基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法.Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解.首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数.最后经Contourlet逆变换得到增强图像.实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点.     

基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法

Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象.采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息.为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法.首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪.然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法.最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像.实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法.     

氮原子在800 nm附近的同位素位移

The Doppler-limited absorption spectra of ¹⁴N and ¹⁵N atoms were measured around 800 nm using concentration modulation spectroscopy to study their isotope shifts. The nitrogen atoms were generated by discharging molecular nitrogen buffered with helium in a homemade discharge tube. The isotope shifts of four multiplets (3s⁴P_J→3p⁴D_J^o, 3s⁴P_J→3p⁴P_J^o, 3s²D_J→5s²P_J^o, and 3p²P_J^o→5s²D_J^o) were measured and their J-dependent specific mass shifts were observed and discussed.     

一种时序信号分类算法在纳米孔道离子电流信号识别中的应用

纳米孔道单分子分析技术通常利用阻断电流的时域特征进行识别.但对于结构、分子量等相似的物质,由于其时域特性交叠,采用传统的纳米孔道识别方法难以准确分辨.为了充分挖掘具有差异性的深层特征,提升纳米孔道离子流信号识别准确率,提出了一种时序信号分类算法.通过有重叠的滑动窗口对原始信号进行分帧,并利用连续小波变换对逐帧信号进行处理,可准确获取单分子事件的时频域浅层特征信息.在此基础上,利用多分支层间特征融合网络处理获取深层特征.采用可信统计预测策略对子信号的分类概率统计,该算法对单氨基酸差异多肽的纳米孔道离子电流信号的识别准确率高达99.00%,可显著提高纳米孔道对分子量相似甚至相同的单分子的传感能力.