实时频谱分析仪在高能物理应用中的优势

1引言在高能物理（HEP）应用中,操作人员和研究人员面临的重大挑战是维持最大束功率和束流在粒子加速器中保持稳定性。为达到目标,操作人员需要在束流慢加速时及各实验中收集粒子束的光谱信息。     

IKONOS影像融合方法对比研究及应用效果评价

文章以IKONOS影像为数据源,使用常用的4种融合方法:IHS、主成分变换、Brovey和Pansharp,对影像的全色及多光谱波段进行融合,并对各方法的融合影像进行了目视对比、统计分析和光谱分析,发现与原始影像相比,融合影像的纹理信息、光谱信息在Pansharp融合影像中保持得最好。选用相同的训练样本,对原始影像和融合影像应用支持矢量机的方法(SVM),分为裸地、煤堆、河流、矿山建筑物、道路等5类地物,并对分类结果进行了精度评价。在4种融合影像中,Pansharp融合影像的分类精度最高,总体分类精度达到82.89%。综合分析得出,Pansharp方法是一种较好的融合方法。     

基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法*

针对IHS融合算法的光谱畸变问题,提出一种基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法.该算法利用灰色关联分析法检测出SAR图像像素中的边缘点和非边缘点;通过IHS变换,在线性加权融合时赋予边缘点较大的权值.实验表明,该算法在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,具有简洁性和抗噪性,明显优于传统的IHS融合算法和改进的基于直方图匹配的IHS融合算法.     

重庆大学研制出微型光谱分析仪

日前在重庆大学微系统研究中心采访时，尽管对“微型”有一定的心理准备，但是，当看到微型光谱分析仪时，还是大吃一惊：它与传统的、庞大的“分析仪器”，实在相去太远。为了把它变小，科研人员首先从元件入手，设计并研制出了图像传感器等微型元件，攻克了系统结构和集成设计等问题，成功将它“瘦身”。温教授告诉记者，分析仪器的微型化、     

熔滴过渡小型光谱传感器

光谱信息是目前所发现的反映焊接熔滴过渡的最佳信息源，但是基于光谱仪的熔滴过渡信号检测系统不能用于在线实时控制。基于光谱信息检测思想，开发了小型实用的光谱传感器。章详细介绍了该熔滴过渡小型光谱传感器的设计思想和具体设计结构，并进行了理论探索，给出了小型光谱传感器的实际结构和在线应用情况。     

基于小波变换的加权图像融合方法

提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合，然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过和WT方法的融合结果进行对比评价，表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。     

基于IHS变换与小波变换的图像融合

提出一种将IHS变换和小波变换相结合的图像融合算法,适用于多光谱图像和高分辨率图像的融合.算法首先对多光谱图像进行IHS变换,之后利用变换后得到的强度分量和高分辨图像具有较强的相关性的特点,在小波变换域进行图像融合,得到了同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验对比数据表明该方法具有较好的融合效果,融合图像优于传统的IHS变换法和传统小波变换方法.     

纹理分析方法在TM图像信息提取中的应用

最大似然分类法是基于地物光谱信息的，因此无法正确区分光谱特征混淆的地物。本以北京丰台区为实验区，采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析，选取统计指标熵，通过确定熵的最佳阈值，进行边界匹配勾图像的分割，将光谱易混淆地物如菜地和耕地分割开来，并将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合，得到最终的分类结果。实验结果表明：将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混合的地类，得到较好的分类结果。     

脉冲熔化极氩弧焊熔滴过渡过程多信息融合

利用同步采集系统采集了固定脉冲GMAW熔滴过渡过程的电信息和光谱信息,准同步拍摄了电弧的图像信息。在反映熔滴过渡特征方面,电信息(电弧电压和电流)、光谱信息和图像信息通过时间为主线融合在一起存在明显的对应关系。其中,光谱信息变化最为显,信号强度变化占总强度的47．5％。电弧光谱信息明显反映了GMAW熔滴过渡期间焊丝端头缩颈、熔滴长大和分离等过程。DFT(Discrete fourier transform)分析进一步证明,在反映熔滴过渡频率特征方面,电信息和光谱信息完全对应。