Ag@SiO2纳米核壳结构对铒碲发光玻璃的发光增强机制

本研究首次把预先制备好的Ag@SiO₂纳米核壳结构成功地引进到碲化物发光玻璃70TeO₂-25ZnO-5La₂O₃-0.5Er₂O₃体内,发现(A)Ag(1.6×10^?6mol/L)@SiO₂(40 nm)@Er³⁺(0.5%):铒碲发光玻璃相对于样品(B)Er³⁺(0.5%):铒碲发光玻璃的可见光与红外光的激发光谱强度的最大增强依次为149.0%与161.5%,可见光与红外光的发光光谱强度则依次最大增强了155.2%与151.6%,同时还发现样品(A)相对于样品(B)的寿命显著变长。由于Ag@SiO₂的表面等离子体吸收峰恰好位于546.0 nm,它与铒离子的发光峰546.0 nm完全共振,因此,Ag@SiO₂对铒碲发光玻璃的发光共振增强作用显著。由于银的纳米核壳结构与玻璃的制作具有分步实现的优点,它既能成功控制Ag@SiO₂的尺寸,而且在Ag@SiO₂@Er:铒碲发光玻璃的制作过程中还具有可操作性强的优点,同时价格也更加便宜。在保证银不被氧化的前提下,还可控制稀土离子发光中心与银的表面等离子体之间的距离,因此能够成功地减少背向能量反传递。上述优点促成了Ag@SiO₂纳米核壳结构表面等离子体有效加强了Ag@SiO₂@Er³⁺:铒碲发光玻璃的常规光致发光强度。     

基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法研究*

针对传统基于灰度变换方法进行图像增强后图像质量不高等现象,对粒子群优化算法、模糊增强算法进行研究,同时结合禁忌搜素和粒子空间对称分布原理,提出一种基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法。该算法通过对搜索粒子进行空间对称分布调整以避免算法陷入局部最优、提高全局搜索能力,并且在算法迭代后期加入禁忌搜索算法记录粒子搜索位置,以减少粒子位置重复寻优、提高算法搜索效率。最后将改进后的粒子群优化算法中粒子搜索位置和速度更新方向设定为二维并与模糊增强算法相结合,自适应搜索出模糊参数Fp、Fe最优值,实现模糊增强。实验结果表明,改进后算法对图像增强效果较好,并且将算法用于过暗SAR图像、医学MR图像的增强,可有效提高图像质量。     

一种改进的自适应分数阶积分图像去噪算法

为了改善图像去噪的效果,提出一种基于分数阶积分和中值滤波的改进自适应图像去噪算法,首先利用自适应中值滤波算法(Ranked-order Based Adaptive Median Filter,RAMF)中的噪声判别条件来检测噪声点,然后利用"噪声边缘"判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测,同时根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次,最后将检测出的噪声点进行自适应的分数阶积分滤波去噪。与传统的分数阶积分去噪算法相比,该自适应算法有效地保留了被错误误去除的图像边缘点,并且实现了分数阶积分的阶次自适应化,在去除噪声的同时很好地保留了图像的边缘及纹理细节信息。     

超高灵敏度荧光显微镜及其在生物学中的应用

介绍了在原有数字化高灵敏度荧光显微镜的基础上研制的超高灵敏度荧光显微镜,对荧光实现１０＾６数量级的增益,可获得细胞的光子灵敏显微图像,并结合图像融合技术,实现极微弱荧光图像的定位显示,采用具有视频速率的图像采集系统,可用于研究某区域荧光强度随时间变化的动力学过程。将该显微镜应用在生物医学领域的细胞凋亡的研究,观察到Ａｓ２Ｏ３诱导ＭＧＣ－８０３细胞调亡中ＣａＴ＾２＋浓度升高,预示着Ｃａ６２＋可能是由     

超微弱光子图像的相关检测及计算机模拟

在超微弱发光的研究中（例如生物发光）,由于发光强度极弱,由像增强器得到的光子图像由于样本（光子）数量太少和受系统暗噪声的影响使其信噪比极低,提出了一种基于统计学的光子图像相关积分方法和基于相关处理的光子图像处理方法,用累积光子来提高图像信噪比并得到相应灰度图像并对该方法进行了计算机模拟,同时展示了光子图像和传统灰度图像的信噪比关系,是进行微弱生物发光信号检测的有效方法。     

分数阶优化的鸽群图像分割算法

本文针对原始鸽群优化的二维最大类间方差法（Otsu）图像分割算法收敛速度慢的缺点,提出了基于混合分数阶鸽群优化的Otsu图像分割算法。算法将分数阶与鸽群优化算法结合,利用分数阶微积分的记忆性和遗传特性,使鸽群依据更多历史记忆获取更精确最优值,并进行分数阶增强滤波预处理,提高分割精度,引入混沌搜索算法增强种群多样性,加快收敛速度。改进算法利用Otsu算法的最大类间方差作为适应度函数来获取最佳阈值,进行图像分割。实验结果验证了本文算法的正确性和有效性。     

三维医学图像的混合噪声去除方法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,且目前多数去噪方法对混合噪声去噪效果不好,影响三维重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分和中值滤波结合的混合噪声去除方法。首先介绍了几种传统方法在去除混合噪声中的不足,然后基于三维图像梯度信息提出了三维分数阶积分的自适应分数阶阶数,利用分数阶积分和中值滤波的各自优点,将两者结合对混合噪声去噪,并提出了基于混合去噪的边缘曲面追踪算法。实验结果和数据分析表明,提出的混合去噪方法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度边缘曲面,与传统去噪方法相比,具有更好的去噪效果。     

基于ANTs配准的多图谱分割算法比较研究

为提高海马体多图谱分割的精度和时间效率,提出基于高等标准化工具(Advanced Normalization Tools,ANTs)配准的多图谱分割算法.为降低数据规模,在预处理阶段,提取以海马体为中心的立方体box.在配准阶段,提出用ANTs代替重采样环节,再利用微分同胚Demons算法的平滑性、拓扑保持性以及连续性...     

ID3算法应用研究

示例学习方法中的决策树学习适用于从海量信息中获取有益信息，ID3作为其代表性的算法已广泛应用于各种领域。通过实例分析对ID3算法进行了详细讨论，并利用C＋＋语言构造了ID3一级决策树。其实现过程及结果对于在不同领域ID3算法的建立及实现具有重要参考意义和依据。