X射线对CCD噪声影响的分析及滤波方法研究

通过实验分析了X射线对CCD的影响以及射线噪声的特点 ,并针对这种噪声的性质提出了菱形均值滤波器。经过计算机仿真滤波实验和实际应用 ,与递归与非递归中值滤波器作了对比 ,表明该滤波器不但能有效滤除脉冲噪声 ,而且能够较好地保持图像边缘和细节。     

基于一维标定物和改进进化策略的相机标定

为了解决运动参数光电探测过程中的相机标定问题,制作一种两端及中间各安装一个红外反光标记球的一维标定物.不需要其它复杂标定装置,只要将这种特制的一维标定物在测量空间内多次随意移动并摄取其图像,即可实现标定.算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,再求出焦距、旋转矩阵、平移向量和比例因子,最后通过评价函数将相机标定转换成寻找两相机最佳主点对的非线性最小化问题.在传统进化策略中引进个体的自我改进系数、个体间距离等概念,提出了求取子代个体间的欧式距离并排序的方法,设计了搜索最佳主点对的改进型进化策略算法.与传统标定方法相比,基于一维标定物的方法克服了多相机场合的遮挡问题,改进进化策略的引入打破了一维标定物需做某种特殊运动的限制,使一维标定物自由运动时相机内、外参数的同时求解成为可能,改进的模拟退火进化策略改善了算法的全局收敛性能并加快了收敛速度.     

基于热图像的种蛋气室变化监测算法

种蛋气室的大小是监测种蛋孵化过程的重要指标之一。根据种蛋的热力学结构,种蛋在孵化过程中,包裹气室部分蛋壳会与其他部分蛋壳产生温差,从而可通过热红外图像进行观察。针对在种蛋孵化过程中,人工照蛋检测气室效率低的问题,探索设计了一种基于热图像的种蛋气室变化俯视监测算法。监测种蛋气室热图像的算法主要包括种蛋目标检测,种蛋图像分割和种蛋气室面积计算3个部分,其中种蛋的目标检测采用Faster-RCNN算法实现;种蛋图像分割采用BP神经网络算法实现;种蛋气室面积是在种蛋图像分割的基础上进行计算。使用孵化5天及以上的种蛋作为研究对象,并拍取种蛋的热图像进行试验。试验结果表明：种蛋热图像的目标检测的平均精度（mAP）为99.85%,拥有较好的检测效果。使用BP网络对种蛋进行图像分割。BP神经网络经过调参后,其网络最佳的结构为三层隐藏层,每个隐藏层拥有1 000个神经元,最优初始学习率为0.000 1,最优最大迭代次数为500。以F1-measure作为分割效果的评价指标,BP神经网络的图像分割总体结果为87.02%,Otsu算法的总体结果为65.25%。其中只有一个蛋的情况下,BP神经网络的分割结果为87.17%,Otsu算法的结果为68.86%。存在其他种蛋的干扰条件下,BP神经网络的分割结果为86.94%,Otsu算法的结果为61.64%,BP神经网络的分割效果优于Otsu分割算法,BP神经网络拥有更强的抗干扰能力。最后提取了孵化5～19 d种蛋的气室变化,通过观察种蛋气室大小曲线来监测种蛋的孵化情况,可看出随着天数的增加,气室有着明显变大的趋势。人工测量法与热红外测量法比较结果说明两者相关性为0.934 3,拥有较好的相关性。基于热图像的种蛋气室变化监测算法可在实际生产中实现种蛋的识别与气室大小的快速监测,为实现监测种蛋孵化的自动化提供了技术参考。     

Machine learning-based direct solver for one-to-many problems on temporal shaping of relativistic electron beams

To control the temporal profile of a relativistic electron beam to meet requirements of various advanced scientific applications like free-electron-laser and plasma wakefield acceleration, a widely-used technique is to manipulate the dispersion terms which turns out to be one-to-many problems. Due to their intrinsic one-to-many property, current popular stochastic optimization approaches on temporal shaping may face the problems of long computing time or sometimes suggesting only one solution. Here we propose a real-time solver for one-to-many problems of temporal shaping, with the aid of a semi-supervised machine learning method, the conditional generative adversarial network (CGAN). We demonstrate that the CGAN solver can learn the one-to-many dynamics and is able to accurately and quickly predict the required dispersion terms for different custom temporal profiles. This machine learning-based solver is expected to have the potential for wide applications to one-to-many problems in other scientific fields.     

传输线中脉冲信号反射波的测量和应用

将高频单脉冲信号输入同轴电缆，借助数字存储示波器记录输入、输出端的波形和相对延时，可以测量传输线的电缆长度和衰减系数，同时观察脉冲波形因色散引起的畸变．     

夹心式压电换能器的谐振频率跟踪方案设计

分析了夹心式压电换能器的阻抗特性,讨论了基于相位方式的现有跟踪方案的不足,提出了一种新的频率跟踪方案,介绍了实现该方案的电路系统。该方案的特点是:采用先扫频后跟踪的策略,解决了频率范围设定难的问题;增加解锁控制,使得系统在死锁或误跟踪时自动回到频率搜索状态;采用直接数字合成器(DDS)作为频率调整和信号产生的器件,实现了全数字系统,调整方便,精度高;采用复杂可编程逻辑器件(CPLD)做相位比较和DDS控制,使频率跟踪速度快,并且跟踪精度和速度均可控制。     

JPEG图像压缩对测量类图像的影响

在JPEG图像压缩的量化过程中,丢弃了部分高频信息,使图像的清晰度下降。通过对频谱的对照分析和对实际图像进行实验后表明,JPEG图像压缩对测量和处理结果的影响与原图像的特点、取样方式、滤波过程和压缩算法有关。经摄像机和图像卡获得的图像,其压缩比可达到10;经扫描仪获得的图像,其压缩比可达到6;经数码相机获得的图像,其压缩比可达到6～8;对特定的医学图像、晶相图像等来说,利用图像的特征构造最优匹配的JPEG压缩量化表,其压缩比可达到10。采用合适的压缩比和改进的压缩方法,图像的细节损失可以控制在较小的范围内,基本上不影响检测类图像的边界提取、分割、尺寸测量时的处理结果。     

复数滤波器在数字全息图处理中的应用

数字全息图在微电路检测、粒度分析、透明场测量等小孔径、小视场对象测量和细胞观测等显微测量方面有着广泛的应用前景。根据离轴数字全息图的频谱特点,提出采用复数滤波器,利用计算机及相关算法对离轴数字全息图进行滤波,消除其零级及共轭像,同时可以得到全息图的相位分布。讨论了复数滤波器的设计方法,给出了实验结果。为数字全息图的压缩、再现和相息图制作提供了方便。     

第十讲数字信号处理与数字信号处理器(DSP)

文章简要介绍了“数字信号处理”与“数字信号处理器（DSP）”的发展历史．在数字信号处理的应用中，实时实现是非常重要的，而DSP在实时处理中，扮演了一个重要的角色．文章中还介绍了DSP在实际应用中的一些关键技术，例如DSP的种类和选型，DSP的开发工具，实时软件的开发过程等．最后，还介绍了一些DSP的应用实例，如语音编码器，视频电话和视频会议系统，用于雷达和声纳的DSP并行处理系统     

一种改进的夜间数字能见度测量方法

为降低背景光噪声对数字摄像法夜间能见度测量的不确定性影响,对双光源法能见度测量系统进行改进。该系统利用避光筒限制CCD相机视场角,拍摄2个位于不同距离的LED背光源,然后对摄取到的图像进行处理得到光源图像的灰度值,再根据阿拉德定律求得大气消光系数,计算出大气能见度值。通过在无背景光、有背景光未加避光筒和加避光筒3种条件下的比对实验,分析光源图像的灰度信息,并将实验结果进行处理,得出有避光筒和无避光筒时测得的能见度值与无背景光下测量结果的相关系数分别是0.911 3和0.322 7,均方根相对偏差分别是6.87% 和23.38%。结果表明:系统抑制背景光噪声的能力明显增强,能较准确地测量夜间能见度。