三元复合驱低浓度体系相行为及中间混合层结构分析

低浓度的表面活性剂ASP(碱/表面活性剂/聚合物)驱油体系溶液与模拟原油混合,研究该体系的相行为和界面张力的变化情况,并应用粒度分析仪和冷冻蚀刻透射电子显微镜技术,对中间混合层的粒径分布及其结构进行研究.发现中间混合层的体积随各组分的浓度变化而有一定的规律性,中间混合层与油相和水相之间的界面张力均能达到超低.特别是得到了冷冻蚀刻电子显微镜照片, 并提出中间混合层为胶束、微乳液、乳状液等表面活性剂聚集体的共存体系,其中微乳液结构占主要地位.这对丰富表面活性剂的理论研究及探讨三元复合驱的驱油机理必将起到重要作用.     

透射电镜像转角的测定及应用

论述了完全标定透射电镜像转角所需拍摄的二次曝光电子显微像的数量,推导了由已测的像转角间接计算其它像转角的一般公式,以Philips Cm200电镜为实例,说明了测定像转角的基本步骤,并以实例说明怎样利用像转角,把衍射花样的晶体学信息传递给电子显微像。     

基于小波变换模极大法的聚乙烯催化剂表面分形分析

运用分形和小波相结合的方法研究负载型聚乙烯催化剂(简称催化剂)表面形态. 采用小波变换模极大(WTMM)法提取了催化剂表面多尺度边缘(细节)图像, 用分形和多重分形方法研究了各尺度边缘图像中边缘点的分布情况, 并用基于小波变换模极大的多重分形谱法讨论了催化剂边缘点奇异强度的分布状况. 研究结果表明, 催化剂的较小尺度边缘图像的分维和多重分形谱可以与催化剂的表面形态和活性进行较好的关联; 高活性催化剂的基于WTMM的多重分形谱的奇异强度跨度更宽, 拥有较多具有较高奇异强度的奇异点. 基于小波和分形对催化剂表面形态的研究, 发挥了小波和分形各自的优点, 为研究物体表面形态提供了思路.     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

基于均值距离测度的医学图像配准

针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值、速度慢的缺点,提出了基于均值不等式的均值距离测度.首先根据均值不等式推导出5种均值距离测度：方根-算术均值距离(SAM)、方根-几何均值距离(SGM)、方根-调和均值距离(SHM)、算术-几何均值距离(AGM)、算术-调和均值距离(AHM).然后通过人体脑部CT/MR和MR-T1/PD图像的刚体配准实验,从函数曲线、配准精度、计算时间和收敛性能方面,对互信息与5种均值距离信息测度进行了比较与分析.实验结果表明,在不损失配准精度的前提下,AHM和SAM测度可以获得更快的配准速度,对噪声有很强的鲁棒性.     

基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

基于改进NAS-RIF的三维显微图像盲复原

对二维NAS-RIF算法进行了改进,并将它用于三维显微图像复原,分别用模拟样本和真实生物样本进行了实验。针对原算法对噪声有放大作用,提出了基于中值滤波去噪的改进。在支持域的确定、最小点的搜索上进行改进,提高复原质量。改进了原算法仅适用于均匀背景的不足,扩大了应用范围。实验结果表明,该算法在三维显微图像盲复原中具有较好的效果。     

针对平移和旋转的快速电子稳像方法

针对视频图像中存在的平移抖动和旋转抖动,提出了一种基于灰度投影和模板匹配的电子稳像方法。用网格法搜索图像中灰度特征明显的区域,结合分象限法提高系统的鲁棒性,在不同坐标系下分别投影,纠正平移和旋转偏差。给出了模板制作方法和配准步骤。实验证明,该方法具有较高的精度和很高的处理速度,能够实时去除由视频图像抖动引起的噪声。     

宇宙射线缪子成像技术在中国的研究进展

宇宙射线缪子成像是一种新型的绿色核成像技术,近年来发展迅速。该技术利用天然的缪子射线对物体实现无损、高精度的三维成像。国内多所高校和研究机构已开展了一些缪子成像技术的相关研究,包括系统研发、场景应用和少量的成像算法研究。本文针对两种不同原理的缪子成像在国内的研究进行了综述,通过一些典型案例的介绍,展现该技术在经济、文化和社会方面的巨大价值和潜力。我国幅员辽阔、工业体系完善,缪子成像技术在多个领域具有广泛的应用需求。随着相关研究的深入推进,该技术在未来将取得持续发展并得到广泛应用,在文物保护与挖掘、矿藏勘探、基础设施结构监测、泥石流自然灾害预警等产业端发挥重要作用。     

水体透射光谱结合主成分分析(PCA )改进化学需氧量(COD)含量估算研究

化学需氧量（Chemical Oxygen Demand,COD）是水体有机污染的一项重要指标,化学需氧量越高,表示水污染程度越严重。 为了解决传统的COD测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。本文提出了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)改进水体COD含量估算模型。具体的,采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,分析不同预处理方法对模型精度的影响,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression, GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响;并对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示,相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型基于PCA改进的BP神经网络模型R^2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA改进的BP神经网络数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现高光谱检测方法可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。