LAMOST光纤单元定位参数研究

大天区多目标光纤光谱天文望远镜LAMOST是世界上光谱获取量最大的望远镜,4000个双回转光纤单元的精确定位是关键因素之一。根据对星像观测的要求以及单元的定位方式,确立了所需的7个定位参数,研究了在复杂现场环境下获取定位参数的具体流程和可行性算法,包括光重心法、摄像机快速标定算法、基于最小二乘拟合圆算法、空间坐标旋转算法等。通过模拟星像观测仿真测试和现场星像试观测证明,定位参数精度能很好地满足观测需求。目前LAMOST望远镜观测光谱获取率已达到90%以上。     

TDI CCD像元响应不一致性校正算法

线阵TDI CCD遥感相机的不一致性校正对获取高质量的图像来说具有重要意义。主要对TDI CCD像元响应不一致性的校正算法及其硬件实现进行了深入的研究。对CCD的噪声特性进行了详细的分析,给出了像元响应不一致性(PRNU:Pixel-response non-uniformity)的退化模型及校正算法,并对其计算精度进行了分析,在硬件电路上对校正算法进行了验证,详细分析了影响校正效果的各种因素。实测结果表明,校正后图像的信噪比得到显著提高。     

基于最小区域的锥束ART算法快速图像重建

针对锥束ART算法重建速度慢的问题,考虑到工业CT重建目标尺寸差异较大的特点,提出了一种基于最小重建区域的快速三维图像重建方法。由不同视角下的锥束投影构建最小区域包络,对最小区域包络进行膨胀处理,以消除重建目标边界附近所出现的伪影,在此基础上,给出了射线穿过最小重建区域的体素索引及权因子的计算。该方法能够根据重建目标的尺寸自适应地确定最小重建区域,从而最大限度地减少了计算量。实验结果表明,该方法不仅大幅度提高了锥束ART算法的重建速度,而且有效地提高了重建质量。     

基于多项式外推的Richardson-Lucy算法加速研究

提出一种新的可加速Richardson-Lucy(R-L)图像迭代恢复算法的方法.该方法基于阻尼R-L算法,通过存储阻尼R-L算法的前若干次(n次)迭代运算结果,利用多项式外推法分析这前n次迭代运算结果,并用一个多项式函数近似描述各结果之间的关系.通过该多项式的外推,预测以后的迭代结果,从而减少迭代运算的次数,取得了较好的加速效果.该方法可以实现几乎没有图像失真的复原,并能应用于其他类型的算法.     

基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测

针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm～400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。     

两量子位Grover量子算法NMR脉冲序列参量的研究

从两量子位核磁共振量子计算机物理模型出发,通过解单体含时薛定谔方程和解两体含时薛定谔方程,提出了Grover量子算法核磁共振脉冲序列参量设定的两种规则,给出了具体参量取值,并进行了数值仿真,仿真结果表明:解两体薛定谔方程给出的参量设定规则,能使两量子位量子搜索的目标态是纯基态,目标态的z分量期望值精确度达到在小数点后三位与理论值完全相同,验证了我们提出的参量设定规则的正确性.     

Bayer格式图像的实时彩色复原

为了减少算法的计算量,保证系统的实时性,本文针对Bayer格式图像提出了一种有效的彩色复原插值算法。插值过程中利用了人眼的视觉特性,能够更精确地得到图像的亮度信息和边缘信息。利用彩色图像的边缘特性更精确地复原了边缘处的R、G、B值。算法最终解为一系列5×5大小稀疏的线性滤波器,其复杂度低,实现简单,能在计算机各种嵌入式处理器中完成实时处理。实验证明,本算法的峰值信噪比(PSNR)比通常采用的双线性算法高4~6 db,且有效地减少了插值算法中出现的锯齿现象,使图像彩色的复原性和实时性比双线性算法更优越,具有一定的应用价值。     

多晶铝在单向拉伸实验中的晶粒变形测量

多晶铝试件在单向拉伸实验中,试件表面的应变分布并不均匀.采用扫描电子显微镜观察试件在拉伸过程中的晶粒形貌变化,并在加载过程中跟踪晶粒拍摄了一系列照片,通过数字散斑技术,对所拍照片进行分析,得到了高精度的晶粒名义应力-应变关系曲线.     

Design of dispersive multilayer with particle swarm optimization method

<正>We present a new and efficient method for the design of dispersive multilayer by employing a particle swarm optimization(PSO) technique.Its mathematical background is given and an adaptive PSO is realized with computer code.Two practical designing tasks are solved with this method,and the obtained results are competitive compared with other published structures.The adaptive PSO method demonstrates its merits of fast convergence and powerful global search ability,and could be used as a valuable tool for the optical thin film design.