在(In,Ga)As缓冲层中生长的Ga0.95Mn0.05As薄膜的磁光圆二向色性(MCD)扫描磁场的测量中发现异常现象, 这一现象出现在外磁场把样品的磁化矢量扭转到与入射光方向一致或远离入射光方向之时.通过磁各向异性的平均场理论, 我们认为这实际上是磁各向异性对带-带跃迁影响的表现, 是由于空穴带劈裂和E-k色散关系均与磁化方向相关而引起的.

总结了图像序列相位关系对超分辨率图像重建效果的影响规律, 对超分辨率图像重建引起的高斯噪声和散粒噪声的放大予以研究.通过叠加不同方差的高斯噪声的图像序列重建实验, 得到结论维纳滤波可以有效地滤除放大后的高斯噪声, 但是超分辨率图像重建后散粒噪声放大成为“波纹”形状的噪声, 传统的中值滤波法不能有效地滤除放大后的“波纹”形状噪声.根据算法处理的是图像序列的特点, 提出了基于图像序列的中值滤波法, 在滤波前通过图像序列的冗余信息判断图像序列上哪些点是受到噪声污染的, 对受到噪声污染的点予以非线性“截断”滤波, 而未受噪声污染的点则不进行滤波, 比传统的中值滤波更有效地滤掉了“波纹”形状的噪声, 而且不会带来图像平滑.

从尺度不变特征变换算法的实时性与鲁棒性分析入手, 针对其在特征点匹配精度和匹配效率两方面不足, 提出一种基于运动目标的多尺度特征提取算法.该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及时间轴帧图像双向配准的办法, 成功地修正了运动目标图像配准的实时性与鲁棒性的不足.实验证明, 多尺度特征提取算法能够有效而快速地完成时间轴帧图像的特征点匹配.

传统非负矩阵分解算法的目标函数具有大量的局部极小, 在进行高光谱图像的光谱解混时, 受初始值的影响很大.为解决该问题, 作者通过在目标函数中引入丰度分离性和平滑性的约束条件, 提出一种基于有约束非负矩阵分解的混合像元分解方法.同时该算法能够满足混合像元分解问题所要求的丰度值非负以及和为一的约束.模拟和实际数据实验结果表明, 所提出的算法能够很好地克服局部极小的问题, 从而得到更优的解.同时该算法表现出了较强的抗噪声能力, 并且能够适用于无纯像元数据的混合像元分解.

介绍了一种基于石英基片的2mm波段二次谐波混频器.阐述了谐波混频器的基本原理, 建立了混频二极管对结构的高频模型, 并用全波分析软件对整个电路进行了仿真优化.实测得到射频信号在116～120GHz范围内, 当本振频率为59GHz、功率为7～14dBm时, 最低变频损耗为17dB, 最高变频损耗为20dB.混频器的P1dB为1dBm, 各端口隔离度均优于20dB.研制的集成2mm波段二次谐波混频器实测结果与设计结果吻合较好.

为了对非静止的烟幕进行插损、反射、辐射等电磁特性的测量, 采用锁相技术研制了3mm波雷达反射截面积(RCS)测量雷达和3mm波辐射特性测量雷达(辐射计).前者采用收发分置的连续波双天线体制, 可根据目标尺寸和反射的大小更换天线; 采用毫米波固定衰减器和远近程切换, 以及FFT积累的数字接收, 提高灵敏度和动态范围.后者是超外差中频迪克式体制, 用硬件和软件积分相结合的方式保证灵敏度.系统每2ms可给出一个测试结果, 实现了动态测量.

半透明介质的相变传热必须考虑介质内红外热辐射传输的影响.研究了二维矩形吸收、发射、各向同性散射性半透明介质的凝固过程.假设凝固发生在某一温度区间, 因此须考虑液、糊、固三个区域.采用有限体积法求解基于焓的能量方程, 蒙特卡洛法求解红外热辐射传输.一维相变导热、二维瞬态红外热辐射与导热耦合换热的结果与文献进行了比较, 吻合较好.分析了衰减系数、折射率、导热—辐射参数、潜热等参数对温度、液相率分布的影响.研究表明一些热光学特性参数对半透明介质的凝固过程有显著影响.

使用高光谱仪ASD Field Spec于吐丝期采集不同氮素处理的夏玉米叶片光谱, 并进行对数变换处理; 通过对“绿峰”(450~680nm)和“近红外反射平台”(760~1000nm)谱段光谱数据进行多尺度小波分解, 获取第二层离散近似小波系数向量; 采用主成分分析, 从第二层离散近似小波系数向量中提取特征作为输入参数, 建立对叶片氮素含量的广义回归神经网络估算模型.结果表明: 对数变换显著地增强了“绿峰”和“近红外反射平台”谱段夏玉米叶片光谱对不同氮素处理的响应差异; 从第二层离散近似小波系数向量中提取的小波主成分能够反映夏玉米叶片光谱在不同氮素处理下的整体变化趋势; 以小波主成分作为输入参数的广义回归神经网络能够较为准确地预测夏玉米叶片氮素含量, 并且具有一定的推广能力.

通过实地定点土壤取样和光谱测量, 研究了实测光谱反射率与土壤PH值之间的关系.分别采用反射率Reflectance、一阶导数FDR、倒数之对数log(1／R)和波段深度BD四种光谱指标建立对PH值的多元线性回归预测模型, 并且利用验证样本集对回归模型进行了检验.结果表明: 野外实测反射光谱与PH值呈良好的正相关关系, 建模精度最高, R2可达0.873, 具有快速、高精度估算土壤碱化程度的潜力, 既符合野外实际环境, 也利于今后同遥感影像进行对应分析.光谱倒数之对数( lg(1/R))的建模精度略低于实测反射率建模精度, 因此对实测光谱进行倒数之对数计算对于提高估算精度作用不大.而光谱微分法(FDR) 和波段深度(BD)的模型判定系数分别为0.728和0.648, 预测效果不理想.

室温下, 采用磁控溅射镀膜系统在Si(100)基片上制备了Ge2Sb2Te5(GST)薄膜样品.对分别经过不同能量密度的飞秒激光辐照及经退火炉200℃退火处理的样品, 进行拉曼光谱测试, 通过分析其拉曼光谱峰位的变化来研究GST薄膜从非晶态到晶态转变的相变过程.随着辐照激光能量密度的增加, 薄膜的拉曼峰位出现了定向移动.经200℃退火样品的拉曼谱与经24mJ/cm2 飞秒激光辐照的样品拉曼谱相似, 表明在一定条件下, 超快激光光致相变与温控相变具有相似的效果.

目前用于地表温度反演的单通道算法主要针对窄视场传感器建立.HJ-1B卫星红外相机为宽视场传感器, 其热红外通道(IRS4)观测天顶角可达±33°以上, 在地表温度反演时必须剔除传感器观测角度的影响.以大气辐射传输模拟为基础, 建立了基于传感器观测天顶角-大气函数系数的修正单通道算法.针对HJ-1B卫星与Terra卫星过境时间接近的特点, 提出将MODIS大气水汽含量产品作为单通道算法的输入参数, 并建立了观测天顶角-垂直与斜程大气水汽含量转换系数查找表.基于对光谱数据的模拟, 给出了适用于IRS4通道的地表发射率确定方法.验证结果表明, 修正单通道算法平均反演误差在1.1K以内, 比不考虑传感器观测角度的单通道算法精度提高0.1~0.7K, 反演误差对于传感器观测天顶角依赖性减弱.对实际HJ-1B卫星影像的应用结果表明, 修正单通道算法反演的地表温度与MODIS地表温度产品具有较好的一致性.

依据星载偏振激光雷达云相态识别原理, 借鉴星载毫米波雷达温度阈值云相态识别方法, 利用支持向量机(SVM)构建了联合CloudSat和CALIPSO卫星资料的云相态识别模型并进行了实例反演验证.SVM方法训练和测试样本集采用了CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR云廓线数据、CALIPSO的2级1km云层数据以及欧洲中期天气预报中心的辅助温度数据, 识别结果与温度阈值法得到的CloudSat云相态产品、CALIPSO云相态产品以及相关资料进行了对比验证, 结果表明联合两种雷达数据的支持向量机云相态识别技术具有较高的识别精度, 能够更为准确地反演云相态的垂直分布信息.

对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径.通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析, 提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法.首先抽取模糊函数的“近零”频偏切片作为辐射源信号的主要特征, 继而设计了切片串联策略构建了互补的特征子集对, 从而分别利用典型相关分析和鉴别典型相关分析实现了切片特征的融合.理论分析和对实测数据的实验结果表明, 所提算法不仅克服了现有的全平面核点排序法的计算问题, 而且有效地融合了模糊函数各近零切片上的互补信息, 在显著提高辐射源个体识别性能的同时, 进一步消除了模糊函数特征的冗余性.

目前图像阈值化中存在的主要问题是分割结果的有效性以及分割数目的确定, 本文提出一种新颖并且原理简单的图像阈值化算法.根据图像在直方图上的直观分布, 提出一种新的阈值判断机制, 该机制基于峰谷对阈值的影响, 累积所有直方图对阈值的认可程度, 并结合一些加速策略, 使得算法具有很强的实用性和适用性.算法结合最终的认可程度的百分比确定取值数目, 进而确定分割数目.在实验中, 引入两种较新的阈值化方法, 本文算法的分割效果在实验比较中表现良好, 也很稳定.该方法在红外图像处理中也得到较为显著的分割效果.

结合多尺度几何分析和局部二值模式算子, 构造了一种新的多尺度、多方向局部特征描述子——局部Contourlet二值模式(LCBP).通过对尺度内、尺度间及同一尺度不同方向子带内LCBP直方图统计分析, 同时考虑到LCBP的四叉树结构特点和模型的简单性, 用两状态HMT描述LCBP系数, 得到LCBP-HMT模型.在此基础上, 提出了基于LCBP-HMT模型的目标识别算法, 该算法提取LCBP-HMT模型参数作为特征, 通过比较输入目标特征和各类标准目标特征的Kullback-Leibler距离进行分类.实验结果表明, LCBP特征比传统小波域特征和Contourlet域高斯分布模型特征更具鉴别能力.

土壤含水量是地表干旱信息最重要的表征参量, 也是定量遥感反演面临的一个挑战性课题.作者在分析MODIS短波红外第6波段和第7波段对水分变化敏感的基础上, 构建了MODIS短波红外光谱特征空间, 根据土壤水分在光谱特征空间中的变化规律, 提出了简单实用的MODIS短波红外土壤湿度指数(Shortwave Infrared Soil Moisture Index, SIMI), 并利用宁夏平原实测0~10cm平均土壤含水量数据验证了该指数.结果表明: 它们之间的相关性较好, R2变化范围为0.39~0.58. 此外, 与TVX相比, 该指数具有更高的土壤水分监测精度, 证明了该方法反演区域土壤含水量的可靠性.然而, 该指数没有消除混合像元的影响, 仍需进一步改进与完善.

定义在单一空间分辨率上的树结构马尔可夫场(Tree-Structured Markov Random Field, TS-MRF)模型能够表达图像的分层结构信息, 但难以描述图像的非平稳性.针对该问题, 提出小波域的TS-MRF图像建模方法—WTS-MRF模型.按照图像分类层次树的结构形式, 该模型将一系列的MRF嵌套定义在多分辨率的小波域中: 每一个树节点对应于定义在不同分辨率上的一个MRF集合, 并通过条件概率的形式将相邻分辨率上的MRF间的作用关系考虑进来; 同时相同分辨率的父子节点对应的MRF通过区域约束嵌套定义.基于WTS-MRF模型, 给出了一个监督图像分割的递归算法, 通过给定的分类层次树表示先验信息, 并通过训练数据给出叶子节点在各分辨率上的统计参数.它在尺度内和尺度间两个层次上进行递归: 首先, 在最低分辨率上执行尺度内递归, 即采用ICM算法从树的根节点到叶子节点依次对MRF进行递归估计; 然后执行尺度间递归, 即在相邻的更高分辨率尺度上, 通过直接投影的方式依次获取每一MRF的初始估计, 并采用ICM算法递归优化; 最后, 原始分辨率的MRF估计完成, 获取最终分割结果.两组实验从视觉效果和定量指标(整体分类正确率和Kappa系数)两个方面验证了算法的有效性.