中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

自聚焦透镜高效批量加工的双面研磨抛光法研究

依据双面研磨抛光原理,提出了加工自聚焦透镜平面和斜面辅助工装设计.从工艺技术特点和生产实际过程等方面对设计的工装使用情况进行分析验证.多次大批量加工实践证明,该辅助工装的设计完全满足了自聚焦透镜高效批量加工技术要求,简化整个生产线工艺,减少工艺流程时间,降低材辅料的消耗成本,从而验证了双面研磨抛光法是一种实用的加工自聚焦透镜的新方法.     

基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术

根据红外图像的特点,提出了一种基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术.该技术通过对图像灰度直方图的统计,设定适当的阈值,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到阈值灰度级,然后将有效灰度级在整个可显示灰度级范围内作等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时,实现了对有效图像灰度级的无损均衡,提高了图像质量,并能实现实时处理.     

LabVIEW与Matlab在信息光学教学中的应用

计算机仿真技术已经被广泛应用到教学和科研中.将LabVIEW和Matlab引入信息光学课程教学中,通过设计相关的程序,可使复杂的物理理论以形象直观的实验仿真表现出来.经过实践证明,该措施可提高学生的学习兴趣和教学质量.     

《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

来稿英文摘要不符合下列要求者,本刊要求作者重写,这可能要推迟论文发表的时间。1.请用符合语法的英文,要求言简意明、确切地论述文章的主要内容,突出创新之处。2.应拥有与论文同等量的主要信息,包括四个要素,即研究目的、方法、结果、结论。其中后两个要     

真空不空

在物理学中,真空是一个非常古老的概念。一方面,相对论的诞生摒弃了经典物理学中的真空中充满以太的概念,另一方面,量子力学的建立,又赋予了真空非常丰富的物理内容。作者将综述在相对论量子力学、量子场论以及量子信息学的视角下,所揭示的真空的各种结构和特性。不难发现,真空的量子理论,在现代物理学诸多领域中占有非常重要、甚至是根本性的地位;而且对于真空本质的进一步深入研究,将有可能带来量子物理学新的革命性的发展。     

PGAI瞬发伽玛射线活化成像技术理想化模型的模拟

为了讨论PGAI技术分析的准确性,并验证冷中子和热中子应用于PGAI技术的可行性,通过蒙特卡罗模拟计算软件对PGAI技术理想化模型进行了研究,采用高准直的冷中子及热中子束和高纯锗探测器,对一块5 cm× 5 cm×1 cm均匀铁单质样品进行了模拟计算及图像重建,选取的等效体积大小为1 cm×1 cm×1 cm。结果显示：两种能量中子可以用于PGAI技术实现元素分布测量,但无论使用何种能量中子,由于物料体效应带来的中子自屏效应、中子散射效应以及伽马射线自吸收作用,即便在对均匀单质样品进行测量时,图像重建结果也无法保证各位置元素响应的一致性。因此,在后续工作中,需理清PGAI物理机制,建立相应的修正模型。     

三维荧光光谱结合Zernike图像矩快速鉴别掺伪芝麻油

为了实现对掺伪芝麻油的快速鉴别,应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据。将三维荧光光谱图视为灰度图,在没有任何预处理的前提下,直接应用Zernike图像矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后采用类平均法对特征信息进行聚类分析,从定性角度实现掺伪芝麻油的鉴别,并解析其组成成分。最后应用广义回归神经网络(GRNN)对掺伪样本的成分进行定量分析。聚类分析能够以很高的辨识率来识别掺伪芝麻油,并能够正确解析其组成成分。定量模型预测了2组掺伪样本中各成分的相对体积,其平均相对误差分别为2.23%,8.00%,9.70%和9.70%。分析结果表明,Zernike矩能够有效提取光谱的特征信息,光谱数据的Zernike矩特征结合聚类分析以及GRNN模型能够获得良好的定性和定量分析结果,为掺伪芝麻油的鉴别提供了一种新的方法。     

基于时空双流卷积神经网络的红外行为识别

针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。     

多路角度复用体全息三维显示技术

为满足高分辨率真三维大数据显示的空间带宽积要求,提出一种基于多通道角度复用模式的体全息三维显示技术。通过对三维场景进行波前编码,获得相位计算全息图,并将计算全息图依次按照不同角度复用记录到掺杂金纳米颗粒体全息光致聚合物材料的同一区域,获得复用体全息图,再现时可以在不同角度观察三维场景。在体全息三维显示实验系统中,实现体全息材料记录区域的单点像素总数为120×1 920×1 080,显示的空间带宽积达到了2.5×108,相对于空间光调制器显示提升了120倍。