基于CT算法的束团横向相空间测量

精确测量束团的发射度和横向相空间, 在高亮度电子束的产生和应用中具有重要意义. 传统测量方法在测量发射度时需要对束团在相空间内分布进行初始假设, 且只能给出相椭圆的twiss参数;基于CT(computerized tomography)算法的束团横向相空间测量方法无需先验假设, 能给出粒子在相空间内的真实分布, 测量结果更为精确. 介绍了基于CT算法的束团横向相空间测量的原理和初步实验结果, 并与四极透镜扫描法测量的结果进行了比较.     

用好插图事半功倍--浅谈"机械波"的教学

物理插图能起到形象地再现物理情景，辅助解释物理原理的作用．现行人教版物理第二册（必修加选修），第十章“机械波”第一节的知识“波的形成和传播”是该章的重点，本节插图10-5“横波的形成”又是该节的教学重点．这幅插图用得好，直接为后面的波的图像教学及用图像解决问题打下坚实的基础．     

气体放电与等离子体显示屏

节日里，用一些灯泡安放在建筑物边缘上，入夜时将它点亮，就可以显示出建筑物的轮廓．要想显示建筑物的细节，应该在建筑物上装更多更小的灯．车站，街道上的广告牌，电子仪表上的一些显示器，一些大屏幕彩色电视机，也是用灯泡来显示文字和图像的，不过这些灯泡应该做得很小，这样图像看起来细腻．一幅图像是由无穷多的点组成，如果每一点的明暗和色彩都用一个灯泡来显示，那就需要无穷多的小灯泡．这没有必要，因为人眼瞳孔对光的衍射限制了眼睛的分辨率，也就是说，它会将小到一定距离的一些点看成一点．在图像处理中通常将图像分割成有限多个微区，这样一个微区称为像点或像素（pixe）．在等离子体显示屏中，是用红、绿、蓝三种颜色的三个小灯在发光强弱（或灰度）上作适当配合就可显示出图像在那个像点处的色彩．我们怎样来实现呢？     

基于奇异值分解的特征跟踪方法

在传统的基于模板匹配的跟踪方法中，均是给定一个模板，然后从图像中各个位置取出一个个与模板大小一致的区域进行相似性度量，找出与模板距离最小的一个区域作为当前模板，以便进行下一步的匹配跟踪工作。在景象匹配和相关跟踪过程中，由于所面临的大多数是变化的场景，实时获取的图像与预存模板之间存在比较大的差异，传统相关匹配方法的应用就会受到限制；而且在跟踪过程中，随时更新模板会造成跟踪性能对扰动过分敏感，从而产生漂移。首先拍摄目标不同角度的图像（尽可能包含目标可能出现的所有情况），构成目标图像训练集合，抽取出特征矩阵，对它进行奇异值分解，构成一个关于目标的多维空间。然后再用匹配方法在全局范围搜索，找出目标的大致位置，并利用收敛方法在确定的大致位置内进行搜索，确定目标的仿射变换系数，从而得到一个目标位置的确切描述。     

高分辨阿达玛变换显微荧光图像分析(Ⅱ)单细胞DNA荧光图像生成、处理及自动定量分析研究

本研究把荧光显微镜，阿达玛变换多通道成像技术和计算机图象处理技术结合起来，建立了一种单细胞DNA荧光图像自动定量分析系统，对系统的成像原理、信号编码和解码方法及单细胞定量分析方法进行了讨论，分析结果表明，本系统提供的单细胞定量分析数据稳定可靠。     

应用普通扫描仪作薄层色谱定量分析的初步研究

尝试应用普通扫描仪作薄层色谱定量分析。样品通过硅胶板层析展开后，用碘蒸汽显色，再用普通扫描仪记录其图像，通过图像分析技术计算出斑点中样品的量。结果表明，对油醇、油酸、月桂胺和焦谷氨酸油酯等长碳链有机化合物，样点在nmol级的范围内时计算量与实际量有良好的线性相关性。     

它们违背勒沙特列原理吗

化学平衡知识是中学化学教学中的一个难点,学生在运用勒沙特列原理判断化学反应进程和判断平衡移动方向时,经常会碰到与勒沙特列原理有矛盾的问题,特别是浓度对化学平衡移动影响,其判断更是感到束手无策.下面举2个比较常见的例子.     

灰度／深度图像序列的三维空间内插──一种新的计算机图像生成技术

本文提出的灰度／深度图像序列的三维内插方法,摆脱了原实摄路径限制,可在空间内任意巡行,采用空间稀疏化采样,从而达到大量节省存储量和高度灵活地可控再现空间场景的目的,为解决三维内插中庞大的计算量,我们研究了快速而实用的散点算法和深度适应的Ｗａｒｐ算法。通过介绍三维内插的几种简单情形,导出了一些简单、实用的算法。计算机仿真结果显示了这一新方法是完全可行的。     

基于多核异构的异源图像融合抗晕光系统设计

针对异源图像融合抗晕光算法复杂,应用于视频实时处理困难,设计了基于嵌入式多核异构架构的异源图像融合抗晕光系统。将系统控制和图像融合抗晕光算法分别在ARM和FPGA中实现,解决了数据串行和任务顺序执行导致的系统实时性问题,消除了融合图像中的晕光痕迹。经实验验证,多核异构的抗晕光系统晕光消除度和系统实时性均满足系统需求。     

基于注意力机制的航拍图像实时语义分割方法

目前语义分割网络存在推理速度慢、轮廓信息缺失和语义信息不充足的问题,使其不适用于航拍图像的语义分割。提出一种交叉注意力混合机制和金字塔注意力机制的解码网络用于航拍图像语义分割。首先,采用MobileNetV2为骨干网络提高实时性推理速度;其次,提出交叉注意力混合机制解决轮廓信息缺失的问题;再次,提出金字塔注意力机制消除卷积神经网络无法捕获长范围语义信息的局限性。最后,实验结果表明,该文网络在单张GTX 3090卡,分辨率为256×256×3的DLRSD(Dense Labeling Remote Sensing Dataset)数据集中,获取73.4%的平均交并比和85.4%的像素精度,实现了196.9帧每秒的推理速度。