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.

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。

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。

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。

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。

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。

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。