作者单位
摘要
北京理工大学 宇航学院 精密测试实验室, 北京 100081
稀疏角度下图像重建算法的研究是发射光谱层析技术在场分布测量方面应用的关键问题。代数重建算法、同时迭代重建算法以及联合代数重建算法是其中应用较为广泛的迭代类图像重建算法。以蜡烛火焰为重建对象, 利用均方差、峰值信噪比、结构相似性和图像平均梯度等图像质量评价指标来分析评价不同算法的图像重建效果, 并发展了一种多指标优化算法融合的技术, 充分利用三种算法的恢复重建优势, 实现了火焰三维温度场的分区重建, 重建温度误差在5%以内。实验结果证明, 所发展的算法融合技术适用于火焰三维温度场的高质量重建。
光学测量 图像重建算法 多指标优化 算法融合 三维温度场 图像质量评价 optical measurement image reconstruction algorithm multi-index optimization algorithm fusion three-dimensional temperature field image quality assessment 
光学技术
2022, 48(6): 721
作者单位
摘要
东南大学能源与环境学院, 江苏 南京 210096
过去几十年中差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy, DOAS)在大气污染物监测方面取得了成功应用。 文章提出了根据差分吸光度最大值(OD′m)设定阈值的思想, 将传统DOAS算法与基于卡尔曼滤波的DOAS算法相结合, 利用两种算法在相同信噪比下具有不同反演精度的特点, 在保证测量精度的前提下提高了DOAS系统的检测极限, 较好地解决了短光程下低浓度气体的测量精度问题。 在常温常压和流动状态下, 对烟气中的SO2浓度测量进行了理论和实验研究。 研究结果表明, 改进的DOAS算法在OD′m<0.048 1时, SO2浓度测量精度较高, 测量下限可低于28.6 mg·m-3, 零点漂移低于2.9 mg·m-3; 传统DOAS算法在0.048 10.927 2时的SO2浓度测量都存在较大的误差, 必须进行线性度校正。
差分吸收光谱 卡尔曼滤波 算法融合 差分吸光度最大值 烟气浓度监测 检测下限 DOAS Kalman filtering Algorithm fusion Maximum value of differential optical density Monitoring of flue gases Measurement lower limit 
光谱学与光谱分析
2009, 29(4): 1036
作者单位
摘要
武汉工程大学 图像处理与智能控制研究室,湖北 武汉 430074
鉴于气动效应图像退化因素的复杂性和随机性,单一复原算法难以满足要求,提出构造复合算法来提高湍流退化图像复原质量的思路,综合各种基于不同理论模型和应用对象的实用算法,实现优势互补。给出了现有算法结合的主要途径,主要探讨了基于统计理论的MAP复原算法与基于正则化理论的总变分算法复合后各算法结构的自适应调整和改造以及各种参数的自适应性选择问题。充分利用各算法的优势,完成基于算法结构相对稳定的智能化组合。在微机上进行了一系列的复原对比实验。实验结果表明:复合算法提高了图像的总体复原质量。
高速流场 图像复原 算法融合 high-speed flow field image restoration algorithm fusion 
应用光学
2008, 29(6): 0889

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