光化学合成对脱水剂和卤化剂敏感的腈化物

Ｎ－甲氧基偕溴代亚胺以高产率光转化为相应的腈化物，而且其它对常见脱水剂的卤化剂敏感的官能团不受影响。     

彩色编码结构光条纹边缘亚像素检测研究

基于彩色编码结构光中的RGB彩色条纹,提出一种基于彩色分量交点的条纹边缘亚像素检测方法。将彩色条纹图像由RGB模型转为l1l2l3归一化彩色模型,模型各分量不受环境光、拍摄角度和物体形状的影响,利用模型中各分量交点实现彩色条纹边缘检测。给出了彩色模型转换推导过程和条纹边缘检测算法,实验结果表明,本文算法的条纹边缘检测误差小于0.4pixel,条纹边缘检测平均误差小于0.2pixel,方差小于0.1pix-el2。     

新材料与新工艺

<正>中科院合成具有超薄氧化物壳层的银纳米三角中国科学院长舂光学精密机械与物理研究所的研究人员利用溶胶—凝胶法,以银纳米三角为模型,合成了具有超薄氧化物(SiO_2或TiO_2)壳层的银纳米三角。氧化物壳层的厚度在2nm~15nm范围内连续可调,可以有效避免电子和空穴的复合,且不会影响银纳米三角的表面等离子共振增强效应。当银纳米三角加入到光伏器件中时,通常会带来几个方面的影响,如增强光散射、减小器件内     

大区域虚拟战场环境研究中的数据源模拟

大区域虚拟战场环境研究需用大规模的数据源作为实验数据，其中数字高程模型数据和相应的彩色影像数据是2种重要的数据源，但这些数据源售价较高，远非一般研究单位所能承受；提出了一种由小范围数据源模拟大范围数据源的无缝翻转法和一种用灰度影像数据模拟彩色影像数据的方法。前者解决了当前放大方法不能实现无缝拼接的问题，后者实现了将灰度图转换成彩色图。这2种方法可为大区域虚拟战场环境研究提供满足实验要求的大规模数字高程模型和彩色影像数据。     

图象的全息存儲

本文提出用于全息存储的“散斑随机相移法”将其与“随机相位抽样法”做了比较,所得实验结果与理论一致。当用新型卤化银全息干版和稀释显影处理,可得再现童象的衍射效率为2％,可分辨的线宽为20μm以及可分辨的灰度级为16。     

一种基于光流的无人机序列影像背景运动补偿方法

针对无人机序列影像,采用一种鲁棒的变分光流模型求解无人机序列影像光流场,该模型采用亮度守恒和梯度守恒结合的数据项,平滑项则采用二阶的Laplacian算子约束项,结合多分辨率影像技术,采用由粗到精的策略进行优化。利用光流场估计的影像运动信息对无人机序列影像进行背景运动补偿。实验结果表明,该光流模型获得的光流场能够准确的估计出无人机序列影像背景的运动,并取得了较好的背景运动补偿效果。     

光机电

二轴非接触影像测量仪北京天地宇科技有限责任公司生产的二轴非接触影像测量仪,是集光、机、电于一体的新型高精度测量仪器。该仪器主要利用精密二轴工作台,由光学显微镜对待测物进行高倍率光学放大成像,经过CCD摄像系统实时连续捕捉物体影像,在物体影像上叠加十字光标线,移动工作台,由高精度光栅数显系统和计算机系统完成物体位置、几何尺寸及形位公差的非接触光学检测。该影像测量仪具有经济实用、高精度、高可靠性、操作简便,对待测物体无任何影响的特点,适用于电子、仪器仪表、刀夹具、模具、橡胶塑料件、精密机械零件等行业的精密零…     

一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

基于彩色结构光的颜色聚类化方法研究

采用彩色结构光进行编码,并对采集到的彩色结构光图像的颜色识别与归类进行了深入的研究,提出了递归式的颜色聚类化方法。根据颜色聚类化方法的原理,建立了相应的算法模型,并分析了此算法对颜色的识别与归类的精确度。根据实验结果表明,对彩色结构光编码的颜色识别率达到99%。因此采用递归式的颜色聚类化方法对颜色的识别与归类具有精确度高、准确性好等优点。     

一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

自适应彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的自适应彩色图像水印算法，算法中设计了多个自适应因子，能够根据图像的局部特征自动调整水印嵌入的强度，在保证水印不可见的前提下，实现水印信号最大程度的嵌入，数字水印算法(特别是当水印图像和原图像都是彩色图像时)的一个重大突破是将彩色水印图像平面化，使得水印信号的健壮性得到很大程度的提高。     

RGB空间的HDR图像合成与色彩调节算法

相机的成像原理决定了它不像人眼一样有很强的适应性,对于一些亮暗分明的场景,只能取亮或暗的部分而无法兼顾。高动态范围图像将一组亮暗程度不同的图像,取出它们的优质区域,然后合成到一起,从而兼顾了场景的亮暗部分。合成HDR图像首先需分别标定R、G、B通道相机的响应曲线,然后通过该曲线可得到图像对应通道每个像素点的照度值,再使用色调映射算法就可将像素点照度值转换成灰度值显示在屏幕上。然而在RGB空间下传统的色调映射算法会压缩R、G、B通道的颜色差异,导致图像颜色失真,由此提出了一种色彩调节的算法,该算法首先提取原始序列图的颜色控制系数,然后用该系数调整色调映射算法产生的颜色差异,从而使合成图的颜色与序列图保持一致。     

彩色结构光三维成像技术

提出了一种新颖的基于彩色编码结构光的新型三维成像技术．这种方法以颜色作为物体三维信息的加载和传递工具,以彩色CCD摄像机作为图像获取器件,通过计算机软件处理,对颜色信息进行分析、解码,最终获取物体的三维面形数据．对该系统进行了理论分析,并以人的嘴唇模型为对象进行了具体实验,得到了较满意的结果．     

基于视频的结构光光条中心提取方法

针对结构光测量系统,提出基于视频的结构光光条中心提取方法．首先,为了分析图像随时间变化的关系,将视频图像的每一帧的同一列像素提取出来,按照时间顺序排列成一幅图像．然后,把图像逆时针旋转臼角度（口角是激光平面和CCD传感器平面法线的夹角）,提取光条中心图像坐标．最后,把求得的光条中心图像坐标顺时针旋转口角,根据这个光奈中心坐标反求物体的三维轮廓．该方法利用视频图像各帧之间的相关性,有效地克服了颜色突变对光条提取的影响．实验表明,该方法能够有效降低光条中心提取的误差．     

融入注意力机制的弱监督水下图像增强算法

基于监督学习的水下图像增强算法中所需成对训练样本获得困难,为此提出一种融入注意力机制的弱监督水下图像增强算法. 根据不同波长的光在水中传播时衰减程度不同的物理特性,计算红通道衰减图,并将依赖红通道衰减图引导的注意力模块融入生成网络,提高生成网络修正水下图像色偏的性能;设计对抗损失函数和结构相似性损失函数相结合的多项联合损失函数,在修正水下图像色偏的同时保留更多图像细节;在全局和局部两个尺度下优化提出的弱监督水下图像增强网络模型. 实验结果表明,所提算法在主观视觉质量和客观评价指标上都优于比较算法,可以有效地提高水下图像清晰度.     

基于彩色伪随机编码结构光特征提取方法

为增强三维重建过程中弱纹理目标的特征信息,提出一种基于彩色方格伪随机编码结构光的特征提取方法。设计一幅由五种彩色方格组成的伪随机编码结构光图案并将其投影到目标物体上。建立一种梯度算子模板对降采样图像中角点进行粗定位,然后进行局部非极大值抑制。将Harris算法推广到彩色多通道图像,对原图像粗定位区域进行角点检测,进而确定彩色图像中角点的精确位置。试验结果表明,在被测物体表面颜色和纹理结构均不丰富的条件下,提出的方法依然能够有效地保证特征提取的精度,具有较强的鲁棒性。     

色与光的交织——北京城市照明色彩研究初探

在现代化的今天,城市的魅力的展现不仅仅是白天自然光下的一段时间,也包括了夜晚这个时间段.灯光色彩在整个照明规划的系统中处于核心位置.然而由于光的特殊性以及我国发展所处的阶段,多年来城市灯光色彩设计一直被忽视,本文对北京当下的夜晚照明色彩的弊病提出一些看法和建议.     

基于BP网络的植物病害彩色图像的分割技术

通过颜色空间的转换,把RGB颜色空间的植物病害图像转换到HSI和YCbCr颜色空间,由于HSI和YCbCr空间的H,Cb,Cr分量与图像的亮度无关,可以有效地抑制噪声,因此选取H,Cb,Cr分量为特征值作为BP人工神经网络的输入值。网络经过训练后,对265幅病害图像进行分割,其中251幅被正确分割,分割的准确率达到94.7%,满足了诊断植物病害的前期处理要求。     

基于莫尔效应的半色调图像处理防伪方法

以莫尔效应和半色调图像的信息隐藏为理论基础,将图像和文字信息隐藏在预复制的彩色图像中,然后通过激光打印机和印刷打样方式输出图像．实验结果表明：将特定的检测膜片置于打印稿或印刷稿上,如果角度和位置合适,可以清晰地观察到隐藏于图像中的图文信息．在激光打印稿的防伪实验中,低分辨率的半色调图像（〈600dpi）的防伪效果明显好于高分辨图像的防伪效果;在印刷稿的防伪实验中,175lpi图像的防伪效果和颜色层次再现最佳;青、品红、黄、黑四色图像分别作为防伪母版,青版和品红版可获得较好的防伪效果;将图文信息隐藏在防伪母版的亮调和中间调部位防伪效果较好．     

基于自适应透射率比的水下图像复原算法

为了解决水下图像模糊和偏色的问题,在水下图像成像模型的基础上提出水下图像复原算法.利用白平衡算法对图像进行色彩调整,计算图像的暗通道图,通过暗通道图估计图像的背景光强度.对于非深海区域的图像,若图像包含水体,则根据水体的颜色和纹理特征提取出图像中的水体部分,利用光在水中的衰减公式计算图像3个通道透射率之间的关系;若图像不包含水体,则根据3个通道直方图的分布计算透射率之间的关系.根据暗通道先验的原理,计算出3个通道的透射率图,使用引导滤波对透射率图进行细化.根据计算出的背景光强度和透射率对图像进行复原.对于采用人工照明的深海图像,采用修正的公式进行处理.实验结果表明,在图像清晰度的评价中,该算法优于对比算法,具有较好的鲁棒性.