数码相机CMOS图像传感器的特性参数与选择

介绍了数码相机的核心器件———CMOS图像传感器的特性参数和在数码相机设计过程中CMOS图像传感器的选择。选择CMOS图像传感器,不仅需要考虑包括传感器的尺寸、像素总数和有效像素数、最小照度、动态范围、灵敏度、分辨力、光电响应不均匀性以及光谱响应等在内的特性参数,而且还要考虑电源管理和功耗、模数转换位数、开发的简便性以及成本等因素。     

像管亮度增益与背景测试仪

论述像管亮度增益与背景测试仪的原理，介绍仪器的组成以及测试数据的处理方法。     

爆磁压缩发生器通过脉冲变压器对脉冲形成线充电的理论分析

 将爆磁压缩等效为电流源的方法，对爆磁压缩发生器通过脉冲变压器对脉冲形成线充电进行了理论分析，得出爆磁压缩发生器在负载上产生电流波形（简称负载电流）为直线情况和任意电流波形情况下充电电流和充电电压的表达式。分析表明变压器耦合互感与负载电流随时间变化增长率是脉冲形成线充电的两个重要参数，脉冲形成线第一个充电电压峰值与变压器的耦合互感和负载电流波形斜率成正比，负载电流波形斜率的变化可以改变充电电压峰值的时间，斜率不断增加可以延长第一个充电电压峰值时间，从而可能增加充电电压的幅值，提高爆磁压缩发生器能量的利用效率。     

起爆药爆轰场和燃烧场的干涉法显示及其图像处理

本文介绍了利用脉冲YAG激光引爆起爆药产生爆轰流场或燃烧温度场,用时间序列干涉法首次获得了爆轰流场和起始燃烧过程的时间序列干涉图的实验结果.在此基础上,采用条纹曲线检测法和双三次多结点插值样条函数从干涉图上提取爆轰场冲击波的波阵面,并通过序列波阵面配准算法,定量地计算了冲击波的传播速度.同时,还定量计算了燃烧场温度随时间变化的分布.     

高性价比2MB／S会议电视图象压缩编译码器的研制

本文系作者研制低成本高质量的２ＭＢ／Ｓ会议电视图象压缩编码硬件系统的成果报告。在研制过程中，采用了作者新的电视图象编码方案。该成果：图象质量同ＣＣＩＴＴＨ１２０建议的编码系统相当，但成本比ＣＣＩＴＴＨ１２０建议下降数倍。     

狭缝式高速摄影机胶片的计算机判读

根据狭缝摄影机胶片的成象原理,运用数字图象处理技术,对狭缝式高速摄影机胶片判读工作的计算机化进行研究.应用结果表明,该技术先进实用,极大地提高了判读的精度和效率,将是这种胶片判读技术的发展方向.     

数码相机引入科技照像实验

介绍了数码相机的系统结构和工作原理，通过与传统相机的对比分析，在科技照相实验中应该使用数码相机。     

液体可视图象序列中杂质小目标的检测方法

在分析红外图象和视图象差异的基础上，研究了一种适用于可视图像序列的运动小目标检测算法。受目标影响的象素点具有较弱的时间相关性，即相对普通象素点有较大的时间方差，根据此特征，用管道更新的方法产生新方差图象序列，再用管道更新的方法累积，增加信噪比，然后用基于统计均值的自适应门限方法分割出目标，最后将原图象的梯度倒数作为象素点强度的加权，有效地抑制灰度突变边界的传感器噪音，保存目标点。     

高固体分羟基丙烯酸树脂的合成

以过氧化二苯甲酰（BPO）／过氧化二异丙苯（DCP）（质量比为2：3）为复合引发剂，二甲苯为溶剂，选用适量含羟基单体和分子量调节剂，以减缓树脂合成聚合反应中的自动加速现象，合成了分子量为3000-4000，多分散性指数d〈2的高固体分羟基丙烯酸树脂．该树脂与缩二脲多异氰酸酯（HDI）的配漆实验证明，所得漆膜鲜映性好、丰满度高、色泽好、雾影值低、综合性能较好．     

Mathematical topographical correction of XPS images using multivariate statistical methods

For rough heterogeneous samples, the contrast observed in XPS images may result from both changes in elemental or chemical composition and sample topography. Background image acquisition and subtraction are frequently utilized to minimize topographical effects so that images represent concentration variations in the sample. This procedure may significantly increase the data acquisition time. Multivariate statistical methods can assist in resolving topographical and chemical information from multispectral XPS images. Principal component analysis (PCA) is one method for identification of the highest correlation/variation between the images. Topography, which is common to all of the images, will be resolved in the first most significant component. The score of this component contains spatial information about the topography of the surface, whereas the loading is a quantitative representation of the topography contribution to each elemental/chemical image. The simple‐to‐use self‐modelling mixture analysis (Simplisma) method is a pure variable method that searches for the source of most differences in the data and therefore has the potential to distinguish between chemical and topographical phases in images. The mathematical background correction scheme is developed and validated by comparing results to the experimental background correction for samples with differing degrees of topography. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.