用200 kV高分辨电子显微镜辨认3C-SiC中的硅和碳原子

用200 kV六硼化镧灯丝的高分辨电子显微镜拍摄了外延生长在硅衬底的3C-SiC薄膜的[110]显微像.经过解卷处理和衍射振幅校正,把实验像转换为直接反映晶体投影结构的结构像,近邻Si、C原子柱显现为黑(灰)的像点对,即所谓的哑铃.测量了结构像中不同厚度区域哑铃的灰度变化,分析了哑铃中二个端点的相对灰度值随厚度的变化关系,结合赝弱相位物体近似像衬理论进行分析,辨认出Si与C原子柱.     

GaN缺陷晶体高分辨电子显微像的解卷处理

拍摄高分辨电子显微像时未必总靠近Scherzer聚焦条件，且晶体有一定厚度，致使像未必反映晶体结构。对高分辨像进行解卷处理是校正像中畸变的晶体结构信息并提高图像分辨率的有效方法。本文用高分辨像图像解卷处理方法研究GaN材料中缺陷核心的原子配置。     

球差校正高分辨电子显微像的像衬和解卷处理

本工作将赝弱相位物体近似像衬理论延伸至球差校正高分辨电子显微像,分析了球差校正像的衬度随样品厚度的变化规律。指出非Schemer聚焦条件下球差校正电镜拍摄的高分辨像仍未必反映晶体结构,讨论了解卷处理方法应用于球差校正像的有效性,并以有12型层错的GaN晶体为例,借助像模拟肯定了解卷处理能用于复原原子分辨率晶体缺陷的结构像。     

高分辨电子显微像的解卷处理程序:DEC

高分辨电子显微像因离焦量和晶体厚度等因素的影响，未必能正确反映晶体结构。为此，李方华等建立并发展了高分辨像的解卷处理技术，将单张高分辨像恢复为结构像，并提高像的分辨率。DEC是为高分辨像解卷处理编写的配套计算机程序，将此程序应用于Si0.75Ge0.24晶体中缺陷的实验高分辨像，     

（Y0.6Ca0.4）（SrBa）（Cu0.5B0.5）Cu2O7—δ的电子晶体学研究

(Y0.6Ca0.4)(SrBa)(Cu0.5B0.5)Cu2O7-δ晶体是在YBa2Cu3O7-δ超导材料中用Ca、Sr、B原子分别部分取代Y、Ba、Cu.实验表明不同量B的掺入使晶体失去超导性质,而同时再掺入Ba和Ca则又恢复超导电性[1].对其晶体结构的研究可望有助于解释这些现象.本文用高分辨电子显微学与电子衍射相结合的电子晶体学图像处理方法[2]研究了该晶体的结构.目的是先通过对高分辨电子显微镜作解卷处理,测定出低分辨率的晶体结构,然后从解卷像出发,结合电子衍射数据进行相位外推,得到能分辨出所有原子的晶体结构像.     

缺陷晶体电子衍射波振幅的校正

在运动学近似下，通过解卷处理，可以从单张高分辨电子显微像（以下简称高分辨像）获得晶体的结构像。李方华和何万中等人曾用此技术处理了场发射电子显微镜拍摄的高分辨像，处理后的像分辨率达电子显微镜的信息分辨极限，得到了原子分辨率的晶体缺陷图像［１，２］。但由...     

对最大熵法像解卷处理的进一步探讨

在弱相位物体近似下,高分辨电子显微像的强度正比于晶体的电势投影分布函数与衬度传递函数的付立叶变换的卷积。借助解卷处理可以把一幅在任意离焦条件下拍摄的高分辨像转变成晶体结构投影图。七十年代后期,李方华、范海福提出用衍射分析中的直接法来进行像解卷,特点是只需用一幅任意离焦条件的像便可恢复出晶体的结构投影图。近来,胡建军、李方华将最大熵原理应用于高分辨电子显微像的解卷处理中,也只需从一幅任意离焦条件的像出发,曾用此方法测定了未知晶体结构。     

原子分辨率晶体结构的高分辨电子显微学研究

本文以GaP[111]孪晶界面高分辨电子显微像为例，将解卷处理和动力学散射效应校正相结合的技术应用于晶体界面处显微像的研究。椭圆窗口作为一种新的手段用于含有面缺陷晶体的傅里叶滤波和衍射振幅校正。所用GaP[111]高分辨像的模拟参数对应于200kV场发射高分辨电子显微镜。经过图像处理之后，不同样品厚度的模拟像均转变成结构像，其中原子柱均显示在正确的位置上。对GaP进行解卷处理的临界厚度做了详细的讨论。     

蛋白质晶体高分辨电子显微像的直接法解卷

蛋白质晶体高分辨电子显微像的直接法解卷＊阳世新李方华（中国科学院物理研究所和中国科学院凝聚态物理中心，北京１０００８０）＊本工作得到国家自然科学基金委员会的资助基于弱相位体近似的高分辨电子显微像解卷处理已成功应用于测定无机材料的晶体结构［１］。曾分别...     

Cr2Ta中层错的Z衬度像研究

本文利用高角环形暗场成像技术获得六角Cr2Ta Laves相的重原子分辨的原子序数(Z)衬度像,阐述了在相近分辨率情况下Z衬度成像技术与普通高分辨像相比具有一定优势.从所得到Cr2Ta的层错的Z衬度像,直观地解释了层错的原子排列构型,为理解复杂结构中缺陷的原子构型提供了资料.     

基于ECC的混合图元加密算法研究

在定义块图元、混合图元等概念的基础上，依据椭圆曲线密码体制（ECC）。提出了一种基于ECC的混合图元加密算法，详细给出了网络平台下的信息交互收、发双方加、解密步骤。并对算法的正确性进行了验证．验证结果与理论分析表明。该算法具有足够大的密钥空间。可有效实现网络平台下信息交互的安全性．最后对该算法实施过程中存在的问题进行了分析。     

基于显著区域的月球影像内容特征研究

 提出一种基于月球影像显著区域的内容特征(LIFBS),同时面向多核处理器架构,提出并行优化的LIFBS特征生成算法.该算法考虑显著子区域之间的方位、尺度、强度和距离关系,为每一个显著区域生成一个LIFBS局部特征,以此描述月球影像的内容.理论分析与实验结果表明,LIFBS特征具有良好的不变性与相似性表达,同时特征生成算法具有较高的并行效率.     

BRD96N膜记录图像对比度的实验研究

利用YAG激光器二倍频 5 32nm连续激光作为记录光 ,连续单色光作为读出光 ,在细菌视紫红质 (BRD96N)材料上进行了图像写 /读实验。通过理论分析BRD96N膜所记录的图像对比度随读出光波长变化趋势 ,得到图像对比度变化曲线 ,并通过实验方法验证。实验结果表明 ,在BRD96N膜基态峰 (5 70nm)附近 5 5 0nm波长处 ,可获得最佳的图像对比度 (～ 1 6 3∶1) ;在亚稳态 (M态 )吸收带内 (390～ 4 5 0nm) ,图像出现反转现象     

基于压缩感知的图像处理与重构方法

针对图像修复和插值等图像处理问题进行研究,通过将图像修复和插值模型在压缩感知(CS)理论的框架下进行转换,建立了新的图像修复和插值模型,该模型与CS理论中的重构模型相对应。对此转化得到的重构问题,基于图像在复数小波变换上的稀疏性,利用迭代硬阈值方法求解重构模型,进而获得重构图像。仿真和实测数据处理结果验证本文方法的有效性。     

多分辨率图像锥的FCM聚类图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种基于像素分类的图像分割方法，在分割的过程中，仅仅利用了像素点的灰度信息，但在灰度密度丰富变化和图像的对比度不明显的情况下，物体和背景的分布将相互重叠而密不可分，往往得不到满意的分割效果。为了解决上述问题，现提出了一种基于多分辨率图像锥的模糊C-均值聚类图像分割算法。该方法利用多分辨技术产生多分辨率图像锥，将图像从空间信息引入，考虑图像的局部特性，使分割算法局限于图像的子图像中，物体和背景比单纯运用FCM更容易区分，且算法稳定性高，速度快。     

一种双路图像融合实时处理系统的设计

提出了一种关于双路图像融合实时处理系统的设计,介绍了融合处理系统的总体架构和系统的功能。对系统的硬件设计和软件设计分别进行了说明,硬件设计对电源设计、采集模块设计和处理模块设计进行了详细阐述;软件部分细致分析了现场可编程门阵列(FPGA)的设计和数字信号处理器(DSP)的设计。最后对处理系统进行了测试,表明该设计满足实时处理的需求。同时,可对系统进行扩展,实现更多路图像的融合处理。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

PSLIP新模型及在边缘检测和图像增强中的应用

对数图像处理模型已形成并应用于图像处理的各个方面.本文提出一种参数对称的对数图像处理(PSLIP)新模型.该模型建立了一种可以处理图像负值部分带参数的对称结构.同时该模型不仅能够对图像中感兴趣的部分进行自适应调整,而且能够处理反射光图像和透射光图像.为了验证PSLIP模型的有效性,将其应用于边缘检测和图像增强中,形成PSLIP边缘检测和PSLIP图像增强算法.实验结果表明,其效果均优于现有对数图像处理模型.     

最大似然空间变化图像恢复算法

在光学图像处理中,把光学成像系统看做线性空间变化系统具有普遍意义。从实际光学系统成像过程出发,考虑光学系统的点扩散函数的空间变化特性和探测器噪声特性,建立了空间变化成像模型。在此成像模型基础上,基于最大似然法提出了空间变化的Richardson-Lucy(SVRL)图像恢复算法。为了分析SVRL算法的性能,实验中利用ZEMAX软件计算不同视场的点扩散函数,而后利用此空间变化点扩散函数进行成像仿真,得到仿真成像结果,最后分别采用0视场、0.5视场、0.7视场、1视场的点扩散函数以及空间变化点扩散函数对仿真图像进行恢复。实验结果表明,对于实际的空间变化光学系统,SVRL算法的图像恢复效果十分有效。     

A new optimal digital halftoning technique based on the discrete cosine transform

Digital halftoning is a technique to display a gray-level image with a bilevel device. Conventionally, most halftoning techniques are done in the spatial domain. A new halftoning technique based on the discrete cosine transform is proposed. The method chooses an optimal bilevel image to display the original gray-level image and minimize the weighted mean square error based on the discrete cosine transform domain. The simulation results indicate that our algorithm can produce very good halftoned images without false contours.