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992.
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研究了405 nm短波长激光作为照明光源、数值孔径0.65显微物镜组成的显微成像系统。采用该系统对CD-R及DVD-R盘片进行了显微成像,并对激光成像散斑进行了消除,同时利用CCD图像传感技术和图像采集技术对显微图像进行实时观察与存储,与卤素灯白光作为照明光源时的显微图像进行了比较。结果表明:该系统在卤素灯白光作为照明光源时对CD-R盘片信息点可清晰分辨,但对DVD-R盘片信息点的图像不可分辨;而在405 nm激光照明时信息点均可清晰分辨,系统分辨优于400 nm,明显高于普通卤素灯白光照明系统。 相似文献
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为了获得高分辨率、高对比度和低畸变的掌纹图像,同时实现系统的轻量化和高性价比,本文基于全反射原理,采用树脂材料设计了一款由6片镜构成双远心光路的掌纹采集光学系统。树脂材料的选用减轻了光学系统的总重量;基于光的全反射原理的系统设计增强了掌纹图像的对比度;选择双远心光学结构,便于对倾斜物面所产生的梯形畸变进行矫正。对所设计光学系统的成像质量分析表明,该系统所有视场的光学传递函数(MTF)在Nyquist频率228 lp/mm处均达0.55以上,畸变〈0.14%。设计的光学系统可以采集120 mm×160 mm的手掌区域,实际手掌面上的分辨率达到500dpi,采集的掌纹图像分辨率达到8.0×106 pixel,满足了实际采集的要求。 相似文献
997.
998.
The third-order ghost imaging with the second-order intensity correlation is theoretically and experimentally demonstrated.The resolution and visibility of the reconstructed image are discussed,and the relationship between resolution and visibility is analyzed.The theoretical results show that a tradeoff exists between the visibility and resolution of the reconstructed image;the better the image resolution,the worse the image visibility.Numerical simulations are carried out to verify this theory,and a ghost... 相似文献
999.
Stripe nonuniformity is very typical in line infrared focal plane (IRFPA) and uncooled starring IRFPA. We develop the minimum mean square error (MMSE) method for stripe nonuniformity correction (NUC). The goal of the MMSE method is to determine the optimal NUC parameters for making the corrected image the closest to the ideal image. Moreover, this method can be achieved in one frame, making it more competitive than other scene-based NUC algorithms. We also demonstrate the calibration results of our algorithm using real and virtual infrared image sequences. The experiments verify the positive effect of our algorithm. 相似文献
1000.
A joint clustering and classification approach is proposed.This approach exploits unlabeled data for efficient clustering,which is applied in the classification with support vector machine(SVM) in the case of small-size training samples.The proposed method requires no prior information on data labels,and yields better cluster structures.Through cluster assumption and the notions of support vectors,the most confident k cluster centers and data points near the cluster boundaries are labeled and used to train a reliable SVM classifier.Our method gains better estimation of data distributions and mitigates the unrepresentative problem of small-size training samples.The data set collected from Landsat Thematic Mapper(Landsat TM-5) validates the effectiveness of the proposed approach. 相似文献