基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络

基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数，这将增加网络的深度，使得运行网络花费大量的时间，从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题，本文设计一种轻量级超分辨率网络，对中间特征的关联性及重要性进行学习，且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先，引入层间注意力模块，通过考虑层与层之间的相关性，自适应地分配重要层次特征的权重。其次，使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息，以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明，本文设计的网络与其他轻量级模型相比，有更小的网络参数量，并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。     

基于 Janus双亲粒子的超疏水粉末涂料的制备与性能研究

以 Janus双亲粒子为疏水助剂，采用邦定技术，并以聚酯树脂为成膜物， β-羟烷基酰胺（HAA）为固化剂，制备了超疏水粉末涂料。通过场发射扫描电子显微镜、表面粗糙度测试仪和疏水角测试仪对粉末涂料颗粒和涂层性能进行测试和表征。研究了 Janus双亲粒子的添加方式、用量及邦定时间对涂层疏水性能和机械性能的影响。结果表明：以超细砂纹粉末涂料为底粉，采用邦定技术将 0. 5%的 Janus双亲粒子与底粉相结合，匹配 0.1%的聚酰胺类蜡粉，可赋予涂层优异的疏水性能（静态水接触角 164°、滚动角 6°）和机械性能。