紫外序列图像中目标的提取
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面信息获取的科学技术。
遥感技术广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使用教程。
一、像素级特征提取技术像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的特征信息。
常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取和颜色特征提取。
1. 灰度级特征提取灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。
常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。
其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。
2. 颜色特征提取颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。
常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。
可以通过计算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。
二、对象级特征提取技术对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特形态和位置特征的地物对象。
常用的对象级特征提取技术有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状提取的特征等。
1. 基于边缘提取的特征边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以获得地物对象的形态信息。
常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。
通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。
2. 基于区域分割的特征区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。
常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。
通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。
3. 基于形状提取的特征地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
紫外发光照相提取潜在指印1例
骨小 翼 出现 线性 骨折 。 本例 经 尸表 、 剖 及 病 理学 检 验 见 头皮 、 解 帽状 腱
紫 外 发 光 照 相 提 取 潜 在 指 印 １例
这 一点 也可 在实践 工作 中得到 印证 。
文 章 编 号 ： ０８３ ５ （０ １０ —０ ６０ １ ０ —６ ０ ２ １ ） ２０ ６—２
关 键 词 ：紫 外发 光 ； 光 ； 在 指 印 激 潜 中 图分 类 号 ： Ｆ ９ ． Ｄ ７ ３２ 文 献标 识码 ： Ｂ
折 相关案 例文献 ［ ， 案 例骨 折 出 现在 颅 前 窝蝶 骨 ２ 本 ］ 小翼 ， 为线 性骨折 ， 围局 限且无 延伸 ， 范 与冷冻 所致 的 骨 折形态 极 为 相 似 ； 生 前 颅 底 骨 折 形 态 一 般 较 复 而
蔡 能斌 王桂 强 徐 继 航。 １上海市公安局物证鉴定中 ， ， （．
心， 海 上 ２ ０ ８ ；． 安 部 物证 鉴 定 中心 ， 京 ００３２公 北 ２ ０６ ） ０ ０ ０ １０ ３ ；３ ００ ８ ． 上 海 铁 路 公安 处 ， 海 上
膜 、 膜外 、 硬 硬膜 下 及 脑 实 质均 无 外 伤 、 出血 等 征 象 ， 且 双眼上 、 眼睑 未见 “ 下 熊猫 眼” ， 排 除本 例 骨 折 征 可 系外 伤所致 。参 考 以往具 有 类 似 保 存 情况 的颅 底 骨
型童垫
２ 讨 论
生箜 塑
应 结 合 案 情 及 各 项 法 医 学 检 验 综 合 分 析 ， 于 此 对
类颅底骨折 的定 性要 将 保存 情 况列 为 考虑 因素。 尸 体 长 时 间冷 冻 保 存 后 脑 组 织 及 颅 腔 的膨 胀 系 数 宜 通 过实 验 获 得 具 体 数 据 范 围 ， 法 医 实 践 工 作 为 提供 参 考 。
遥感影像目标识别与提取技术要点与实例分析
遥感影像目标识别与提取技术要点与实例分析遥感影像目标识别与提取技术在现代科技中扮演着重要的角色。
它通过分析和处理遥感影像数据，实现对地球上的目标进行自动识别和提取。
这项技术的发展对于环境监测、农业生产、城市规划等方面都具有重要意义。
本文将围绕遥感影像目标识别与提取技术展开，介绍相关要点并以实例进行分析。
一、遥感影像目标识别技术要点1. 特征提取：特征提取是遥感影像目标识别的核心任务之一。
它通过分析影像中目标的独特特征，如纹理、形状、颜色等信息，以区分不同的目标。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取和频率特征提取等。
其中，纹理特征提取是较为常见且有效的方法之一。
通过提取目标表面的纹理特征，可以将目标与周围背景进行区分，实现目标的识别。
2. 分类算法：分类算法是遥感影像目标识别的关键环节。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些算法通过对训练样本的学习和训练，建立分类模型，并用该模型对图像进行分类。
根据实际应用需求，可以选择不同的分类算法来实现目标的准确识别。
3. 数据融合：数据融合是遥感影像目标识别中的重要步骤之一。
它通过将不同分辨率或不同波段的遥感影像数据进行融合，以提高目标识别的准确性和可靠性。
数据融合可以包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是将多幅遥感影像进行像素级别的融合，形成高分辨率的合成影像。
特征级融合则是将不同特征信息进行融合，以产生更具丰富信息的目标特征。
二、实例分析以农业生产监测为例，利用遥感影像目标识别与提取技术可以实现对农作物的自动识别和监测。
首先，通过对遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，获得高质量的农田遥感影像数据。
然后，通过特征提取方法，提取农田遥感影像中农作物的有效特征，如作物的纹理、形状和颜色等。
接下来，利用分类算法，将提取到的特征与已有的农作物类别进行学习和训练，建立作物分类模型。
最后，利用该模型对新的遥感影像数据进行分类，实现对农作物的自动识别。
数码红紫外照相提取光滑客体上潜在指纹的比对研究
打 开 Ａ ｄ ｒ Ｃ Ｄ 计 算 机 控 制 软 件 （ ｎ ｏ ｎ ｏ Ｃ Ａ ｄｒ
ＭＣ ， 工作 温度设 置到一 ℃一 一 ｃ 。 Ｄ）将 ３ ５【 ＝
的照射 下 ， 以发 出长波 紫外光 ， 这种光 很 微弱 。 可 但
红外 照相 ：Ｃ Ｃ Ｄ系统达 到所要求 的温度后 ． 圈 光 设 置 为 ５ 。 门控制 选 择 为“ 全 自动 ” 曝光 时 ．快 ６ 完 ，“
检验 。 所 记录 实验 结果进 行分析 。 结潜在 指纹 适合 提取 的量化 条件， 比对提 取效 果。 对 总 并 实验结 果 ： 获得 了
两种方 法提 取光 滑客体 上潜 在指 纹 的最 佳拍 摄方 法和 实验量 化条 件。实验结论 ： 用全波段 数码 影像 系统 利 红紫外 波段对 光 滑客体 上 的潜在 手 印进 行 拍摄 提取 ， 波紫外 效 果优 于红 外照相 。 短 由于配 合定 向反 射技 术 使红外 提取 效果也 能满 足检 验鉴定 的条 件 。
提 取 结 果
实验样 本 的制 作 ： 干燥 毛玻 璃 上遗 留油汗混 在 合指 纹 ， 侧光 观 察指纹 并按规 范贴 好 比例尺 。
图 １ 毛玻 璃 上 的油 汗混 合 指 纹利 用 全 波段 为 数码 影像 系 统在 ２ ４ ｍ 短波 紫 外 照射 下 的拍 摄效 ５ｎ
果 。一 般来 说 ， 印 中的 汗液等 物质 在短 波紫 外线 指
二 、 验 方 法 实
预览 图像 ， 捕捉 当前 短波 紫外光亮 度分 布 图像 。
输 出标 准 图像 ， 择 图像 为 ＂ Ｉ Ｆ 选 ． Ｆ ”格式 。 Ｔ 记 录拍ຫໍສະໝຸດ 条 件 ， 结果进 行测 评 。 对
三 、 验 结 果 实
紫外吸收光谱分析UVPPT课件
当取代基上具有的非键电子的基团与苯环的π电子体系共轭相 连时，无论取代基具有吸电子作用还是供电子作用，都将在不同 程度上引起苯的E2带和B带的红移。
当引入的基团为助色基团时，取代基对吸收带的影响大小与 取代基的推电子能力有关。推电子能力越强，影响越大。顺序为 －O－＞－NH2＞－OCH3＞－OH＞－Br＞－Cl＞CH3
2.3.1 概述
紫外-可见吸收光谱（Ultraviolet and Visible Spectroscopy, UV-VIS）统称为电 子光谱。
紫外-可见吸收光谱法是利用某些物质的分子吸 收200～800nm光谱区的辐射来进行分析测定的 方法。这种分子吸收光谱产生于价电子和分子轨道 上的电子在电子能级间的跃迁，广泛用于有机和无 机物质的定性和定量测定。
图2.23 紫外—可见吸收曲线
3
2.3.2 紫外吸收光谱的基本原理
1 电子跃迁类型
（1）σ→σ* 跃迁 指处于成键轨道上的σ电子吸收
光子后被激发跃迁到σ*反键轨道
（2）n→σ* 跃迁 指分子中处于非键轨道上的n电
子吸收能量后向σ*反键轨道的跃迁
（3）π→π* 跃迁 指不饱和键中的π电子吸收光波
能量后跃迁到π*反键轨道。
9
iii B—带 B带（取自德文：benzenoid band, 苯型谱带）。它
是芳香族化合物的特征吸收带。是苯环振动及π→π*
重叠引起的。在230～270nm之间出现精细结构吸收， 又称苯的多重吸收，如图2.20。 iv E-带 E带（取自德文：ethylenic band，乙烯型谱带）。 它也是芳香族化合物的特征吸收之一（图2.25）。E带 可分为E1及E2两个吸收带，二者可以分别看成是苯环
对位—OCH3取代 +25
紫外分光光度法在姜黄素类化合物提取中的应用
紫外分光光度法在姜黄素类化合物
提取中的应用
紫外分光光度法是一种用于分析物质的化学测定方法，它可以通过分析样品中特定物质的吸收率来测量其含量。
在姜黄素类化合物的提取中，紫外分光光度法也得到了广泛应用。
姜黄素类化合物是一种具有特定结构和性质的天然产物，其中所含的姜黄素是一种重要的营养成分，具有较强的抗氧化能力、抗炎作用和保护血管等效果。
因此，将姜黄素类化合物提取出来，对于增强人体免疫力、改善人体健康具有重要意义。
紫外分光光度法可以用来检测姜黄素类化合物的提取情况，它可以直接测定样品中姜黄素的含量，从而评估提取的效果。
通常情况下，在提取过程中，样品会被分成多种不同溶液，采用紫外分光光度法可以快速准确地测定每种溶液中姜黄素的含量，并且根据结果可以确定各种溶液的加工方式。
此外，紫外分光光度法还可以用来评估提取的效率，即避免把过多的原料浪费，进而节省成本。
紫外分光光度法也可以用于检测提取后的姜黄素类化合物的纯度。
在姜黄素类化合物提取中，提取的结果可能
会受到原料品质的影响。
紫外分光光度法可以准确地测定姜黄素的含量，从而从中得出最优提取方案，进而提高提取后产品的纯度。
紫外分光光度法在姜黄素类化合物提取中的实际应用，可以大大提高姜黄素的提取效率和产品的纯度，从而节省大量的成本。
因此，紫外分光光度法在姜黄素类化合物提取中具有重要的作用。
紫外可见吸收光谱法可见光谱的特征吸收峰的形状及所在位置 PPT
H
C
H
K
O
电子 电子
n 电子
有机化 合物的紫 外—可见吸 E 收光谱是3 种电子跃迁 的结果
* *
R
n
E, B
2. *和n *跃迁
*跃迁 含有不饱和键，如双键和叁键等有机 化合物中含有电子，可以发生*跃迁。 吸收强度大， =104~105，强吸收 若有共轭体系，波长向长波方向移动， 相当于200~700 nm 含不饱和键的化合物发生π→π*跃迁 C=O ， C=C， C≡C
d yz d xz
d xy
d yz d xz
在八面体场中d轨道的分裂示意图
例：H2O配位场强度＜NH3配位场强度 [Cu(H2O)4]2+ 吸收峰在794 nm 浅蓝色 [Cu(NH3)4]2+ 吸收峰在663 nm 深蓝色 ——常见配位体配位场强度顺序 ——配位体的配位场越强， d轨道分裂能就越 I Br Cl F OH C2O42- =H2O 大，吸收峰波长就越短。 SCN- 吡啶=NH3 乙二胺联吡啶邻二氮 菲 NO2- CN——d—d跃迁跃迁概率较小, 很小，一般 只有0.1~100 L. cm-1 . mol-1，定量分析价值 不大，可用于配合物的结构研究。
n*跃迁
不饱和键的原子含有非键电子则能发
生n*跃迁。 吸收强度小，＜102，弱吸收 电子和n电子比较容易被激发，*轨 道的能量又比较低，所以由这两类跃迁所 产生的max>200nm。（紫外、可见光区） 含杂原子的双键不饱和有机化合物 C=S O=N- -N=N例：丙酮 max =280 nm
红移与蓝移
某些有机化合物经
取代反应引入含有未共享
电子对的基团之后，吸收
高光谱特征提取目标检测
高光谱特征提取目标检测
高光谱图像是指在可见光和近红外波段内，对物体反射或辐射的连续光谱进行高精度的采集和记录，具有很强的光谱分辨率和丰富的光谱信息。
高光谱图像在许多领域有广泛的应用，如农业、林业、生态环境、地质勘探和军事领域等。
其中，高光谱图像的目标检测是一项重要的任务，它可以帮助我们从图片中准确地提取出需要识别的目标。
在目标检测中，高光谱特征提取是一个关键的步骤。
目前，常用的高光谱特征提取方法主要有以下几种：
1. PCA（主成分分析）方法：通过对高光谱数据进行降维处理，提取出主要成分，从而达到提取特征的目的。
2. LDA（线性判别分析）方法：通过计算类别之间的距离和类别内部的方差，选择一个具有最大分离度的特征子集。
3. ICA（独立成分分析）方法：通过将高光谱数据表示为互相独立的成分，从而提取出特征。
4. 基于小波变换的方法：将高光谱数据进行小波变换，从频域提取特征。
这些方法各有优缺点，需要根据具体情况进行选择。
在实际应用中，我们根据任务需求选择合适的方法，并对特征进行筛选和优化，以获得更好的检测效果。
- 1 -。
uve算法提取波长
UVE（Unmixing via Virtual Excitation）算法是一种用于光谱图像分析和处理的方法，它可以用于提取波长信息。
在UVE算法中，首先需要构建一个虚拟的参考光谱，这个参考光谱可以由已知的纯物质光谱或多个纯物质光谱的线性组合得到。
然后，将待处理的光谱图像与这个虚拟参考光谱进行比较，通过优化算法，使得待处理的光谱图像与虚拟参考光谱之间的差异最小化。
在优化过程中，UVE算法会不断调整待处理光谱图像中的各个波长的权重，使得虚拟参考光谱与待处理光谱图像之间的差异最小化。
这个过程可以通过迭代的方式进行，直到达到预设的停止条件为止。
最终，UVE算法可以提取出待处理光谱图像中的各个波长的权重，这些权重可以用于确定各个物质在光谱图像中的含量。
同时，这些权重也可以用于重建出各个物质的光谱图像，进一步进行后续的分析和处理。
UVE算法具有较高的稳定性和鲁棒性，可以应用于各种类型的光谱图像分析和处理中，如可见光、红外、紫外等类型的光谱图像。
此外，UVE算法还可以与其他算法结合使用，如混合像元分解算法、化学计量学方法等，进一步提高光谱图像分析和处理的准确性和效率。
总之，UVE算法是一种非常有用的光谱图像分析和处理方法，它可以用于提取波长信息并确定各个物质在光谱图像中的含量。
紫外吸收法测定核酸含量ppt课件
1．干扰本实验的物质有哪些？ 2. 设计排除这些干扰的实验。
2.取两支离心管，甲管加入2mL样品溶液和2mL蒸馏水，乙管 加入2mL样 品溶液和2mL沉淀剂。混匀，在冰浴上放置 30min。
3.在3000r/min下离心10min。从甲、乙两管中分别吸取0.5 mL上清液，用蒸馏水定容至50mL。选择厚度为1cm的石英 比色杯，在260nm波长处测定A值。
4.测定A280的值。求出A260/A280.判断RNA的纯度。 RNA=A260/A280=2.0
注意事项
1. 紫外分光光度计使用前要预热。
2. 比色皿应成套使用，注意保护,不能拿在光面上。
3. 离心机使用前必须将离心管平衡，对称放置。调速必须 从低到高，离心完等转子完全停下后，再打开盖子，然 后将转速打到最低。
在日常生活中，随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费，也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
在日常生活中，随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费，也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
二、计算公式
ΔA260
RNA浓度 =
xN
0.024 x L
式中， ΔA260为甲管稀释液在260nm波长处A值减去乙管稀释 液在260nm波长处A值；
L ─，随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费，也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
试剂和器材
• 试剂：
• 材料
• 钼酸铵－过氯酸沉淀剂：取 3.6mL 70%过氯酸和0.25g钼 酸铵溶于96.4mL蒸馏水中， 即成0.25%钼酸铵－2.5%过 氯酸溶液。
N ——为稀释倍数；
斑点提取最简单方法
斑点提取最简单方法引言在图像处理和计算机视觉领域，斑点提取是一个很基础但非常重要的任务。
斑点提取是指从图像中将感兴趣的目标物体或目标区域与背景区域分离出来，常用于医学图像分析、目标检测、图像分割等许多应用中。
本文将介绍斑点提取的最简单方法。
方法一：灰度阈值法最简单的斑点提取方法之一是灰度阈值法。
该方法基于一个简单的思想：将图像转换为灰度图像后，通过设定一个阈值来将像素分为目标和背景两类。
具体步骤如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 选择一个合适的阈值，将灰度图像转换为二值图像。
阈值的选择可以根据经验或采用自适应阈值的方法。
3. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
灰度阈值法是一种简单而常用的方法，适用于目标与背景之间的灰度差异较明显且背景相对简单的情况。
方法二：基于颜色特征的方法对于彩色图像，我们可以利用目标物体与背景在颜色上的差异来进行斑点提取。
具体步骤如下：1. 将彩色图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。
2. 提取目标物体所对应的颜色范围，可以通过手动选择合适的颜色范围或采用自适应的方法。
3. 根据颜色范围，在HSV图像中对目标物体进行分割得到二值图像。
4. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
基于颜色特征的方法适用于目标物体与背景在颜色上有明显差异的情况，例如水果、花朵等图像。
方法三：基于纹理特征的方法有时候，目标物体与背景在纹理上的差异更为显著，这时候可以使用基于纹理特征的方法进行斑点提取。
具体步骤如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行纹理特征提取，可以采用LBP（Local Binary Pattern）等方法。
3. 根据提取的纹理特征，将图像分割为目标和背景的两个类别。
4. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
基于纹理特征的方法在一些纹理丰富的图像中效果较好，例如布料、树皮等图像。
方法四：基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了很大的突破，也可以用于斑点提取。
基于OpenCV的紫外成像检测量化参数提取方法
基于OpenCV的紫外成像检测量化参数提取方法作者：袁晓辉孙林涛李博来源：《现代电子技术》2017年第01期摘要：目前紫外成像法表征放电强度一般采用“光子数”参量，该参量可以直接从仪器中读取。
但该参量与仪器的增益设置以及观测距离之间存在着较为复杂的非线性关系，难以对放电进行量化分析。
故有必要研究新的量化参量用于表征放电特性。
紫外成像仪输出的信号为视频或图像，其携带了大量反映放电特性的信息，如放电的位置、放电的大致形状、放电点的个数和放电区域的大小等。
另外，在紫外图像中，放电表现为一些白色的区域（这里定义为光斑区域）。
基于此，提出了一种新的紫外量化参量，采用图像处理的方法提取相关的图像参量表征绝缘子表面的放电过程。
关键词：紫外成像；局部放电；量化提取； OpenCV中图分类号： TN911.73⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2017）01⁃0045⁃04Abstract：The parameter of ″photon quantity″ is used in the ultraviolet imaging method to character the discharge intensity， and can be read out in the instrument directly. This parameter exists the complex nonlinear relationship between the observation distance and gain setting of instrument， so it is difficult to perform the quantitative analysis for the discharge. To overcome the above problem， it is necessary to study a new quantization parameter to character the discharge characteristics. The output signal of the ultraviolet imager is shown as video or image form， which carries a large amount of information reflecting the discharging characteristics， such as the discharge position， discharge approximate shape， discharge point quantity and size of the discharge area. In the ultraviolet image， the discharge performance is presented as a few white areas （spot area）. On this basis， a new ultraviolet quantization parameter is proposed， in which the image processing method is used to extract the relevant image parameters to character the discharge process in the surface of the insulator.Keywords： ultraviolet imaging； partial discharge； quantitative extraction； OpenCV0 引言超高压电网是深圳电网的主干电网，具有线路长、绝缘子数量庞大、沿线地理环境复杂多变、安全运行可靠性要求高等特点，其中超高压输电线路和变电站电气设备多数在大气环境下工作，在长期的电、热、机械应力的作用下不可避免地会出现绝缘劣化、老化甚至损坏的问题，与此同时会辐射出很多种类的非电信号，如声、热、光、电磁波等，国内外大量学者针对这些特征信号检测进行了大量研究并提出了很多创新性的方法。
紫外光谱03共19页PPT资料
H C=C H
C=C
H
H
290(27000)
3）超共轭效应影响
O C H 2=C HCC H 3
219
280(14000)
O C H 3 C H =C HCC H 3
224
[讨论] 按紫外吸收波长由长到短排列成序：
(A) CH3
CH3 (B)
(C) CH3
4）溶剂的影响 * 跃迁，溶剂极性增加，吸收红移。 n* 跃迁，溶剂极性增加，吸收蓝移。
*
n*
*
n*
E
n
*
*
* 和 n* 跃迁，吸收波长：< 200nm (远紫外区)； * 和 n* 跃迁，吸收波长： 200~400nm (近紫外区)； • UV检测：共轭烯烃、共轭羰基化合物及芳香化合物。
2. 紫外光谱图 吸收峰的位置、吸收强度
横坐标：波长（nm）
15
纵坐标：A， ， log，（nm）
39 5 30
共轭体系上取代基
OCOR OH Cl Br NR2
H3C CH3 O
CH3
α：10； β：12； γ位或更高位：18 αβγδ：6 α：35；β：30；γ：50 α：15：β：12 α：25；β：30 β：95
母体
215
延伸双键
30
取代烷基（3个） 54
9
6 3
200 220
260 280
320 340
nm
最大吸收波长：max
最大吸收峰值：max
例：丙酮
正己烷
max = 279nm ( =15)
• 基本术语：红移、蓝移、生色基、助色基
红移（向红移动）：最大吸收峰波长移向长波。 蓝移（向蓝移动）：最大吸收峰波长移向短波。 生色基：产生紫外（或可见）吸收的不饱和基团，如：C=C、
第6章envi中图像信息提取
；
VT ⑥如果追踪长度大于
，则输出追踪边缘路径。否则，放弃该追踪起点和该方向
的追踪，转至下一个方向；
⑦一个点四个方向追踪结束后，转至下一个点。
，输出图像为 t
，则
f
t
(
x,
y)
=
1, 0,
f (x, y) ≥ θ f (x, y) < θ
（6-1）
f ( x, y ) 若用灰度变换的方法来研究图像
，其灰度变换函数如图 6－1 所示。这
是研究灰度变换最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。二值化处理就是把图像
f (x, y)
m
∑ N =
总像素数
ni
i =1
2
各值的概率
Pi =
ni N
k 然后用 C 将其分成两组 0 = {1 − −k} 和 C1 = {k + 1 − −m} ，
各组产生的概率如下：
k
∑ ω C0 产生的概率 0 = i=1 Pi = ω (k )
m
∑ C1产生的概率 ω1
=
Pi
i=k +1
= 1 − ω (k )
连通链码的总长度 N。在八连通链码中，偶数链码的长度为 1，奇数链码的长度为 2 ，其
边界的周长为
N
P = ∑ ni i =1
图 6-5边界的连码表示
7
图 6-6边缘连码方向（a）四连通连码（b）8连通连码 6.4 虫随法边缘轮廓跟踪
形成周界的轮廓跟踪法俗称虫随法。在图 6—7a的二值图例中，一只想象中的虫开始 从白边缘向黑像区爬行，当虫穿过——个黑像素时便左转弯并走向下一像素。如果下一像 素是黑的，虫便再次左转弯，如果像素是白的便右转弯。这种过程—直继续到虫回到 原 来的出发点为止。将每次从黑到白或从白到黑穿过边界的笛卡尔坐标记录为边界位置 （i,j），勾划出物体的边界轮廓。在图 6—7(a)中物体右下角的突出像素与邻像素是八连通 的，不包括在边界内。但在图 6—7(b)中，当出发点改动之后，这一突出像素便包括在边界 之内了。因此，边界定义与出发点有关。另一障碍是物体内的孔，它可能使虫迷路。若赋 予虫子以某种记忆能力，让虫记住它走过的步子，并当它走错路时便走回程，则上述性质 的问题可以得到克服。对于二值灰度图像，虫随法应用最多，其概念也容易推广 到多值 图像中。只要相邻像素的灰度差足够大便可以设法确定边界点。实际上，当虫随动器移动 时便勾划出图像的边缘。
微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法
微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法周影;娄洪伟;周跃;毕琳;张鑫磊【摘要】In order to enhance the corona detection efficiency of commercial SBUV /Visible double spectral co-rona detect systems and avoid the noise interference,an automatic real-time detection method detecting weak solar blind ultraviolet corona is proposed.Based on the analysis of statistical characteristics of the corona target and noise time-domain,utilizing corona characteristics in continuous time domain,the pretreatments like gray image binarization and morphological dilation are completedfirstly,followed by accumulation of the N succes-sive frames,then thresholding.At last the features of corona like location,size and so on are extracted.Upon completion of the calibration of radiation equipment,the corona′s photon c ounting reference value can date back immediately.The mathematical model of detecting probability and false arm rate(FAR)is established. We implement the method and test on a high-speed digital processing platform TMS320DM642 using the video of corona,and the results show that its FAR is 2.85 ×1 0 -5 ,and the processing time is less than 1 20 ms,in-dicating that the weak corona can be detected in real-time.%针对目前商用日盲紫外／可见光双谱段电晕探测仪对故障的判定效率低且容易受噪声干扰问题，本文提出了一种微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法。
银杏叶黄素的提取及紫外光谱表征
浙江农林大学开放性实验论文项目名称银杏叶黄素的提取及紫外光谱表征学院班级理学院姓名王卉殊学期 2012-2013年第一学期银杏叶黄素的提取及紫外光谱表征班级:应用化学112班姓名：王卉殊摘要：本实验用乙醇提取，通过氧化铝柱层析，用正己烷洗脱，得到的叶黄素。
即可除去银杏叶中大量的醇溶性杂质，又可得到了纯净的叶黄素。
将叶黄素用紫外分光光度计表征，确定其最大吸收波长。
关键词：银杏叶，叶黄素，提取，柱层析，紫外分光光度计1文献综述1.1银杏叶的概述银杏叶（Ginkgo Leaf）是近年来国内外药物开发和研究的热点之一，其脂溶性提取物主要成分为黄酮和内酯类化合物，已被广泛应用于心脑血管疾病的治疗。
银杏叶，性味苦甘涩平，内含双黄酮，经实验和临床证明，它具有降低血清胆固醇、扩张冠状动脉的作用，对于冠心病、高血压有一定的辅助治疗作用.[1]叶黄素是一种无维生素A活性的类胡萝卜素，属纯天然色素，无毒副作用，不溶于水，溶于油脂、乙醇等。
叶黄素有八种异构体，以全反式为主，一般从植物中提取。
叶黄素广泛存在于蔬菜、花卉、水果与某些藻类生物中，属于“类胡萝卜素”族物质，而类胡萝卜素是国际公认的具有防病抗病生理功能的天然物质，其主要功能是单线态氧的有效淬灭剂，能消除羟自由基，是脂类过氧化反应的断链抗氧化剂，在细胞和细胞膜中和脂类结合而有效的抑制脂类的氧化，对于人体疾病的预防发挥重要的作用。
开发利用银杏叶黄素对于丰富叶黄素来源，提高银杏叶的价值具有重大意义。
[1]抗氧化剂是一种在植物中广泛存在的化学物质，能够和体内的自由基广泛结合，发挥抗氧化作用。
自由基可以提高机体的氧化作用，杀死体内的有害菌并产生能量，但过量的自由基将损害细胞，危害健康。
随着对抗氧化剂研究的不断深入，人们认识到不同的抗氧化剂在体内执行不同的生物学功能。
叶黄素（Xanthophylls）是一种性能优异的抗氧化剂，是构成玉米、蔬菜、水果、花卉等植物色素的主要组分之一，叶黄素在甘蓝、羽衣甘蓝、菠菜等深绿色叶菜以及金盏花、万寿菊等花卉中含量最高。
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摘要 ：分析 了 “ 盲 ”紫外 ＩＣ （ 日 Ｃ Ｄ增强型 电 荷耦合 装置） 系统所采 集紫外 图像 中噪声和 目 的特点 ， 于紫外 探测 标 基 图像 的特点 ，提 出了一种 紫外序 列图像 中 目 标提取的方法。该方法首先 采用 时域递 归低通滤波算法对 紫外 图像 进
行降噪处理，有效抑制了图像中的随机噪声，提高了图像的对比度。然后运用自 适应阈值分割算法对目 标进行 了
Ｖ０ ．４． ． １ １３ Ｎｏ １ ＮＯ ， ０ ７ Ｖ２０
紫外序 列图像 中 目标 的提 取
赵 玉环 ２ 丰 ，隋永新 ，杨 怀江 ，曹健林 ，闫 一
（ ．中国科学院长春光学精密机械与物 理研 究所应用光学 国家重点实验室 ，吉林 长春 １０ ３ ； １ ３ ０ ３ ２ ．中国科学院研 究生院 ，北京 １ ０３ ０ ０ ９）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｏ ｓ ｎ ａ ｇ ｔｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｏ ｈ ｌ ａ ｉ ｌｔ ｉ ｇ ｅｅ ｔｄ ｂ ｈ ｔ ｖ ｏ ｅ ｎ ｅ ｓｆ ｒ Ｃｈ ｇ ｅ ｎ ｉｅ ａ ｄ ｔ ｒ ｅ ｈ ｃｅ ｔ ｆｔ ｅ ｕ ｔ ｖ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｄ ｔ ｃｅ ｙ ｔ ｅ Ｕｌ ａ ｉ ｌｔＩ ｔｎ ｉ ｅ ａ ｅ ｒ ｉ ｃ ｒ ｒ ｉ ｒ
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提取 。实验结果表明，该方法能较好地检测 出紫外序 列图像 中的 目 ，具有较 强的噪 声抑制能力。 标
关键词 ：紫外 图像；递归滤波；阈值分割
中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ９． ４ 文献标志码：Ａ
Ｔａ ｇ ｔｅ ｔ ａ ｔｏ ｒ ｍ ｈ ｔ ａ ｉ ｌｔｉ ａ ｅｓ ｑｕｅ ｅ ｒ ｅ ｘ ｒ ｃｉ ｎ ｆ ｏ ｔ ｅｕｌｒ ｖ ｏ ｅ ｍ ｇ ｅ ｎｃ ｓ
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第３ ４卷第 １ 期 １
２０ ０ ７年 １ 月 １ 文 章编号 ： １０ — ０ Ｘ（０ ７ １— ０ ０ ０ ０ ３ ５ １ ２ ０ ）１ ０ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ — ４
光 电工程
Ｏｐ ｏ Ｅｌｃｒ ｎ ｃＥ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｔ — ｅ ｔ ｉ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｏ