【摘 要】
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针对现有紫外成像仪中紫外光与可见光图像配准实时性差,精度不高等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与小波融合(Wavelet Fusion,WF)的紫外光与可见光图像配准融合方法,并将其应用于高灵敏紫外成像仪中。首先,结合刚体变换和卷积神经网络对采集到的图像数据进行参数模型预训练,通过自主挖掘图像特征寻找到最优空间变换参数,实现紫外光
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003
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针对现有紫外成像仪中紫外光与可见光图像配准实时性差,精度不高等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与小波融合(Wavelet Fusion,WF)的紫外光与可见光图像配准融合方法,并将其应用于高灵敏紫外成像仪中。首先,结合刚体变换和卷积神经网络对采集到的图像数据进行参数模型预训练,通过自主挖掘图像特征寻找到最优空间变换参数,实现紫外光图像与可见光图像的精确配准;其次,利用二维小波分解与重构算法实现紫外光与可见光图像的融合。实验结果表明,
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文章基于第一性原理研究了碱金属掺杂的SnO2的能带结构以及态密度.研究结果表明:掺杂能够使能级增多,很好地调节带隙值.Li,Na,K,Rb掺杂的SnO2材料,价带顶有能级穿过费米线,材料呈现出半导体特性.其中Rb掺杂使材料在费米面附近产生杂质能级.而Cs,Fr掺杂的SnO2材料,价带顶向低能级方向移动,费米能级不再穿过价带,费米线附近出现轨道杂化,两者相比Fr掺杂使费米面附近能级分布更加离散.掺杂后SnO2的反射率变化主要体现在可见光以及紫外区域,吸收边发生了红移,对实现SnO2光催化起很大作用.
针对在线式红外测温仪的测温精度易受环境温度影响,导致测温误差增大的问题,提出一种基于环境温度的红外测温补偿方法,以减少测温误差.首先根据红外测温原理,搭建了红外测温实验平台,获取了不同环境温度下的测温数据;然后利用最小二乘法原理对提取的测温误差均值进行误差-环境温度的曲线拟合,得到了红外测温补偿模型;最后对其进行了实验验证.实验结果表明,使用该补偿模型对红外测温数据进行补偿,得到的红外测温值与真实目标温度值的最大相对误差为0.29％,说明提出的补偿方法降低了环境温度对红外测温的影响,有效提高了红外测温精度
在玻璃基底上镀35 nm厚的ITO薄膜,通过椭偏仪测量ITO薄膜的线性介电常数.由于ITO具有高掺杂浓度,因此其介电常数可以用Drude模型来进行量化计算,得到其介电常数近零(ENZ)波长约为λ=1 100 nm.借助双温模型计算电子温度和晶格温度随时间的变化,根据电子温度的升高计算等离子体频率的变化,将其带入Drude模型中,可以得到一个新的介电常数,最后可以通过计算折射率的变化,从而求出非线性折射率n2.计算结果表明,在ENZ波长入射时,可以得到最大非线性折射率n2=4.66×10-15 m2/W.因
设计了一种具有升压和自动温度漂移补偿功能的雪崩光电二极管(APD)偏置电压模块,该模块包含正反馈振荡器、高频全波整流电路和温度补偿器.正反馈振荡器实现DC/AC的变换,并通过变压器进行电压放大;高频全波整流电路通过AC/DC变换输出直流高压;温度补偿器通过模拟温度传感器自动补偿APD的温度漂移.该模块大小为1.7 cm×2.7 cm,最大功耗为100 mW,输出电压在0～372 V连续可调,且最大纹波不超过0.004％,通过对模块中元器件参数的调整,能够对任意型号的APD进行电压偏置和温度补偿,偏置电压最
提出了一种顶锥壳阵列超宽带全向超材料吸收器,研究了圆顶锥壳的几何参数、顶部的几何形状以及不同密排方式对宽带吸收的影响.研究了包覆金属薄膜的圆顶锥壳阵列在太阳辐射能谱区的超宽带吸收特性,结果显示在250～2 500 nm范围内的平均吸收率达到95.39％.在0°～65°的大角度入射下,对于TE和TM偏振的平均吸收率分别为92.7％和94.59％,表明所提出的结构具有偏振无关和入射角不敏感性.空气质量1.5加权平均吸收率为95.24％,证明能够有效地吸收地球上的太阳辐射.通过结合胶体球光刻技术和表面镀膜成功制
针对超大视场红外图像畸变大、与人眼视觉差异明显的问题,提出了一种基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正算法以改善其视觉效果。该算法首先利用精确模型对超大视场红外相机成像中的物、像关系进行描述;然后,针对红外图像像素采样率不高的缺点,利用较为精确的三次卷积插值法对图像进行插值来补全成像信息;最后,根据校正图像上的待赋值像点的坐标,结合校正模型和超大视场红外相机精确模型,计算该像点逆投影到插值
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