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161.
162.
由于场景中目标与背景的温差相对较小,红外图像会存在对比度低、视觉效果差的问题,针对这一问题,提出一种基于奇异值非线性修正的红外图像对比度实时增强方法。该方法首先对红外图像进行奇异值分解得到其原始奇异值,然后采用一个对数型非线性变换对图像奇异值进行优化,最后根据修正的奇异值重构出对比度增强的红外图像。利用对数型非线性变换修正图像奇异值不仅能够有效拉伸奇异值的动态范围,同时可优化奇异值的变化梯度,使图像的能量信息得到更充分地表达,改善红外图像不良的视觉效果。实验结果表明,该方法较几种对比方法在视觉效果和客观评价方面均具有更优的增强性能;同时体现出良好的实时性,为实现红外图像的实时增强提供了新途径。 相似文献
163.
164.
分别对Al2O3和SiO2担载的不同含量铱(Ir)催化剂进行了H2程序升温还原、CO微量吸附量热和红外研究.结果表明,还原后,Ir/Al2O3上存在金属态Ir0和氧化态Irδ 两种物种,CO在催化剂表面主要以线式和孪生吸附态存在,测量的CO吸附热为两种吸附形式的平均吸附热.提高还原温度和Ir担载量,Ir/Al2O3表面CO线式吸附物种的比例增加,从而导致CO吸附热值的升高.而在Ir/SiO2上Ir物种主要为金属态Ir0,CO吸附都以线式吸附为主,在所考察的条件下CO吸附热随Ir担载量和还原温度的变化不明显。 相似文献
165.
花生球蛋白、伴花生球蛋白及亚基含量显著影响蛋白质的凝胶性和溶解性等功能特性,进而影响其在肉制品、植物蛋白饮料中的应用效果.目前常采用提取蛋白质后再用电泳及光密度法测定球蛋白、伴球蛋白及亚基含量的方法,操作步骤繁琐,样品损失量大.为此收集了178个花生品种,分别提取蛋白,采用电泳法测定球蛋白、伴球蛋白、23.5和37.5... 相似文献
166.
首次采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在6-31G(d)水平上对并五噻吩进行了构型优化,并作振动分析,未出现虚频。频率分析得到分子红外光谱和拉曼光谱,同时也得到分子的HOMO-LUMO能隙为3.86eV,所得计算结果与实验值基本符合。利用含时密度泛函理论(TDDFT)计算其激发态,得到振荡强度最大的五个允许跃迁的单激发态,所有激发态光谱均在紫外波段,故在可见光区域分子相对稳定,不易光致分解。对前线分子轨道HOMO和LUMO分析得到,HOMO到LUMO的跃迁是电子从C原子转移到S原子上,C—C原子之间形成离域键,这正是并五噻吩区别于一般有机材料而具有导电性的根本原因。结果表明:相对于并五苯,并五噻吩具有更高的稳定性,同时具有很好的导电性能和发光性能,是新一类有机半导体材料。 相似文献
167.
基于曲线拟合的形态相似鹅膏菌的傅里叶变换红外光谱研究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用傅里叶变换红外光谱仪测试了形态相似的灰疣鹅膏菌、灰绒鹅膏菌和灰褶鹅膏菌的光谱,结果显示,它们的傅里叶变换红外光谱主要由蛋白质和多糖的振动吸收带组成,其蛋白质的吸收频率略有差。选择酰胺I带(中心频率1647cm-1)进行傅里叶自去卷积和曲线拟合处理后3种鹅膏菌中蛋白质在酰胺I带的吸收峰都由12个子峰叠加而成,其中在无序(1650cm-1)、α螺旋(1658cm-1)和β转角结构(1666cm-1)的振动吸收峰上,灰褶鹅膏菌吸收峰的面积百分比分别是20.98%、4.47%和17.14%,明显地区别于其它两种鹅膏菌(灰疣鹅膏菌:10.26%、12.58%和7.71%;灰绒鹅膏菌:14.33%、9.76%和8.83%)。在1683cm-1处的β转角吸收峰上,灰绒鹅膏菌吸收峰的面积百分比是1.92%,明显小于其它两种鹅膏菌(灰疣鹅膏菌:8.03%;灰褶鹅膏菌:6.65%)。研究表明:傅里叶变换红外光谱技术能提供大型真菌所含蛋白质二级结构信息。 相似文献
168.
169.
在一定的温度、压力等条件下,采用有机材料(聚四氟乙烯)和无机晶体(KBr、CsI),通过热合技术研制出样品几何尺寸为Φ20mm×3-5mm、透射波段分别为15-38μm(PE-KBr)和15-60μm(PE-CsI)的透极远红外复合光学材料。抗腐蚀性能测试结果表明,材料耐强酸、强碱及部分有机溶剂。机械性能分析表明材料在小于115℃范围内可安全使用。极远红外透过率测试结果表明,在1-15μm波段,平均透过率小于15%,15-38μm和15-60μm极远红外波段,平均透过率大于50%,并对影响材料透过率的因素进行了分析。 相似文献
170.
作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性 总被引:8,自引:2,他引:6
为了进行快速实时的杂草识别,研究了作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性.选择了两种常见的 田间作物大豆(Glycine max)和玉米(Zea mays),以及铁苋菜(Acalypha australis L.)和田字草(Marsilea quadrifolia L.)两种杂草作为研究对象.每种各30个样本.共120个样本.采用ASD Fieldspec便携式光谱仪进行光谱采集.在对400~1000 nm的光谱数据进行平滑和-阶求导预处理、.通过主成份分析.去除了一个奇异样本.最后用79个样本组成的建模集进行偏最小二乘法建模.对剩余的40个样本进行预测.预测模型结果的相关性达到0.986,识别率达到100%.说明研究中选用的作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性之19有较大的区别,町以用于 进行杂草和作物的区分. 相似文献