【摘 要】
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五十多年来,单束激光在材料表面诱导周期条纹的机制一直是一个令人困惑的问题。特别是二十多年来,飞秒激光在金属、半导体、透明材料表面诱导亚波长、深亚波长周期条纹引起了人们的广泛关注。利用扫描电子显微镜观测等方法,通过研究不同条件的激光照射材料表面形成的微纳结构,人们提出了激光与表面散射光干涉、激光与表面等离激元相互作用等模型解释条纹的形成机制。超快显微成像是一种研究飞秒激光照射下材料表面微纳米结构超快
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五十多年来,单束激光在材料表面诱导周期条纹的机制一直是一个令人困惑的问题。特别是二十多年来,飞秒激光在金属、半导体、透明材料表面诱导亚波长、深亚波长周期条纹引起了人们的广泛关注。利用扫描电子显微镜观测等方法,通过研究不同条件的激光照射材料表面形成的微纳结构,人们提出了激光与表面散射光干涉、激光与表面等离激元相互作用等模型解释条纹的形成机制。超快显微成像是一种研究飞秒激光照射下材料表面微纳米结构超快演化的有效方法。本文利用超快显微成像方法,研究了飞秒激光脉冲在金膜、镍铁合金薄膜表面诱导亚波长周期条纹及
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高光谱遥感图像具有图谱合一的特性,是图像理解和解译领域的重要研究课题。作为其中重要的研究方向之一,高光谱图像异常目标检测能够充分利用丰富的光谱信息,挖掘背景和目标潜在的统计特性,有能力检测到传统单波段图像和多光谱图像难以辨别的地物目标。近年来,随着高光谱图像异常目标检测在实际应用中的不断深入,以及本身所包含的大数据问题亟待解决,基于因果系统的快速检测显得尤为重要。一方面,传统的高光谱异常目标检测都
遥感影像道路提取在自动驾驶、应急指挥、智慧城市建设等基础地图数据处理和服务中具有重要作用和意义。遥感技术的发展和深度学习语义分割方法的不断进步为遥感影像道路提取提供了数据保障和技术支撑。然而,基于深度学习语义分割的遥感影像道路提取依旧面临挑战。遥感影像中道路表现出狭长跨度大、背景复杂、几何纹理特征易与背景混淆、样本不均衡、易被遮挡、拓扑连通难等独特特征,这使得遥感影像道路提取成为深度学习语义分割领
高光谱遥感技术在包括精细农业、环境监测和军事侦察等众多应用领域都有广泛的应用并占据着重要地位。在应用高光谱数据时,对其分类是图像理解与解译的前提。随着遥感探测技术的发展,光谱分辨率和空间分辨率不断细化,使采集到的高光谱图像包含了丰富的光谱和空间信息,这给高光谱图像分类带来机遇的同时也带来了新的挑战。主要面临的问题包括:数据呈现复杂的非线性特性;标记样本缺乏;噪声干扰;“同谱异物”和“同物异谱”现象
遥感高光谱成像是一种将遥感探测的二维空间信息和光谱信息相结合的具有多波段的影像数据。它可以较好地获取连续的窄波段图像数据信息,这些图像具有高分辨率的特点,可提供丰富的地物细节和特征,因此被广泛应用于地质勘探、植被生态监测、大气环境监测、农业遥感、海洋勘测等各应用领域。然而,由于高光谱成像属于被动式成像,且遥感平台离地观测距离较远,在传感器获取影像过程中,会受到多种因素的影响,如:传感器系统硬件、感
近代以来,微波遥感技术以其高稳定性、可靠性以及智能化等特点逐渐被应用在大气探测领域,同时其24小时不间断测量能力成功解决了传统探空数据低时间分辨率的问题,使得人们能够实时的掌握大气运动状态。然而在实际应用中,较低的算法执行效率和数据准确性使得微波遥感技术仍无法完全替代探空测量。高精度的微波遥感技术已成为大气探测领域的难点之一。为提高微波遥感大气参数的精度和效率,本文以地面以上十公里范围内的大气参数
高光谱图像包含紫外到中红外区域连续的几十乃至几百个窄波段图像,而且包含丰富的空间信息,因此具有“图谱合一”的数据特征。近年来高光谱数据已被广泛的应用于地球观测、环境监测、食品安全、精细农业、矿物开采、生物应用、搜救行动等领域。然而由于地球表面物质分布的复杂性、传感器高度、成像视场角以及大气传输效应等的影响,混合像元不可避免。混合像元的存在严重制约着图像数据的精确解译和目标检测。解混模型因为能够提供
智能电网凭借着双向的智能计量体系,为电力公司和用户提供了更加精准的实时监测、控制及预测等能力,为智能家居和智能城市创造了良好的基础环境。但随着细粒度智能计量精度的提高,使得智能电网中用户信息的隐私问题面临着严峻的考验。为此,国内外相关组织在该领域投入了大量的研究,但是智能计量的精度和通信过程中的延迟问题与用户隐私保护之间权衡问题给该领域的研究提出了新的挑战。同态聚合的加密方法在一定程度上缓解了三者
高光谱遥感是用多而窄的电磁波波段来获取感兴趣物体相关信息的一种成像技术。高光谱图像数据是二维空间和一维光谱信息组成的图像立方体,它将反映目标辐射的光谱信息与反映目标二维空间的图像信息集于一体,具有“图谱合一”的特性。由于高光谱图像蕴含丰富的空域光谱信息并且分辨率高,其被广泛地应用于农业、生态环境、军事等领域。分类是高光谱图像处理中的热门研究方向和核心问题。联合运用空域和光谱信息进行空域-光谱分类,
摩擦振动是机械设备运转过程中摩擦副摩擦磨损产生的一种现象,蕴涵着反映摩擦副摩擦磨损状态的信息。摩擦引起的振动是摩擦学系统输出的重要信息之一,与摩擦因数、摩擦副表面形貌、润滑介质状况、摩擦力矩、磨损颗粒等输出信息相比,摩擦振动信号可以在设备正常运行时实时采集。因此,摩擦振动信号分析是设备运行过程中实时监测摩擦副摩擦磨损状态的理想手段。开展摩擦副摩擦磨损过程中摩擦振动降噪及特征提取的研究,可为机械设备