发光纳米材料和量子点化学传感及其机理

介绍了荧光和磷光纳米材料的种类,如无机半导体量子点,金属离子掺杂的半导体量子点,金属纳米粒子或纳米簇,硅点,碳点和石墨烯点等。接着阐述了这些纳米材料的光致发光的光物理机制和猝灭或增强的一般性原理。最后简要综述了量子点或纳米材料发光的猝灭或增强现象在化学传感中的应用和具体的响应机理。     

Cathodoluminescence and electron microscopy of red quantum dots used for display applications

Cathodoluminescent imaging of the visible light emitted from quantum dots is reported. The shape and uniformity of individual particles is observed in the scanning transmission electron microscope image, and the image of the particles created from their visible light collected simultaneously is shown. Visible light images of the 13 nm sized particles are reported for clusters of particles. The emission spectrum collected from small clusters of quantum dots is also reported.     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

一种改进的舰船红外图像分割算法

图像分割在图像分析和识别中具有重要的意义,针对最大类间方差法—Otsu法在复杂背景或目标灰度与其周围背景灰度相差不大情况下,目标相对面积较小时易出现目标与背景误分割的问题,提出了一种改进的Otsu法。该算法先对预处理后的红外舰船图像归一化投影,然后,按一定阈值对图像进行裁剪,最后,利用Otsu法进行分割。实验结果表明:与Otsu法、递归Otsu法相比,该算法能够更好地分割出目标。     

高分辨率可见光图像引导红外图像超分辨率的Transformer网络

目的 红外图像在工业中发挥着重要的作用。但是由于技术原因,红外图像的分辨率一般较低,限制了其普遍适用性。许多低分辨率红外传感器都和高分辨率可见光传感器搭配使用,一种可行的思路是利用可见光传感器捕获的高分辨率图像,辅助红外图像进行超分辨率重建。方法 本文提出了一种使用高分辨率可见光图像引导红外图像进行超分辨率的神经网络模型,包含两个模块：引导Transformer模块和超分辨率重建模块。考虑到红外和可见光图像对一般存在一定的视差,两者之间是不完全对齐的,本文使用基于引导Transformer的信息引导与融合方法,从高分辨率可见光图像中搜索相关纹理信息,并将这些相关纹理信息与低分辨率红外图像的信息融合得到合成特征。然后这个合成特征经过后面的超分辨率重建子网络,得到最终的超分辨率红外图像。在超分辨率重建模块,本文使用通道拆分策略来消除深度模型中的冗余特征,减少计算量,提高模型性能。结果 本文方法在FLIR-aligned数据集上与其他代表性图像超分辨率方法进行对比。实验结果表明,本文方法可以取得优于对比方法的超分辨率性能。客观结果上,本文方法比其他红外图像引导超分辨率方法在峰值信噪比(pea...     

基于红外图像融合的DSP水果检测系统研究

为了提高水果检测系统精度和实时性,提出了在数字信号处理平台上开发水果检测系统的方案.该方案是根据可见光与红外图像的互补优势,以DSP/BIOS为实时操作系统,CCS为开发环境来构建应用程序.最后以苹果为研究对象,对苹果的红外和可见光图像分别进行相应的预处理后对所得的图像进行融合.试验结果表明,融合后的图像可以检测苹果早期淤伤,对水果品质检测精度有较大提高,经优化后实时性更好.     

AlGaN multiple quantum well deep-ultraviolet micro-light-emitting diodes for high color conversion efficiency quantum dots display

Displays based on inorganic micro-light-emitting diodes (micro-LEDs) are highly anticipated for next-generation technologies. AlGaN-based deep-ultraviolet (deep-UV) micro-LED as the excitation source for quantum dots display with high efficiency was reported in this paper. To achieve optimized electro-optical performance, deep-UV micro-LEDs with different electrodes were fabricated and analyzed in sizes from 200 × 200 to 10 × 10 μm². At the same forward bias, the devices with Ti/Al-based electrodes achieved 10 times injection current and three times electroluminescence intensity than those with Cr/Al-based electrodes. The blueshift phenomenon of deep-UV light was observed from 292 nm at 2 A/cm² to 287 nm at 200 A/cm² with the increasing current density. By the excitation of deep-UV micro-LED, quantum dot film achieved high light conversion efficiency and optimized color rendering, as the converted color emission peak was separate from the pumping source. The high energy of deep-UV photons and the narrow emission bandwidth of QDs resulted in prominent color purity. The forward voltage and electroluminescence intensity uniformity of a 250 × 250 micro-LED array with each pixel size of 30 × 30 μm² were further discussed. The optical microscope images of green QD film pumped by a deep-UV micro-LED demonstrated its competitive application in the color-converted display.     

Monochromatic LEDs based on perovskite quantum dots: Opportunities and challenges

Perovskite quantum dots (QDs) are emerging as one of the most promising candidates for the monochromatic light‐emitting diodes (LEDs) approaching the Rec. 2020 color gamut due to their extremely narrow emission bandwidth. Another important aspect are the high photoluminescence quantum yield (PLQY) values that can be obtained either in solution or thin films making these materials as promising candidates for optoelectronic applications such as LEDs or solar cells. Considerable research efforts in chemistry, chemical engineering, solid‐state physics, and material sciences have been made in the past years. The new opportunity in the field of semiconductor quantum dots is still in the beginning phase and is expected to remain active in the following years. Here, in this invited commentary, we briefly discuss and summarize the opportunities and challenges in both fundamental and technological aspects, based on our work and the recent work in this field.     

基于量子理论的自适应图像融合规则

利用图像的伪量子比特关联形式及其相应坍缩模型进行图像的多层次分析,并在此理论基础上,针对两幅已经配准的不同类型图像（如CT,MRI图像等）提出了一种全新的自适应融合规则及其逆变换算法,从而实现了图像的高效融合。仿真实验结果表明,此方法较一般的基于灰度极值融合法、灰度加权融合法以及区域能量融合法具有更好的融合视觉效果,在细节保护、图像边缘区分方面对比小波融合法有其独特的优势。     

红外图像人脸识别方法研究进展

介绍了红外图像人脸识别应用前景和困难所在,阐述了红外图像人脸识别的特征,报告了红外图像人脸识别近年来的研究进展,综述了红外图像人脸识别的方法和技术,介绍了基于红外频谱的人脸和伪装检测方法、基于热红外成像的人脸识别方法、基于支撑向量机的红外图像人脸识别方法,基于线性辨别分析的红外图像人脸识别新方法,并进行了简单的分析和比较.最后探讨了红外图像人脸识别领域的发展与研究方向.     

Using infrared sensors for distance measurement in mobile robots

The amplitude response of infrared (IR) sensors based on reflected amplitude of the surrounding objects is non-linear and depends on the reflectance characteristics of the object surface. As a result, the main use of IR sensors in robotics is for obstacle avoidance. Nevertheless, their inherently fast response is very attractive for enhancing the real-time operation of a mobile robot in, for instance, map building tasks. Thus, it seems that the development of new low-cost IR sensors able to accurately measure distances with reduced response times is worth researching. In this paper, a new IR sensor based on the light intensity back-scattered from objects and able to measure distances of up to 1 m is described. Also, the sensor model is described and the expected errors in distance estimates are analysed and modelled. Finally, the experimental results obtained are discussed.     

Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割

Chan-Vese方法作为Mumford-Shah的简化模型,因其水平集函数在演化过程中的全区域变化,会造成计算量极大,严重影响曲线形变速度;即使采用窄带法,在像素大的图像处理中,演化速度也极大地受到限制。提出一种改进Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割,提出了形变曲线的不同节点根据前一次迭代演化情况,采用不同大小的模块运算,从而极大地提高了Chan-Vese模型演化速度。通过对红外图像的实验仿真,证明了该改进C-V方法能达到理想的效果。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

一种红外图像细节增强算法

受焦平面阵列（FPA）性能限制,红外图像对比度低,细节信息不明显,视觉效果较差,需要经过增强处理改善图像质量。提出了一种红外图像细节增强算法,首先检测原始图像中的极值点并进行替换,去除散粒噪声,再用消噪后图像与低通滤波图像相减得到细节信息,同时还通过数学形态学方法得到图像梯度信息,结合原灰度值计算出灰度统计权值,最后将此权值应用于细节图像的直方图均衡算法中,得到细节增强后图像。实验表明此算法具有很好的效果,而且计算速度快。     

ZnS掺Mn磷光量子点对金属离子传感机理的探讨

合成了以3-巯基丙酸或L-半胱氨酸修饰的水溶性ZnS掺Mn磷光量子点,磷光发射峰在590 nm,产生于Mn2+的4T1-6A1跃迁.磷光信号稳定,不易受溶解氧的影响.检测了七种常见金属离子对磷光性质的影响,结果表明:对于3-巯基丙酸修饰的ZnS:Mn量子点,Cu2+,Mn2+,Fe3+,Co2+,pb2和Hg2+离子能...     

红外与可见光图像渐进融合深度网络

目的 红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力的高质量融合图像。由于深度特征具有良好的泛化性、鲁棒性和发展潜力,很多基于深度学习的融合方法被提出,在深度特征空间进行图像融合,并取得了良好的效果。此外,受传统基于多尺度分解的融合方法的启发,不同尺度的特征有利于保留源图像的更多信息。基于此,提出了一种新颖的渐进式红外与可见光图像融合框架(progressive fusion, ProFuse)。方法 该框架以U-Net为骨干提取多尺度特征,然后逐渐融合多尺度特征,既对包含全局信息的高层特征和包含更多细节的低层特征进行融合,也在原始尺寸特征(保持更多细节)和其他更小尺寸特征(保持语义信息)上进行融合,最终逐层重建融合图像。结果 实验在TNO(Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek)和INO(Institut National D’optique)数据集上与其他6种方法进行比较,在选择的6项客观指标上,本文方法在互信息(mutual Information, MI)上相比FusionGAN(generative adversarial ...     

基于FPGA的红外图像高速采集及预处理电路

介绍了基于FPGA的红外视频图像高速采集及预处理电路的总体结构。电路采用了模块化结构设计、流水线工作方式及乒乓存储等多项技术。该电路与TMS320C6414通过HPI口高速通信保证了数据传输的实时性。详细介绍了图像采集、HPI接口等模块的工作原理及实现方法。经实验,该电路实现了对数字PAL式16位数字图像的采集及背景抑制,分担了大量后续处理机的计算工作,极大地提高了系统的实时性。     

多尺度分解和八度卷积相结合的红外与可见光图像融合

目的 在基于深度学习的红外与可见光图像融合方法中,多尺度分解是一种提取不同尺度特征的重要方式。针对传统多尺度分解方法里尺度设置粗糙的问题,提出了一种基于八度(octave)卷积的改进图像融合算法。方法 融合方法由4部分组成：编码器、特征增强、融合策略和解码器。首先,使用改进后的编码器获取源图像的多尺度上的低频、次低频和高频特征。这些特征会被从顶层到底层进行强化。其次,将这些特征按照对应的融合策略进行融合。最后,融合后的深度特征由本文设计的解码器重构为信息丰富的融合图像。结果 实验在TNO和RoadScene数据集上与9种图像融合算法进行比较。主观评价方面,所提算法可以充分保留源图像中的有效信息,融合结果也符合人的视觉感知;客观指标方面,在TNO数据集上所提算法在信息熵、标准差、视觉信息保真度、互信息和基于小波变换提取局部特征的特征互信息5个指标上均有最优表现,相较于9种对比方法中最优值分别提升了0.54%,4.14%,5.01%,0.55%,0.68%。在RoadScene数据集上所提算法在信息熵、标准差、视觉信息保真度和互信息4个指标上取得了最优值,相较9种对比方法的最优值分别提升了...     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像,根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较,实验表明该算法抗噪能力强,能得到更精细准确的边缘。     

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。