希耳伯特空间投影测色法的计算机仿真研究

提出了一种颜色测量的希耳伯特空间投影法，并利用5个光谱相对功率分布为高斯分布的光电传感器对该法的测量误差进行了计算机仿真实验研究。     

光电积分测角的希耳伯特空间投影法

本文在光电积分测色的基础上提出了一种颜色测量的郗后特空间投影法。     

光电积分测色局部颜色最小二乘修正

本文介绍了一种用于光电积分测色的局部颜色最小二乘数值修正法。该法能使光电积分测色的准确度，在一定的色品坐标范围内达到分光测色的水平。最后还通过筛子式系统误差仿真实验验证了上述结论。     

物体色测量的全光谱最小二乘修正

本文在用光电积分法对物体色的测量中引入全光谱最小二乘数值修正，使光电积分式测色仪器因不符合卢瑟（Luther）条件所引起的误差也显著减少。本文还通过大理的计算机仿真实验，证实该法能使准确度提高约占5－10倍。     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

机械回转体轴角位移精密测量研究

应用大齿圈和消间隙小齿轮组成的传动机构,配合现代高精度光电测角传感器——多圈绝对式光电轴角编码器,采用间接测量法实现了机械回转体方位角的自动精密测量,有效解决了回转机构因无法直接安装传感器而带来的测量难题。该机构具有结构简单,稳定性好,测量精度高,能实现动态测量的优点,与计算机联用可实现自动检测与实时控制。实验证明,回转角测量标准偏差σ<16″。     

运动时间历程测量的积分成象方法

利用CCD图象传感器的线性积分成象特性,将数字图象处理技术与时间积分成象方法结合用于运动时间历程的光测分析.采用文中提出的方法,只需分别摄取被测物体上的发光标志点在静态下的图象和其在运动状态下的时间积分成象,即可确定该物体在曝光时间内的运动时间历程,并且可以直观地记录下被测物体的运动轨迹.实验表明该方法具有较高的测量精度,对测量设备和实验条件的要求也很宽松.     

具有距离保持特性的高光谱彩色可视化模型

提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法. 以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关. 该方法由以下四部分组成：1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签;3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化. 实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示.     

基于CCD照度采集合成白光色均匀性测量及分析

介绍投影显示系统的色度均匀性测试的单点法,提出了基于CCD照度采集的多点测试法．详细阐述了基于CCD照度采集的多点测试法的测试原理、系统构成及实现过程．给出了该测试方法对DLP投影系统的三色及合成白光的均匀性测试结果,并分析了其成因．最后比较了多点法与单点法的测试结果及所需测量时间．得出的结论是多点法的测试结果较单点法具有客观性和科学性,而且多点法所需的时间要远远小于单点法所需的时间．     

用光电法自动测量液体的透明度

利用ＴＳＣ－５１／９８Ⅱ上的电路模块和自行设计的光电民路，重新组合设计，真实地构成了一个自动测量试装置，该装置在自编程序的控制下工作，当被测液体滴入装置中的量筒中时，该液体的透明度的数值即刻由装置上的数码管显示出来。     

一种涂覆水凝胶的模间干涉型光纤pH传感器

为了实现pH值测量的微型化和智能化,提出了一种涂覆水凝胶的模间干涉型光纤pH传感器,满足了对光纤pH传感器结构紧凑、灵敏度高、稳定性好的需求。模间干涉型光纤干涉仪采用标准单模光纤错位熔接制得,对干涉仪进行拉锥提高其对外界折射率的响应灵敏度。将水凝胶涂覆在拉锥后的光纤干涉仪表面,当传感器周围pH值变化时,会引起感应区折射率的变化进而引起传输光谱发生变化,通过测量干涉仪光谱的漂移即可得到对应溶液的pH值。实验结果表明,传感器拉锥8 000μm后在pH值为1.88～7.61的测量灵敏度为0.76 nm/pH,线性相关系数为0.994。所提出的传感器pH值测量范围广、灵敏度高且成本较低,在pH值检测中具有广阔的应用前景。     

M／a—Si：H肖特基势垒参数的测量

介绍在中性区光电导调制下实现用高频Ｃ－Ｖ仪测量Ｍ／ａ－Ｓｉ：Ｈ肖特基势垒参数的方法，把所测结果与其他方法测量值作了比较，对Ａｌ／ａ－Ｓｉ：Ｈ势垒异常现象也进行了描述。     

板壳结构的振型测量

应用CCD图象传感器的线性积分成象机理,将时间平均成象方法与数字图象处理技术相结合提出一种新的动态光测方法.该法只需被测对象静态参考图象及共振态的时间平均成象即可重建板壳结构的振型信息,并具有设备简单、操作方便的优点.     

球极投影的若干性质

介绍了在球极投影下引入的黎曼度量,并介绍了这种度量的一些性质,指出了这种度量与从平直的欧几里德空间标准度量中诱导的黎曼度量是一致的;同时指出在球面上的连续切向量场上必然有奇点存在,这就为球面的量测作了理论上的准备;最后介绍了球极投影下的联络系数及其计算公式。     

重构外Steklov特征值的交互间隙法

考虑点源入射下含有腔体的介质反散射中出现的外Steklov特征值的重构，提出了一种基于线性积分方程的交互间隙法，利用测量的总场的Cauchy数据来重构特征值，数据测量和入射点源设置在腔体内的不同流形上。给出了该方法的相关理论，特别建立了积分方程近似解的爆破性质与外Steklov特征值之间的联系。数值算例验证了该方法的有效性。     

基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的高光谱解混

高光谱稀疏解混合方法旨在寻找光谱库的最佳子集以对场景中的混合像元进行建模。大多数稀疏解混合方法使用美国地质调查局光谱库，易造成与所研究的高光谱数据失配。利用顶点分量分析和概率输出支持向量机，设计了一种结合空间和光谱信息的基于图像的端元光谱库提取方法。由于提取的端元光谱库具有群结构，即多个端元光谱代表一类材料，因此估计的丰度也具有群体结构。提出了基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的解混算法，用来解决丰度估计优化问题。分数混合范式诱导丰度群内和群间稀疏性，全变分(Total variation, TV)空间正则化诱导丰度群空间平滑。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明，与传统稀疏解混合方法相比，该方法可以显著提高解混性能。     

利用支持向量机构建水稻镉含量高光谱预测模型

研究基于支持向量机构建水稻镉(Cd)含量高光谱预测模型的可行性.利用ASD光谱仪测量研究区水稻冠层反射光谱,通过实验室化学分析得到土壤镉含量和水稻叶片镉含量,对研究区水稻光谱进行均一化平滑处理以及小波变换降噪,构建基于支持向量机(support vector machines,SVM)的水稻镉含量高光谱预测模型.结果表明,小波变换降噪处理对SVM建立的镉含量预测模型精度有所提高,SVM高光谱预测模型的相关系数为0.8674,均方误差为0.0012.该研究为利用高光谱遥感大面积、快速监测农田作物重金属污染提供技术支持.     

基于部件模型的电气设备参数动态测量算法研究

为了获取电气设备的实时状况，提高设备的使用寿命，提出一种基于部件模型的电气设备参数动态测量算法通过分析电气设备的遮挡情况，挑选部件区域，利用合成图像模块内的纹理块、轮廓块、颜色块以及平滑度块构建部件模型，凭借迭代压缩法将模型划分成各不相同的小图像块学习小图像块间的旋转变换与尺度，获得部件模型拓扑架构，分析电气设备参数测量流程，同时将电气设备参数测量问题转换成谐振频率测量，以此缩减参数计算量最后通过功率衡量电能，参考有效值的定义，测量来自变频电源的频率设定值与谐振频率，获得电气设备的具体参数实验证明，所提方法能够精确地测量电气设备的具体参数，具有测量效率较高的优点     

基于Gabor滤波与灰度积分的人眼快速定位方法

本文提出了一种基于gabor小波滤波器和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的gabor小波进行预处理去除图像噪声,消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。该方法能提高人眼定位的计算速度,适合实时性要求高的场合。仿真实验验证了该方法的稳定性和有效性。     

基于粗糙集约简的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术可估测水稻冠层叶绿素含量,为水稻的长势遥感监测与农艺决策提供科学依据. 基于地面实测水稻叶片光谱数据,提出了一种粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法,解决了植被光谱指数相关性高易造成计算冗余以及降低水稻叶片叶绿素高光谱反演效率的问题. 首先选择18 个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量,利用粗糙集约简植被指数数据空间得到含有6 个植被光谱指数的简约核;然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量. 基于全部指数反演及基于简约核指数反演的R2 分别为0.858 6与0.850 6. 因此,该方法与采用全部指数进行反演的结果相比,不但具有相当的反演精度,而且有效缩短了反演算法步骤及时间,为大数据处理提供了新的技术方法.