当前去模糊方法只利用图像单一的稀疏特性作为先验信息，忽略了伪边缘(如振铃瑕疵)对模糊核估计的影响，导致其去模糊性能不佳。本文充分利用复杂结构图像的先验信息，设计了振铃约束下的全变差正则化图像去模糊算法。首先，利用多分辨率图像金字塔策略建立多层图像模型，通过对比模糊图像和潜在清晰图像来获得振铃先验信息。其次，将振铃正则约束项融入全变差方法，构建多正则项去模糊模型，然后利用变量分离法将去模糊模型转化为多函数优化问题。最后，利用一阶原始对偶算法，根据低分辨率到高分辨率的顺序，对模糊核和原始图像完成计算，获取重构目标。实验结果表明：较当前图像去模糊技术而言，所提算法具备更为理性的去模糊效果，所复原的图像呈现出更高的峰值信噪比和结构相似度，可以更好地保持图像边缘与纹理信息。

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息, 联合非下采样Shearlet变换与剥离策略, 对其进行融合。首先, 借助非下采样Shearlet变换, 获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后, 通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略, 将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离, 并以目标层为基础, 利用图像的区域能量特征, 对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算, 并将结果与红外图像的目标层结合, 以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数, 对图像的细节特征进行测算, 通过构造方差加权因子, 得到富含细节特征的融合高频系数。最后, 对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换, 从而输出融合图像。实验结果显示, 本算法融合的图像, 比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力, 可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。

通过OH自由基A2Σ+→X2Πr电子带系分子发射光谱测温法, 实现了对氩气、 氮气、 空气三种大气压微波等离子体气体温度的测量。 探究了不同微波功率、 不同气体流量下气体温度的变化规律, 测量了氮气、 空气微波等离子体羽流的轴向温度分布。 实验结果表明, 不同工作条件下微波等离子体核心温度普遍超过2 000 K, 空气微波等离子体可超过6 000 K; 同样工作条件下三种微波等离子体气体温度满足: ＴAr分子发射光谱法 微波等离子体 OH自由基 气体温度 Molecular emission spectrometry Microwave plasma OH radical Gas temperature 

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光谱学与光谱分析

2018, 38(2): 627