The mechanical property and phase structures of wheat proteins/polyvinyl alcohol blends studied by high-resolution solid-state NMR

The phase structures of thermally processed wheat proteins (WP) and polyvinyl alcohol (PVOH) blends were studied by solid-state high-resolution NMR spectroscopy. The intermolecular interactions among the multi-component systems and the behavior of each component in the blends on scales of nanometers were examined. The mechanical properties of the blends were also measured and related to the phase structure studies. The results indicated that the polymer chains of WP could be homogeneously mobilized when thermally processed with glycerol and water as plasticisers, but the glycerol predominately associated with WP rather than PVOH in the blends. The intermolecular hydrogen bonding interactions between WP and PVOH caused some extent of miscibility in the system on scales of nanometers especially when the PVOH content was low. The tensile strength and modulus of the blends were improved as compared to WP. However, the intermolecular interactions were relatively weak and could not be further enhanced by increasing PVOH component in the blends. The particle miscible WP/PVOH blends contained plasticised WP and PVOH phases in conjunction with the miscible WP/PVOH phase. Increasing the PVOH content in the blends did not result in an increase of the percentage of the miscible phase and the blends tented to be immiscible while the elongation of the blends was reduced when increasing the PVOH content in the blends.     

结合小波变换的梯度场图像渐进融合算法

基于梯度场的图像融合算法只适用于尺度差异不大于1∶4的多光谱图像与全色图像。针对尺度差异为1∶8的北京一号卫星多光谱图像及高分辨率全色图像的融合问题,提出一种结合小波变换的梯度场图像尺度渐进融合算法。利用小波变换方法将多光谱图像与高分辨率全色图像尺度差异倍数缩小,得到基于小波变换的初级融合,再进行基于梯度场的Poisson图像融合。实验结果表明,渐进融合图像与多光谱图像的平均颜色差异值为23.5,与高分辨率全色图像的平均梯度差异值为2.1,多尺度纹理特征值差异值分别为3.98、10.2、18.9,渐进融合图像与高分辨率全色图像的空间细节和纹理细节吻合程度更好。     

Preparation of Vanadium and Vanadium Oxide Clusters by Means of Inert Gas Aggregation

Vanadium clusters were prepared by the inert gas aggregation technique by evaporating V of high purity. Structural characterization was performed by high-resolution transmission electron microscopy. Apart from vanadium clusters of bcc structures in different orientations, crystalline VO clusters of NaCl structures were observed, which was attributed to the reaction with free oxygen present on the amorphous carbon substrates. The latter could be detected by electron energy-loss spectroscopy. The exposure of the samples to air caused a change to amorphous structures, which re-crystallized under the electron beam. This effect was interpreted as a reaction with water present in the air.     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

激光照射光斑检测方法

在激光照射性能监测系统的外场试验中,大气湍流等环境因素降低了光斑检测的准确性;同时传统的光斑检测方法在处理高分辨率CCD图像时速度较慢,难以满足实时处理的要求。为解决以上问题,提出一种激光照射光斑检测方法。首先采用自适应阈值法和投影法相结合的方法,将图像分割出一个或多个待检测区域;再根据靶板与成像系统的空间关系,预测当前光斑形态,并制作检测模型,对待检测区域进行相似度检测确定最优目标区域;最后对最优目标区域采用连通域分析提取光斑。实验结果表明：对于分辨率为1392×1040的图像,不仅能准确检测出光斑,还提高了检测速度,实现准确、稳定、快速的检测光斑,为激光照射器性能的评估提供可靠、有效的依据。     

自适应变分模态分解同态反褶积方法

地震波在地层传播过程中会受到大地低通滤波的影响,分辨率显著降低。反褶积处理可以提高地震资料的分辨率,同态反褶积方法对子波相位没有要求,具有更强的适用性,但在实际应用中,同态域子波与反射系数不易彻底分离。针对这一问题,提出在同态域使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)方法分离子波与反射系数信息,提高了同态反褶积的抗噪能力。首先,对地震记录进行同态变换,获得同态域地震记录;然后,对同态变换后的结果做VMD,并对分解结果进行选择性重构,消除子波的影响;最后,对重构结果进行同态反变换,提取反射系数序列。针对VMD无法直接确定分解层数的问题,提出基于重构数据与原始数据能量差自动确定分解层数的方法,显著改善了VMD方法的使用效果。理论合成资料实验表明,在时变子波和信噪比较低的情况下,该方法仍可以获得理想的计算结果。对实际地震资料处理并进行地震属性提取,该算法能够有效提高实际资料的横向分辨率,取得较好的应用效果。     

无人直升机遥感在华北平原地裂缝监测中的应用

本文介绍了无人直升机遥感技术在华北地裂缝(隆尧段)调查中的应用,给出了低空遥感地裂缝信息采集技术框架,并通过从不同角度、不同高度空中摄影方案,展示了部分遥感监测影像。根据华北平原(隆尧段)地裂缝的发育特征、建立遥感解译标志,并对隆尧地裂缝遥感信息进行探索性提取。通过野外验证,监测效果良好。本文研究成果为在平原地区快速、大面积寻找和监测地裂缝提供了可行的低空遥感技术和方法参考。     

基于IHS的高分辨率遥感影像自适应融合算法

在分析几种IHS算法的基础上,提出了一种适合于高分辨率遥感影像的自适应加权融合算法。该算法基于快速IHS变换,从亮度成份构成和空间细节注入程度两个方面加以改进,采用相关系数来调整权重,避免了人工指定权重带来的主观因素偏差,在提高影像空间细节和光谱保持之间取得了较好的均衡,同时还具备了高计算效率。通过融合实验并与几种改进的IHS算法的对比分析,该算法均优于其他几种改进算法。     

基于局部自相似性的遥感图像港口舰船检测

针对高分辨率可见光图像中靠岸舰船的灰度特征和纹理特征与港口设施极为相似而难以自动检测的问题,提出了一种利用邻域自相似局部特征提取算子提取港口舰船局部显著性特征,经过特征空间分析,并利用先验知识信息,自动检测港口舰船的算法和处理流程。实验结果表明,该处理方法具有较好的可操作性和鲁棒性,能够快速准确地检测出港口舰船目标。     

基于3D路径聚合高分辨率网络的胰腺分割

目的 胰腺的准确分割是胰腺癌识别和分析的重要前提。现有基于深度学习的主流胰腺分割网络大多是编码—解码结构,对特征图采用先降低再增加分辨率的方式,严重丢失了胰腺位置和细节信息,导致分割效果不佳。针对上述问题,提出了基于3D路径聚合高分辨率网络的胰腺分割方法。方法 首先,为了捕获更多3D特征上下文信息,将高分辨率网络中的2D运算拓展为3D运算;其次,提出全分辨特征路径聚合模块,利用连续非线性变换缩小全分辨率输入图像与分割头网络输出特征语义差异的同时,减少茎网络下采样丢失的位置和细节信息对分割结果的影响;最后,提出多尺度特征路径聚合模块,利用渐进自适应特征压缩融合方式,避免低分辨率特征通道过度压缩导致的信息内容损失。结果 在公开胰腺数据集上,提出方法在Dice系数（Dice similarity coefficient,DSC）、Jaccard系数（Jaccard index,JI）、精确率（precision）和召回率（recall）上相比3D高分辨率网络（3D high-resolution net,3DHRNet）分别提升了1.41%、2.09%、2.35%和0.49%,相比具有代表性编码—解码结构的胰腺分割方法,取得了更高的分割精度。结论 本文提出的3D路径聚合高分辨率网络（3D pathaggregation high-resolution network,3DPAHRNet）具有更强的特征位置和细节信息的保留能力,能够显著改善在腹部CT（computed tomography）图像中所占比例较小的胰腺器官的分割结果。开源代码可在https：//github.com/qiuchengjian/PAHRNet3D获得。