改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率（Dice similarity coefficient, DSC）平均值为0.9808,错误分割率（ratio of segmentation error, RSE）平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。     

红外与可见光图像配准技术研究综述

多模态图像配准能提供比单模态图像配准更加丰富和全面的信息,红外与可见光图像配准作为一种常见的多模态配准类型,在电力、遥感、军事以及人脸识别等领域具有重要的应用价值。首先介绍了红外与可见光图像配准的相关技术并阐述了配准中存在的难点与挑战,然后详细分析和总结了基于区域、基于特征和基于深度学习3种红外与可见光图像配准方法,并分别阐述了不同配准方法的优缺点,之后概述了红外与可见光图像配准技术的实际应用,最后对红外与可见光图像配准未来的发展趋势进行讨论。     

不同抗衡阴离子自旋交叉分子的制备与表征

基于三氮唑（1,2,4-1H-triazole,Htrz）体系的Fe（II）的配合物是一类非常重要的在室温附近发生自旋转变的自旋交叉分子,具有潜在的应用。本文报道了2种基于三氮唑体系的Fe（II）的配合物的制备与表征,分别为［Fe（Htrz）₂（trz）］（CF₃SO₃）和［Fe（Htrz）₂（trz）］（BF₄）,并研究了抗衡阴离子对自旋转变行为的影响。自旋交叉分子的制备由2种前驱体简单混合反应而得,结构表征表明三氮唑参与反应,并且产物中的Fe元素基本为Fe（II）,磁性测试证实了这2种分子存在自旋转变特性,并且这种自旋转变具有温度磁滞效应。实验结果还表明抗衡阴离子对于自旋交叉分子的自旋转变行为有重要的影响。抗衡阴离子空间位阻越小、抗衡阴离子的电负性越强、结构越对称规整,则自旋转变温度越高。