, 提高了复原目标图像的清晰度和对比度, 可以用于彩色图像的目标探测与识别。     

金属有机框架在染料敏化太阳能电池中的应用

为了获得高效率的染料敏化太阳能电池,其光阳极应该具有大的比表面积,以吸附足量的染料,获得很强的光捕获能力.从这个角度而言,将具有很大比表面积的金属有机框架材料引入到染料敏化太阳能电池的体系中,无疑是一种有益的探索.本文简介了金属有机框架材料在光伏领域的应用,并重点介绍了我们课题组在利用金属有机框架材料方面进行的一些探索,包括光阳极薄膜的处理、利用金属有机框架材料作为前驱体制备光阳极材料和光散射层.最后,本文对金属有机框架材料应用于染料敏化太阳能电池中的局限性及前景做了简要的展望.     

d-d四体破裂反应的单态氘中间过程

从对于反应运动学的分析出发,用符合方法观测了d—d四体破裂反应的单态氘中间过程d+d→d^*+d^*→p+n+p+n,建立了测量低能核反应的中间共振态能量的实验方法,并测得p—n系统的一个低共振态(d^*)的能量在41—82keV之间.     

脂肪胺铜配合物催化合成1-苯基-2-硝基乙醇

合成了以3-二乙胺基丙胺为配体的新型铜金属配合物,通过元素分析和红外光谱对其结构进行了表征.将其用于催化苯甲醛与硝基甲烷反应得到产物1-苯基-2-硝基乙醇,并探讨溶剂、催化剂用量和三乙胺等因素对催化反应的影响.结果表明:在三乙胺存在的条件下,以甲醇为溶剂、以10mol％的配合物为催化剂,该金属配合物具有良好的催化活性.     

三唑酰胺1,4-戊二烯-3-酮衍生物的合成及生物活性

以丙酮和水杨醛为起始原料,设计合成了9个新型含氟1,2,4-三唑酰胺姜黄素类化合物,通过¹H NMR、¹⁹F NMR、IR及元素分析等技术手段对目标化合物进行了结构表征。 采用Airbrush喷雾法进行生物活性测试,结果表明部分化合物具有不同程度的杀虫活性。     

极端条件下碳化硅的变形、损伤与破坏研究进展

碳化硅作为重要的陶瓷和半导体材料,在国防军工、航空航天等应用领域和高压物质科学等方面具有重要的应用研究和科学价值。本文对动加载下碳化硅的变形、损伤和破坏等物理力学行为和特性研究进行了梳理,分别从实验研究和计算模拟角度概述了碳化硅在不同加载条件和微结构下的变形与破坏行为研究进展,总结归纳了碳化硅材料动态响应相关研究的若干现存问题,并展望了该领域内几个重要的发展方向,以期为相关群体的研究工作提供有益参考。     

光纤陀螺动态寻北转位控制系统设计

针对光纤陀螺动态寻北仪实际应用中存在的转位误差以及高频测量噪声问题,对寻北仪转位机构引入低通滤波和反馈回路,设计出了一种新的转位控制系统,有效地减小了由于光纤陀螺和转位机构的误差带来的系统误差,从而提高了动态寻北仪的寻北精度;实验结果表明,相同条件下该控制系统能有效缩短寻北时间,提高定位精度至4″,具有较好工程实用前景。     

轮古常渣及其组分中金属钒卟啉的分离与鉴定

采用改进的溶剂萃取方法对轮古常渣及其组分中的金属钒卟啉进行分离。结果表明,从轮古常渣中分离出的卟啉钒的质量分数为18.5%,从轮古常渣正庚烷可溶质和沥青质中分离出的卟啉钒的质量分数分别为68.0%和9.2%。用紫外-可见光谱对萃取出来的金属钒卟啉和甲磺酸脱金属后得到的游离卟啉进行表征。结果表明,轮古常渣及其正庚烷可溶质和沥青质中的金属钒卟啉主要是初卟啉。对轮古常渣中的游离卟啉进行基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱分析证明,轮古常渣中的金属钒卟啉主要是初卟啉。     

1983年诺贝尔化学奖

瑞典皇家科学院于1983年10月19日宣布,将1983诺贝尔化学奖授与美国斯坦福大学无机化学教授亨利·陶布(H.Taube),奖励他对于金属络合物氧化还原机理的杰出研究。他的研究有助于其他科学家理     

基于多属性融合的高分辨率遥感图像云检测方法

针对全色CCD光学遥感卫星成像平台,提出了一种基于多属性融合的高分辨率图像云检测方法。首先根据云的物理特性和成像特性展开多属性分析,并提出了基于可分离度的特征选择准则来进行特征参量提取;然后针对两类样本的分布结构差异,结合LDA线性特征压缩算法,削减特征空间的维度;最后利用SVM分类器完成云检测。实验结果表明,该方法适用于高分辨率全色遥感图像的云检测,具有较高的检测概率和较低的虚警概率以及较高的算法执行效率。