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  • 简介:用于磁性存贮系统的铁氧体材料,在用机械方法精加工之后,由于其表层的残余应力的作用.会形成一个薄的无磁层.文中比较了磨削和研膳后的Ni-Zn铁氧体及铜的表面残余应力。用盘刚石磨削的铁氧体表面残余应力绝大多数是压应力.而用传统方法磨削的钢的表面残余应力收到多是拉应力.

  • 标签: 铁氧体 金属磨削 磁性存贮系统 残余应力 研磨
  • 简介:本刊讯双音钟是中国古代独有的青铜旋律乐器。2002年出土的湖北枣阳九连墩编钟制造于战国中晚期楚国经济、文化鼎盛时期,是继曾侯乙编钟后又一重大音乐考古发现。该组编钟有多枚破损严重,乐钟特征完全丧失。如果不能够使其形、声复原,编钟组的音律就不完整,也就无法通过编钟音律探索其中的深层文化内涵,编钟的文物价值将大打折扣。传统修复方法是将破损编钟矫形后用胶接或钎焊方法连接,这虽能复原编钟外貌,却无法复原其音频与音品,是“哑钟”。如何实现编钟形、声同时复原一直是文物修复领域的重大技术难题。

  • 标签: 文物修复 修复技术 质量 金属 文化内涵 考古发现
  • 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:超快透射电子显微镜(UltrafastTransmissionElectronMicroscopy,UTEM)是一种能够以纳米尺度空间分辨研究超快动力学过程的前沿技术。在哥廷根大学最新的研究进展里,建造了第一台具有高度相干性电子源的第三代UTEM。通过从纳米针尖发射局域的光电子,获得高度相干的电子脉冲,能够在样品处将电子斑聚焦到数个纳米,同时具有300fs的脉冲时间宽度。介绍了利用这种先进电子光源UTEM装置的几个应用:对坡莫合金薄膜的磁涡旋纳米图案进行实空间洛伦兹成像,打开应用UTEM进行超快磁性研究的大门;通过将电子脉冲聚焦到数个纳米,我们局域地探测单晶石墨薄膜上飞秒激光激发的声学声子在边缘的传播和演化;演示了自由传播电子束在激光驱动的近场中受光学相位调制产生的电子动量态相干叠加。

  • 标签: 超快透射电子显微镜 相干电子脉冲 纳米区域 超快过程
  • 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