基于CCD图像的火灾空间定位方法

大空间中火源的空间位置的定位,一直是火灾自动探测与自动扑救中的难点。研究了一种利用单一CCD摄像头进行火灾自动空间定位的方法。根据计算机视觉原理,利用固定在自动消防水炮末端的CCD摄像头随水炮旋转扫描时的角度、位移变化,将CCD摄像头在不同位置所拍摄的图像中火源图像坐标和火源的空间坐标建立联系,从而实现了火源空间位置的自动定位。     

数码相机CMOS图像传感器的特性参数与选择

介绍了数码相机的核心器件———CMOS图像传感器的特性参数和在数码相机设计过程中CMOS图像传感器的选择。选择CMOS图像传感器,不仅需要考虑包括传感器的尺寸、像素总数和有效像素数、最小照度、动态范围、灵敏度、分辨力、光电响应不均匀性以及光谱响应等在内的特性参数,而且还要考虑电源管理和功耗、模数转换位数、开发的简便性以及成本等因素。     

利用全息扫描技术实现条码识别

根据条码识别装置的特点，利用全息扫描技术设计条形码扫描器及相应的辅助部件，从而使学生对全息照相及扫描技术有进一步的理解，掌握物理实验设计的一般要求。     

基于图像处理技术的束流剖面监视系统

 介绍了在兰州重离子加速器上利用荧光靶图像获取装置测量并计算束流剖面参数的方法，并建立了图像获取、处理、束流参数计算的实时测量软件系统。该系统具有可靠性好、测量直观、界面友好等优点。     

提高三维激光扫描系统图像质量技术的研究

对其中三维激光扫描图像处理的关键技术———二值化、细化以及离散数据点云的滤波进行了研究,提出了一种先加权中值滤波,然后再小波分析滤波的新的降噪方法,并通过遗传算法对权重值进行了优化。在通常情况下,由于小波分析计算工作量大,所以提出了一种相对简单的算法,实现了在单台PC机上的运算。     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

多目标优化发射层析算法在等离子体场光谱诊断中的应用

提出一种基于多目标优化原理的发射光谱层析(EST)图像重建新算法MCIRT.通过计算机数值 模拟，考察了该算法对非对称发射系数场分布的重建效果.结果表明，与传统层析算法相比 ，MCIRT算法具有收敛快，重建精度高的优势，适合于非完全数据情况下的等离子体发射系 数场重建，并且实时性更好.作为一个应用实例, 运用谱线相对强度法重建了自由电弧等离 子体的三维温度及粒子数密度分布. 关键词： 等离子体诊断 图像重建     

掺杂偶氮苯聚合物光致异构Z扫描测量及其理论解释

用He_Ne激光对掺有偶氮苯聚合物DR 13的PMMA薄膜样品进行Z扫描研究 ,发现其折射率改变量与光强的关系存在着饱和效应 ,且线偏振光引起的折射率改变明显大于圆偏振光引起的折射率改变 .对于这些现象 ,用光致异构的角烧孔机理进行解释     

步进扫描时间分辨光谱及其在太阳电池光电导上的应用

建立傅里叶变换步进扫描时间分辨光电导光谱，并研究太阳电池中与转换效率密切相关的少数载流子寿命.实验选取三种典型的硅太阳电池(单晶硅样品1、多晶硅样品2和多晶硅样品3 )，发现其瞬态光电导的上升和衰退曲线可以分别用两个简单的指数函数描述.由于有复合中心的参与，复合过程中少数载流子的寿命比产生过程中的寿命短.为验证实验结果的可靠性，采用了提取样品少数载流子的体寿命和计算其有效扩散长度两种方法.通过与太阳电池暗伏安特性和负载特性研究相结合，进一步分析和讨论了少数载流子寿命与短路电流、开路电压和转换效率的关系.同时探讨了步进扫描时间分辨光谱实验的其他用途. 关键词： 步进扫描 时间分辨 硅太阳电池 瞬态光电导     

一种有效记忆热力学关系的方法

 均匀物质的热力学性质是热力学理论的基础知识,也是入门知识,因而对这部分知识的学习和掌握就显得尤为重要。但是,在历年的教学中发现,学生对这部分知识的掌握并不好,究其原因,重要的一条是这部分内容概念多、参量多、公式多、状态多,并且各参量之间,各公式之间互相联系、十分类似,因而记忆时特别容易混淆,从而导致理解和应用的障碍。所以,若能找到一种便于记忆的方法,那么,无论是对学生还是对教师都将有很大帮助。基于以上这些认识,本文将从教学内容出发,本着直观简单的原则,介绍一种十分便于记忆的方法---函数图像法。