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MATLAB凸曲面代码-OptIll：为表面分类设计光源光谱功率分布

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简介：
简介：本项目提供了一套基于MATLAB的算法和代码，用于优化设计特定光源的光谱功率分布，以实现对凸曲面物体的精确表面分类。通过智能调整光照参数，提高光学检测系统的识别准确度和效率。 在多种应用领域内设计用于表面分类的光源光谱功率分布可以通过MATLAB代码实现凸曲面优化。这种方法允许用户完全控制照明条件，并调整其光谱特性以增强图像中的关键特征，从而提升图像分类任务的效果。 本项目提出了两种估算最佳光源光谱功率分布的方法：一种是无监督方法，采用非负稀疏主成分分析技术来获取最优且物理上可行的光源光谱；另一种是有监督方法，则将线性成像模型直接整合到分类算法中，并利用交替最小化策略同时寻找最有效的分类器边界和最佳照明条件。 参考文献为： Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian. Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.

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  • MATLAB凸曲面代码-OptIll：为表面分类设计光源光谱功率分布
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    简介：本项目提供了一套基于MATLAB的算法和代码，用于优化设计特定光源的光谱功率分布，以实现对凸曲面物体的精确表面分类。通过智能调整光照参数，提高光学检测系统的识别准确度和效率。 在多种应用领域内设计用于表面分类的光源光谱功率分布可以通过MATLAB代码实现凸曲面优化。这种方法允许用户完全控制照明条件，并调整其光谱特性以增强图像中的关键特征，从而提升图像分类任务的效果。 本项目提出了两种估算最佳光源光谱功率分布的方法：一种是无监督方法，采用非负稀疏主成分分析技术来获取最优且物理上可行的光源光谱；另一种是有监督方法，则将线性成像模型直接整合到分类算法中，并利用交替最小化策略同时寻找最有效的分类器边界和最佳照明条件。 参考文献为： Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian. Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
     
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    本研究探讨了通过激光技术对金属表面进行烧蚀处理，并对其产生的发射光谱进行了详细分析，旨在揭示材料特性与光谱特征之间的关联。 通过观测时间和空间分辨发射光谱的方法研究了脉冲激光烧蚀金属铝靶过程中产生的等离子体羽特性，并计算了其膨胀速度，讨论了大气中等离子体点燃的机制。
     
  • 高光谱分辨率紫外Offner成像光谱仪的设计
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    本研究设计了一种基于Offner架构的高光谱分辨率紫外成像光谱仪，旨在优化光学系统以实现卓越的图像质量和高精度光谱分析能力。 紫外成像光谱仪是遥感探测仪器的重要组成部分之一，在机载和星载领域，遥感平台正逐步要求光谱仪在实现高分辨率的同时，设备趋于轻量化和小型化。针对紫外成像光谱仪的这些特点，我们研究了基于Offner结构的紫外成像光谱系统，并设计了一种工作波段为250～400 nm、狭缝长40 mm、光谱分辨率为0.3 nm的高分辨率紫外成像光谱仪。分析结果显示，在38.5 lp/mm处调制传递函数达到0.76以上，实现了接近衍射极限的优良成像质量；同时，该设计下的系统在像元尺寸10%以内控制了谱线弯曲和色畸变。 此外，我们在此基础上缩小了原Offner结构系统的体积，从而满足紫外遥感仪器小型化、轻量化的要求，并且易于加工及装调。这一设计方案符合机载和星载遥感应用的需求。