水溶性的丙烯酸酯乳液是文物领域常用的保护材料, 多用于壁画、 彩画、 骨质文物、 漆木器文物的加固和粘接。 使用最广泛的丙烯酸酯乳液类文物保护材料是由原罗门哈斯公司生产的Primal系列。 商品材料如PrimalAC33、 SF016、 B60A、 WS24和MC76等在国内外的文物保护修复实践中应用较多, 但文献报道大多数是直接购买使用的修复案例, 缺乏较为系统科学的性能评价研究。 针对5种常用的Primal系列丙烯酸酯乳液文物保护材料的湿热老化性能和光老化性能开展研究, 通过微观形貌、 色差和光泽度等分析比较其耐老化性能, 采用红外光谱追踪光老化过程中的分子结构变化和吸收峰强度, 阐释其降解机理。 实验结果表明, WS24和B60A的耐湿热性能较好, SF016耐湿热性能最差; AC33的颜色和失光率变化最明显。 光老化测试发现, 紫外光照射过程中所有的材料均发生了断链反应, 另外AC33与MC76有内酯生成。 经过4 200 h光老化后, AC33、 SF016、 B60A和MC76的羰基指数（CI）均有不同程度的增大, 羰基吸收峰强度（Dt）降低了10%～15%。 WS24的羰基指数下降非常迅速, 羰基吸收峰强度降低了53%, 是5种材料中耐光老化性能最差的。 综合评价认为, B60A的耐光老化性能、 耐湿热性能均较好, 是Primal系列中耐老化性能最优的丙烯酸酯乳液文物保护材料。

为克服生物发光断层成像(BLT)的不适定性,获得稳定的光源重建结果,本文提出了一种基于连续化原对偶有效集(PDASC)的多光谱BLT重建算法,该算法将原对偶有效集算法(PDAS)与连续化技术相结合,可以自动调节正则化参数,从而获得全局最优解。多组数字鼠仿真实验验证了该算法的有效性和稳定性,且与原对偶有效集算法、硬阈值追踪法(HTP)相比,所提PDASC重建算法在不同光源设置下的各量化指标均表现更优,在体小鼠实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的潜力。

变分光流是当今光流处理算法中的热点之一, 根据光流算法存在的主要问题, 对原有光流算法提出改进, 并提出了一种新的变分光流算法。对数据项的改进策略是在TV-L1算法灰度守恒的基础上引入梯度守恒, 同时采用LK局部估计方法, 并利用结构纹理分解和双边滤波技术。改进策略可以提高处理光照变化能力以及处理噪声的能力, 提高算法的鲁棒性。改进的平滑项将TV-L1算法中的线性扩散, 改成图像驱动与光流驱动相结合的扩散方式, 对边缘的控制更加灵活。同时在处理大位移运动时, 采用由粗到精、多分辨率的金字塔分层方法进行计算, 并通过原始对偶算法改善求解速率。结果表明, 改进的算法精度较高, 实际应用性较好。

传统全变差(TV)正则化图像复原仅考虑图像的一阶梯度特征,具有图像噪声敏感、平坦区域阶梯效应明显等缺点。针对此类问题,将广义全变差(TGV)应用于图像去模糊领域,提出自适应加权的TGV图像去模糊模型,该模型能够根据图像局部结构自适应调整权值,在去模糊的同时避免阶梯效应,有效保持图像边缘并抑制噪声。提出基于原始-对偶的自适应加权TGV去模糊模型的迭代求解算法,实验结果表明,利用本文算法可获得高质量复原图像,且时间复杂度低,求解速度快。

提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法，以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数，通过高斯滤波对数据项平滑处理，抑制噪声干扰，并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率；为进一步提高光流场的估计精度，引入了非局部中值滤波的全局优化策略；为提高算法对较大位移量估计的适应性，运用了由粗到精的金字塔方法。采用Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对改进的TV-L1光流估计算法进行了实验验证。结果表明，提出的改进变分光流算法具有较强的稳健性，其光流估计精度优于传统的TV-L1模型算法。

为了在图像放大中获得更好的视觉效果,提出了一种基于总广义变分性质的变分放大模型.该模型将原始低分辨图像作为被估计的高分辨放大图像到所在空间的某个子空间的投影,利用二阶总广义变分正则化迭代处理得到被估计放大图像.通过分析新模型的性质,给出了一种有效的原始对偶放大算法.实验结果表明: 该方法能去除总变分放大方法产生的图像阶梯块效应,恢复更多的细节边缘及纹理信息,从而重构出高质量的图像; 相比于总变分图像放大方法和小波图像放大方法,该方法具有更高的峰值信噪比和更小的均方误差.