微区X射线荧光(Micro-XRF)分析技术是通过微小的X射线光束照射样品, 对样品进行原位成分观测的无损分析手段之一, 具有灵敏度高、 速度快和准确性高的特点。 采用微区X射线荧光光谱仪(M6 JETSTREAM)对安徽铜陵冬瓜山铜矿床四段岩心样品进行面扫描, 分析不同矿层共17种元素区域分布特征、 空间分布规律及组合关系等, 结果表明: (1)Cu和Fe两种成矿元素高值空间分布区域基本不重叠, S与Fe分布范围高度重叠, 关系密切, 微量元素Ni, Bi, Pb, Zn, Si, Na与Cu密切相关, 而Ti, Al, K与Fe具有弱相关性; (2)垂向上, Fe元素含量随深度增加逐步增大, 而Cu元素含量呈降低趋势, 其他元素也随深度呈下降趋势; (3)元素分布受石炭纪中期海底喷流沉积成矿作用和岩浆热液成矿作用叠加改造作用明显; (4)该钻孔矿石矿物以磁黄铁矿、 黄铜矿和黄铁矿为主, 垂向上组合规律明显, 脉石矿物以石英、 石榴子石和透辉石为主。 该技术通过分析元素空间分布规律、 相关性以及矿物组合和分配关系等可对元素富集和运移以及对矿床的成矿机制、 成因模式等地质环境和地质过程提供新认识和新证据。 结合矿床地球化学特征的分布模式, 微量元素可作为寻找主矿种的指示元素, 为深部找矿提供依据。 此外, 该技术能作为预分析技术快速筛选出感兴趣的信息和位置, 为后期各种更高精度的微区分析提供不同尺度、 不同层次的元素分布信息。

Bayer阵列被广泛地应用于CMOS/CCD (complementary metal oxide semiconductor/charge-coupled device)等前端传感器中，用以对彩色图像进行压缩编码。通过解马赛克算法将Bayer阵列还原为红、绿、蓝彩色阵列，算法性能影响着成像有效分辨率和纹理细节。随着半导体工艺的发展和目标识别等新型应用需求的提出，图像设备向着高分辨率、低延迟的方向发展，原有的解马塞克算法遇到性能瓶颈。提出了一种基于FPGA (field programmable gate array)的实时解马赛克算法，能够准确地提取图像局部梯度方向并以引导实现色彩的插值复原，整体算法仅需7行数据延迟。算法设计充分考虑FPGA的硬件特点，设计了行缓存、梯度算子、梯度方向插值等模块，降低硬件开销。实验表明，本文算法在实现微米级延迟的同时，保持了对图像纹理细节区域的复原效果，在柯达数据集上的平均峰值信噪比达到38.26 dB。

由于大气湍流的影响，远距离光学成像设备获取的图像会出现严重的退化现象，例如几何畸变、运动模糊和离焦模糊等。目前主流的湍流复原算法通常依赖于非刚性配准、重建，或者从长时的视频序列中寻找稀有的“幸运区域”，这些方法均需要庞大的计算量或者提前获得完整视频数据，无法满足实际应用场景的实时性要求。因此，提出一种可在FPGA中实现的实时湍流复原算法。该方法利用大气湍流的随机性，通过连续帧信息对图像进行时间域的滤波，解决了图像几何畸变的问题；然后，将频域的维纳滤波转换为较为容易实现的空间域卷积，解决了图像模糊的问题。实验表明，本文算法不仅满足了实时性要求，同时有效地实现了湍流图像的复原。