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12 个结果
  • 简介:变换光学(TransformationOptics)可以使几何空间上的变化转移到非均匀光学超材料的光学参量的变化上。光学隐身就是其中典型的例子,就在几年前人们还认为这是不可能的。为了制备光频段、宽带、偏振不敏感、三维的光强、相位隐身材料,利用激光直写结合受激辐射耗尽技术,可以突破传统的衍射极限。这种变换的思想同样可以应用到其他领域,如力学(确切地说,弹性动力学)和热力学。还讨论了相关的实验过程和研究结果。

  • 标签: 超材料 负折射率 变换光学 变换物理学
  • 简介:Howland像差仪是一种由正负柱透镜中间夹着格栅组成的系统.它通过检出人眼透过像差仪所视的变形格栅图中的偏移变形量,来获得对应的人眼的波像差信息.建立了该系统的等效光学成像模型,从格栅所成阴影像的概念出发,得到其成像公式,给出人眼波像差计算方法.

  • 标签: 眼像差 像差仪 阴影像
  • 简介:为了满足船舶激光多环检测和自动跟踪目标多环补偿技术匹配天线的需要,用简便的角量法设计了激光天线。通过三次代数方程进行天线主镜和副镜的设计,并通过检测误差信号对角量的控制来调节主、副镜的双镜距以达到激光传播过程中光斑保持稳定不变。设计原理与实验数据符合,适用于工程应用。

  • 标签: 激光天线设计 角量法 光斑保持
  • 简介:采用锁相放大技术研制了基于荧光猝灭原理的光纤溶解氧传感器,并组装了其测试系统。该系统采用高亮度蓝色LED作为光源,光电倍增管作为探测器,光栅光谱仪作为分光仪器,并使用SR830锁相放大器来检测荧光与激发光之间的相移。测定了相移差与调制信号频率、占空比之间的关系。实验结果表明,频率为60kHz、占空比为10%的矩形调制信号能使传感器的检测精度达到最大,对光纤溶解氧传感器的进一步研究具有参考意义。

  • 标签: 光纤传感器 溶解氧 荧光猝灭 占空比 锁相放大
  • 简介:采用量子力学的微扰理论,对GaN基量子点结构的喇曼频移进行分析.在喇曼实验中,观察InGaN/GaN量子点结构的E2和A1(LO)的模式,并发现实验中样品的喇曼频移与GaN的体材料相比,有着明显的红移.

  • 标签: 量子点 喇曼频移 微扰理论
  • 简介:Gabor滤波器的参数设计是Gabor特征提取过程中的一个重要环节。根据坦克的外形特,最及对方向的敏感性对其进行了针对性的参数设置,实验结果证明得到了很好的滤波效果。根据Gabor核函数的窗口特性,提出了一种自适应的基于Gabor滤波器的特征提取算法。该算法应用Gabor滤波器的多尺度特性与样本图像进行卷积,对Gabor域响应进行局部极大值提取,经过该方法得到的特征点有效地减少了数据冗余,并且具有较好的图像表征能力。

  • 标签: GABOR滤波 参数设置 Gabor核函数 特征提取
  • 简介:在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。

  • 标签: 图像配准 角点检测 特征点匹配 仿射变换
  • 简介:针对复杂海面环境下的舰船目标检测,分析了高阶分形特征缝隙在纹理分类中的应用,提出了一种基于分形维与缝隙的目标检测新方法,并利用该方法对海面舰船目标进行了检测。实验结果表明利用纹理分形维与缝隙特征进行海面舰船目标检测,可以取得较单一分形维检测更高的准确率。

  • 标签: 纹理 高阶分形特征 缝隙 目标检测
  • 简介:针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同,提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法,算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码,分别计算分形维和缝隙,得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。

  • 标签: 链码 高阶分形特征 缝隙 目标检测
  • 简介:为提高人脸识别的正确率,提出了一种改进的特征提取及分类算法。首先采用Contour-let变换对人脸图像进行多尺度分解,然后由低频子带和各尺度各方向的高频子带得到人脸的特征值,并将它们组合成多尺度特征向量,再应用多元回归分析方法进行人脸识别。由于多尺度特征向量不仅反映了整幅图像的全局特征,还反映了图像各种尺度下的边缘、纹理等奇异特征,因此具有更多的鉴别信息;多元回归分析则充分考虑了同一总体的各样本间的强线性关系。在ORL人脸库上的实验显示人脸识别率达97.78%,优于其他的方法。

  • 标签: 人脸识别 多尺度特征向量 多元回归分析 特征提取
  • 简介:动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。

  • 标签: 多观测 运动模糊 SURF特征 特征配准