非均匀性矫正
磁共振成像中的磁场均匀性与像质优化
磁共振成像中的磁场均匀性与像质优化磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）作为一种非侵入性的医学影像技术，已经广泛应用于临床诊断与研究领域。
然而，MRI图像的质量往往受到磁场均匀性的影响，因此磁场均匀性的优化成为MRI图像质量改进的关键。
在MRI成像中，磁共振信号的产生与大静态磁场（主磁场）的均匀性密切相关。
在理想情况下，主磁场应该是完全均匀的，即处于同一强度和方向。
然而，由于许多因素的干扰，如磁场的非线性、磁场非均匀性和磁场漂移等，导致实际的磁场不完全均匀。
磁场均匀性问题对MRI图像的质量有直接的影响。
首先，磁场均匀性不佳会引起图像的畸变。
这种畸变表现为图像中物体尺寸和形状的改变，严重的甚至会导致结构的丧失。
其次，磁场均匀性差还会影响信号的强度和对比度。
磁场均匀性不良会导致信号强度的不均匀分布，使得病灶的检测和区分变得困难。
此外，磁场均匀性对于成像的空间分辨率和几何失真也有影响。
为了解决磁场均匀性问题，研究人员提出了多种方法。
首先是磁场均匀性的校正技术。
利用专用的校正方法和设备，可以对磁场进行精确的校正和调整。
常见的校正方法有磁场调节、Shimming和磁体设计等。
其中，磁场调节是指通过改变主磁场磁体中的电流分布来校正磁场均匀性。
Shimming是通过在磁体中添加各种磁铁或电流阵列，产生不同的磁场来校正偏差。
此外，研究人员还提出了一些磁场均匀性不敏感的成像方法。
这些方法主要通过改变成像过程中的脉冲序列和梯度设计来减小磁场均匀性的影响。
例如，可以使用梯度矫正技术对磁场不均匀性造成的像偏移进行补偿。
另外，还可以使用平行成像技术来改进磁场均匀性不佳区域的图像质量。
除了以上方法，还有一种更高级的方法是利用新型的高场磁体来提高磁场均匀性。
传统的MRI系统一般使用低场(1.5T)或中场(3.0T)强度的磁体。
而高场MRI系统使用更高强度的磁体，可以有效地提高磁场均匀性。
然而，高场MRI系统存在一些技术挑战，如磁性共振频率偏移、磁体安全性等问题，需要进一步研究与解决。
CT衰减矫正对门控心肌灌注显像测定左心室功能参数的影响
CT衰减矫正对门控心肌灌注显像测定左心室功能参数的影响楚克涛1,2，桂文茁1,2，方文珠「，罗章伟3银(右江民族医学院1.附属医院核医学科,2.研究生学院，广西百色533000；3.广西中医药大学第一附属医院核医学科，广西南宁530023)【摘要】目的探讨CT衰减矫正(CTAC)对门控心肌灌注显像(G-MPI)测定左心室功能参数的影响。
方法选择2019年7月耀2020年7月检查的72例患者，行99m Tc-甲氧基异丁基异腈(MIBI)静息G-MPI，分别使用CTAC和非衰减矫正(NOAC)处理图像，测定左心室舒张末期容量(EDV)、收缩末期容量(ESV)、左室射血分数(LVEF)，且所有患者均在1周内完成超声心动图(ECHO)检查，比较CTAC、NOAC和ECHO测定左心室功能参数的差异。
结果①CTAC和NOAC测定的EDV、ESV、LVEF分别为(91.10±18.32)mL和(91.01±18.30)mL,(46.03±13.78)mL和(45.76±13.54)mL,(50.11±7.99)%和(50.25±7.81)%,它们之间的差异均无统计学意义(P>0.05)遥②ECHO测定的EDV、ESV、LVEF分别为(87.85±16.97)mL、(35.11±11.22)mL、(60.28±9.02)%,其中EDV、ESV均小于CTAC和NOAC(P<0.05)袁LVEF均大于CTAC和NOAC(P<0.05),CTAC-G-MPI和ECHO测量的EDV、ESV、LVEF相关系数分别为0.80,0.83,0.74,且一致性良好。
结论CTAC对G-MP I测定左心室功能参数不会产生影响，其结果准确可靠，与ECHO具有良好的相关性和一致性。
揖关键词】体层摄影术；X线计算机；衰减矫正；门控心肌灌注显像;左心室功能；超声心动图中图分类号:R816.2文献标志码:A DOI：10.3969/j.issn.1003-1383.2021.03.004Effect of CT attenuation correction on left ventricular functionmeasured by gated myocardial perfusion imagingCHU Ketao1,2,GUI Wenzhuo1,2,FANG Wenzhu1,LUO Zhangwei3^(1.Department of Nuclear Medicine of Affiliated Hospital,2.Graduate School,Youjiang Medical Universityfor Nationalities,Baise533000,Guangxi,China； 3.Department of Nuclear Medicine,The First Affiliated Hospital of Guangxi University of Chinese Medicine,Nanning530023,Guangxi,China)揖Abstract]Objective To investigate the effect of CT attenuation correction(CTAC)on left ventricular function parameters measured by gated myocardial perfusion imaging(G-MPI).Methods A total of72patients who came to our department underwent99m Tc-MIBI resting G-MPI examination from July2019to July2020were selected,CTAC and non-attenua-tion correction(NOAC)were used to process the images，and left ventricular end-diastolic volume(EDV)，end-systolic volume(ESV)and left ventricular ejection fraction(LVEF)were measured.All patients completed echocardiography(ECHO) within one week，and difference of left ventricular function parameters measured by CTAC，NOAC and ECHO were compared.Results①EDV,ESV and LVEF measured by CTAC and NOAC were(91.10±18.32)mL and(91.01±18.30) mL,(46.03±13.78)mL and(45.76±13.54)mL,(50.11±7.99)%and(50.25±7.81)%,respectively,differences were not statistically significant(P>0.05).②EDV,ESV,LVEF measured by ECHO were(87.85±16.97)mL,(35.11±11.22)mL and(60.28±9.02)%，respectively，and EDV and ESV were all lower than those by CTAC and NOAC(P<基金项目：百色市科学研究与技术开发计划项目(百科20182516)作者简介:楚克涛，男，在读硕士研究生，研究方向：核心脏病学。
红外图像非均匀性校正
改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法摘要：红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性，会严重影响红外成像系统成像的质量，实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。
传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题，影响人们对于目标的观察。
在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上，提出了有效的改进算法：用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。
算法改进之后所得到的校正图像，不仅在清晰度方面有明显的改善，而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。
关键词：非均匀性；神经网络；模糊；伪像中图分类号：TN215 文献标识码：AImproved infrared image neural network non-uniformitycorrection algorithmAbstract：The responsive of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different; it will affect the quality of imaging system seriously. Non-uniformity correction technology will need in practical application. The calibrated images have the problems of blurring and existing ghost artifacts when use the traditional neural network correction algorithm. And it is bad for the observation of the target. After analysis the reasons for the problems in the traditional neural network correction algorithm，proposed the improved algorithm. Replace the mean filter, which used in the traditional algorithm, by the nonlinear filter. The corrected image by the improved algorithm not only a marked improvement in clarity, but also effectively eliminate the problem of artifacts in traditional algorithms.Keywords：Non-uniformity; Neural network; Blurring; Ghosting artifacts0引言红外技术是20世纪初新出的一种不可见光技术，目前已被广泛应用于军事和民事领域，如红外探测，红外监视等。
非制冷红外探测器应用概述
主要产品 336×256 640×512
160×120 384×288 640×512 320×240 640×480 320×240 640×480 320×240 640×480 160×120 384×288
应用材料 氧化钒 氧化钒
非晶硅
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
主要技术指标
NETD:40mk 响应时间：10~15ms
NETD:50mk 响应时间：12ms
NETD:50~80mk 响应时间：＜10ms
非晶硅 氧化钒
氧化钒
NETD:35mk 响应时间：10ms
NETD:＜50mK
氧化钒
NETD:23mK~100mK
氧化钒
NETD：＜50mK
厂商 高德
大立 广微积电
睿创
主要产品 336×256 640×512
384×288 640×512 384×288 640×512
二、非制冷红外技术概述
➢ 非制冷红外技术原理及分类 ➢ 非制冷红外探测器关键技术 ➢ 探测器的技术指标 ➢ 非制冷红外技术应用
2.1 非制冷红外技术原理
非制冷红外探测器利用红外辐射的热效应，由 红外吸收材料将红外辐射能转换成热能，引起敏 感元件温度上升。敏感元件的某个物理参数随之 发生变化，再通过所设计的某种转换机制转换为 电信号或可见光信号，以实现对物体的探测。
探测材料：硫酸三甘肽、钽 酸锂、钽铌酸钾、钛（铁电） 酸铅、钛酸锶铅、钽钪酸铅、 钛酸钡
热电堆
由逸出功不同的两种导体材料所组成的闭合回路，当两接触 点处的温度不同时，由于温度梯度使得材料内部的载流子向 温度低的一端移动，在温度低的一端形成电荷积累，回路中 就会产生热电势。（塞贝克效应Seebeck）
光电成像——非均匀性校正
由
S
i 1 j 1 N M i 1 j 1
N
M
i, j
( L ) ( H )
S
i, j
(L , S L )
和
(H , S H )
所确定的直线被用作校正
直线。
第6讲 非均匀校正
光电成像实时处理技术
3）在一定照度 下，第(i,j)个探测器单元的输出值 S i , j ( )
算法原理 算法实现 算法分析
第6讲 非均匀校正
光电成像实时处理技术
算法原理
两点校正法是：通过测量阵列中各探测器单元对两个不同
辐照度的均匀黑体辐射的响应，并由此计算出校正值，从 而实现非均匀性校正。
1 1 2 2 3 3
S SH H
S S33(( LL)) S S22(( LL)) S S11(( LL))
第6讲 非均匀校正
光电成像实时处理技术
算法原理
假定探测器单元的输出信号与接收到辐照度呈线性关系。
选取辐照度 1 作为定标点，对红外焦平面阵列所有探测器 单元的输出信号 Si, j (1 ) 求平均得：
1
1 S (1 ) NM
S
i 1 j 1
N
M
i, j
(1 )
S 3 (1 ) S 2 (1 ) S1 (1 )
第6讲 非均匀校正
光电成像实时处理技术
三点校正公式
if (S (i, j ) S M (i, j ))
S (i, j )
S (i, j ) S M (i, j ) S (i, j ) S L (i, j ) Lm Mm S L (i, j ) S M (i, j ) S M (i, j ) S L (i, j )
四象限探测器输出非均匀性分析与矫正
四象限探测器输出非均匀性分析与矫正张骏;钱惟贤;刘泽伟【摘要】对四象限光电探测器系统的原理及其定位误差进行了分析,并提出了一种标定并修正其固有误差以及四象限非均匀性的方法.推导得出了入射光线偏移角度和输出电压的关系,并通过实验和计算得到了证实.为改善四象限探测器探测精度以及消除各项误差的影响提供了一种方法.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2016(038)007【总页数】6页(P565-570)【关键词】四象限光电探测器;目标定位;光斑偏移;定位误差【作者】张骏;钱惟贤;刘泽伟【作者单位】南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094【正文语种】中文【中图分类】TN215四象限探测器具有灵敏度和位置分辨率高、光谱范围宽、体积小、响应快、动态范围宽等特点，因而广泛应用于激光准直、激光制导、目标定位及自动跟踪等精密光电检测系统中，通过定位目标光斑的中心位置来检测其位移量或角偏移量的大小[1]。
四象限探测器的工作精度主要受周围环境因素、目标光斑大小、光斑能量分布、器件响应差异和系统噪声所带来的四象限不均匀性的影响，本文主要提出一种算法对四象限光电探测系统的非均匀性和固有误差进行标定和修正，并通过具体实验验证了该理论和方法的可行性[2]。
四象限探测器件的基本结构如图1所示，四象限光电探测器由4个形状相同、位置对称、面积相等且性能参数也基本相同的光敏探测区域构成，当有相应波长的入射光照射在探测器光敏面上时，探测器的各个区域将输出相应大小的电信号，通过对这4个输出电信号的计算处理，可以确定入射光点照射在感光面上的坐标位置[3]。
其中象限之间的间隔区域被称为“盲区”，工艺上要求将其做得越窄越好。
盲区将4个光电二极管分为A、B、C、D四部分，探测器工作时，来自目标的入射光线经光学系统汇聚形成光斑，映射在光敏面上，形成半径为r的圆形光斑，光斑中心坐标为(x, y)。
红外图像实时非均匀性校正技术研究及硬件实现的开题报告
红外图像实时非均匀性校正技术研究及硬件实现的开题报告以前，红外图像非均匀性（NU）是因为在使用红外测量仪器（如热成像仪）时，红外探测器中的感应材料并没有被制作得非常均匀。
因此，NU 矫正技术已经成为热成像仪研究中的重要焦点。
虽然这个问题已经被传统技术很好地解决了，但实时NU矫正仍然是一个挑战。
本论文的目的是研究和实现基于 FPGA 的实时 NU 矫正技术。
通过将 NU 地图从红外探测器中提取出来，并实现一个硬件平台以运行NU的算法，来达到实时NU矫正的目的。
硬件部分由热成像器，FPGA，SDRAM和液晶屏组成。
本论文将重点介绍基于 FPGA 的实时 NU 矫正算法和结构实现，并详细分析其算法和硬件运行机制。
首先，我们将介绍NU的算法，包括NU校正、NU地图提取和NU 地图更新等内容，并详细描述它们的实现步骤。
然后，我们将介绍基于 VHDL 的硬件设计流程，包括模块的设计、测试以及模块之间的连接，以实现NU校正的算法。
为了实现实时 NU 矫正，我们使用了SDRAM和FIFO缓冲区将大量的数据存储在FPGA 中，并用DMA 控制器实现数据的传输。
其中，在算法实现过程中，采用了一种比较速度更快的方法，即硬件实现的NU更新方法，以达到实时NU矫正的目的。
最后，我们将对硬件和算法的设计进行测试，并将测试数据与现有的软件矫正方法进行比较和分析。
测试结果表明，实时 NU 矫正算法能够在 FPGA 中良好地工作，并且具有比现有方法更高的实时性。
因此，这篇论文的主要研究内容是在硬件平台上实现基于 FPGA 的实时 NU 矫正技术。
该技术不仅提高了热成像仪的成像质量，还为热成像技术在医学、工业和安全等领域的应用提供了更广泛的应用前景。
二极磁铁、四极磁铁、六极磁铁、校正磁铁的主要用途
二极磁铁、四极磁铁、六极磁铁、校正磁铁的主要用途1.引言1.1 概述概述：磁铁是一种常见的磁性材料，具有吸引铁和其他磁性物质的能力。
在物理学和工程领域中，磁铁被广泛应用于各种领域。
本文将主要介绍四种类型的磁铁，包括二极磁铁、四极磁铁、六极磁铁和校正磁铁的主要用途。
二极磁铁是一种具有两个南极和两个北极的磁铁。
它们被广泛应用于许多领域，包括电机、发电机、磁共振成像（MRI）等。
二极磁铁的主要作用是产生均匀的磁场，并使磁性材料在该磁场中保持对称排列。
这种磁铁在电力工程和医学领域中发挥着重要作用。
四极磁铁是一种具有四个南极和四个北极的磁铁。
它们广泛应用于粒子加速器、质谱仪和光学仪器等领域。
四极磁铁主要用于控制粒子的轨道和加速方向。
通过调整四极磁铁的磁场强度和方向，可以使粒子在加速器或质谱仪中沿特定的轨道运动，实现粒子束的聚焦和分离。
六极磁铁是一种具有六个南极和六个北极的磁铁。
它们广泛应用于粒子加速器、离子注入器和束流仪等领域。
六极磁铁主要用于调整粒子的轨道和束流的稳定性。
通过调整六极磁铁的磁场强度和方向，可以在粒子束中引入偏转和矫正效果，从而实现研究和控制粒子束的目的。
校正磁铁是一种用于校正加速器系统中磁场非均匀性的磁铁。
在粒子加速器中，磁场的非均匀性会导致粒子束的偏离和发散。
校正磁铁通过产生特定磁场来矫正这些非均匀性，以保持粒子束的稳定性和精度。
校正磁铁在粒子物理实验和核磁共振等领域中发挥着重要作用。
综上所述，二极磁铁、四极磁铁、六极磁铁和校正磁铁在物理学和工程领域中有着广泛的应用。
它们各自具有不同的特点和主要用途，可用于控制粒子的轨道、研究粒子束的性质以及校正磁场的非均匀性。
这些磁铁的应用推动了科学和技术的发展，并在许多领域中发挥着重要作用。
文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文将根据磁铁的不同类型，分别介绍二极磁铁、四极磁铁、六极磁铁和校正磁铁的主要用途。
首先，将在引言部分对磁铁的概念进行概述，以便读者对磁铁有一个基本的了解。
大相对孔径非制冷红外光学系统无热化设计
大相对孔径非制冷红外光学系统无热化设计林琳;门克内木乐;解晓蓬;郭晶【摘要】To meet the needs of the current military infrared imaging instrument,we designed a lens for 8~12 μm wave band with uncooled optical passive method.The specific parameter,F is 1,focus is 40 mm,field of view is 16.8°.The design results are achieved within the scope of the -40~65 ℃,as close to the diffraction limitation.The system does not need focus.The athermalization performance is good.%针对当前军工红外成像仪器小型化及宽温度适应性的需要，采用光学被动式无热化方法对8～12μm 波段设计了一款镜头。
该镜头 F 数为1、焦距为40 mm、视场为16．8°、温度适应范围为－40～65℃。
设计结果显示，在要求的温度范围内，系统无需调焦，像质接近衍射极限，达到无热化的性能要求。
【期刊名称】《光学仪器》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P319-323)【关键词】红外光学系统;无热化;大相对孔径【作者】林琳;门克内木乐;解晓蓬;郭晶【作者单位】内蒙古大学物理科学与技术学院，内蒙古呼和浩特 010021;内蒙古大学鄂尔多斯学院，内蒙古鄂尔多斯 017000;内蒙古大学物理科学与技术学院，内蒙古呼和浩特 010021;内蒙古大学物理科学与技术学院，内蒙古呼和浩特010021【正文语种】中文【中图分类】TN202引言随着红外成像技术的发展，对于红外成像系统在复杂环境中的适应性提出了越来越高的要求。
矫正牙齿的效果如何进行评估和监测
矫正牙齿的效果如何进行评估和监测牙齿矫正，是一项旨在改善牙齿排列、咬合关系以及面容美观的口腔治疗手段。
然而，矫正过程并非一蹴而就，需要经过一段时间的治疗和调整。
在这个过程中，对矫正效果的评估和监测至关重要，它不仅能让患者了解治疗的进展，还能帮助医生及时发现问题并做出相应的调整，以确保最终达到理想的矫正效果。
首先，我们来谈谈牙齿排列的改善。
这是矫正牙齿最直观的效果之一。
评估牙齿排列是否整齐，需要观察每颗牙齿在牙弓中的位置。
正常情况下，牙齿应该紧密排列，没有明显的拥挤、稀疏或者扭转。
医生会通过口腔检查和模型分析来判断牙齿的排列情况。
在口腔检查中，医生会用专业的工具检查牙齿之间的接触关系，看是否存在间隙或者重叠。
模型分析则是通过制取患者牙齿的石膏模型，在模型上更清晰地观察牙齿的排列和咬合情况。
如果在矫正过程中，牙齿逐渐排列整齐，间隙关闭，扭转得到纠正，那么这就是矫正效果良好的表现。
咬合关系的调整也是评估矫正效果的重要方面。
良好的咬合关系对于咀嚼功能的正常发挥和牙齿的长期稳定至关重要。
正常的咬合应该是上牙覆盖下牙的 1/3 左右，上下牙尖窝相对，咀嚼时力量分布均匀。
在矫正过程中，医生会通过调整牙齿的位置和角度，来实现理想的咬合关系。
患者可以通过自己的感受来初步判断咬合是否改善，比如咀嚼食物是否更加顺畅，有无咬合疼痛等。
但更准确的评估还是需要依靠医生的专业检查，包括使用咬合纸、咬合蜡等工具来检测咬合接触点的分布和力量。
面容美观的改善是许多患者进行牙齿矫正的重要诉求之一。
牙齿矫正对面容的影响主要体现在唇部的形态、面部的对称性以及下巴的位置等方面。
对于前突或者后缩的牙齿，矫正后唇部会更加自然闭合，面部轮廓也会更加协调。
医生会通过拍摄面部照片，包括正面、侧面和 45 度角的照片，与矫正前的照片进行对比，来评估面容美观的改善情况。
同时，患者自身的感受和周围人的反馈也是评估面容美观改善的重要参考。
除了以上这些直观的方面，牙周健康也是评估矫正效果不可忽视的一部分。
“高分二号”卫星相机影像辐射质量评价
“高分二号”卫星相机影像辐射质量评价近年来，我国的卫星技术得到了越来越多的关注和支持，其中，“高分二号”卫星是一款功能多样、性能优良的卫星。
其中，其相机影像辐射质量，直接关系到卫星应用的成功率和数据的可靠性。
因此，本文就“高分二号”卫星相机影像辐射质量进行评价、分析，以期探究其在未来应用中的潜力。
1. 外部条件影响“高分二号”卫星的相机影像辐射质量可能会受到外部条件的影响。
比如，太阳辐射和地面反射光都可能会对卫星相机的成像质量产生影响。
另外，地球大气层的折射和散射现象也会导致照片产生光斑、颜色失真等情况。
针对这些问题，可以通过在软件算法上的优化、光学设计上的改良来进一步提高“高分二号”卫星相机的成像质量。
2. 相机硬件质量相机硬件的质量直接关系到卫星的成像效果。
在“高分二号”卫星相机的设计中，除了光学镜头的优化外，还可能会通过尾焰、光刻等方式来控制光学成像的精度。
同时，还需要考虑相机中非均匀性矫正、图像去噪等技术，进一步完善相机成像质量。
3. 数据传输和图像处理技术针对“高分二号”卫星的相机影像数据传输和图像处理技术，评价需要考虑到这方面的影响。
卫星数据传输的速度和稳定性、处理能力等都是影响卫星相机成像质量的关键因素。
在处理技术上，需要考虑到解压缩、颜色校正、光栅化等算法的优化，以确保图像的质量和清晰度。
结论基于以上评价，可以看出，“高分二号”卫星相机影像辐射质量整体上非常不错，尤其是在硬件质量上做得比较出色，但其优化空间还很大。
这也提示了我们，在使用卫星数据进行应用时，需要充分考虑数据质量以及开发出相应算法和技术，提高数据质量，以满足不同领域的应用需求。
未来，卫星技术将在气象、资源环境监测、物联网、交通运输、军事和安全等多个领域得到广泛应用。
其中，“高分二号”卫星的相机影像辐射质量对于卫星应用的成功率和数据的可靠性具有至关重要的影响。
因此，对其成像质量进行评价和优化很有必要。
对于从卫星上获取到的数据，需要先进行质量评估，包括数据的清晰度、准确性和完整性。
美国FLIR-VuePro1.1 - 中文说明书
FLIR-VuePro无人机载红外热成像机芯使用说明v1.1一、FLIR-VuePro无人机载红外热成像机芯介绍：为专业用户而设计！FLIR Vue Pro不仅是红外相机，更是一台能为您的无人机业务带来巨大价值的红外热成像测量仪和数据记录仪。
FLIR Vue Pro继承了FLIR产品优异的图像质量以及良好的业界口碑。
Vue Pro型号拥有记录14位红外数字图像的功能。
二、FLIR-VuePro开箱组件：提示：使用前请您仔细阅读说明文档！FLIR Vue Pro红外热成像机FLIR Vue Pro电脑连接线FLIR Vue Pro机芯与无人机连线三、FLIR-VuePro机芯使用方法：1、使用手机App配置；①使用安卓或者苹果手机，从Google Android Market与App Store下载“FLIR Vue”App；②使用“FLIR Vue Pro电脑连线”将FLIR Vue Pro和PC机的USB口相连，或者通过无人机电源给FLIR Vue Pro 供电(具体线序可见后面介绍)。
③通电后，等待大约30秒钟，等待FLIR Vue Pro上面的系统状态指示灯由红变蓝。
④打开安装的手机APP，手机将通过蓝牙自动连接FLIR Vue Pro，并出现主界面：系统状态指示灯记录状态指示灯选择红外图像的调色板选择红外图像的场景模式（一般选择默认/Default）DDE:红外图像的数字细节增强；ACE:红外图像的白平衡调节；SSO;红外图像的指数变化；Video/录制的格式设置为红外视频，即.movSTILL IMAGES/录制连续的图片序列.Jpg/.tif/.fff记录按钮，在无人机飞行时，由舵机信号控制FLIR Vue 的拍摄，这个功能在此处是测试用的。
FLIR Vue 挡片运动，进行非均匀性图像矫正FLIR Vue 机芯功能的详细设置界面模拟图像输出的制式：Pal/NTSC记录在tf 卡上所要存储的连续图片格式选项：JPEG ：带调色板信息的8位图像，不能做平台直方图拉伸；TIF:不带调色板信息的14位图像，可用于之后的平台直方图拉伸； FFF ：带调色板信息的14位图像，可用于之后的平台直方图拉伸； 记录在tf 卡上所要存储的视频格式选项：H264:MOV 格式影片 MJPEG:MP4格式影片 翻转红外视频的垂直和水平方向是否关停FLIR Vue 的蜂鸣器是否关停FLIR Vue 的LED 指示灯设置结束后，退出手机APP 即可完成！2、手机配置之后将FLIR-VuePro 加载到无人机上通过pwm 通道进行控制；设置FLIR Vue 机芯PWM 通道功能的面板选择一个通道，在其二级菜单中，设置相关功能！指定这个通道的具体功能 Color Palette:调色板Record Start/Stop ：记录开始/结束选择这个通道对应遥控器上面的位置开关的类型： Two:两位开关 Three:三位开关指定开关通道每个位置的具体功能！FLIR Vue Pro 的控制接口，两路MavLink 接口（1-2）；两路PWM 接口（3-4）；FLIR Vue Pro 的供电与模拟视频输出接口，接口形式：miniUSB注：如果购买FLIR Vue Pro时也购买了随货发送的三轴云台，则上述miniUSB接口已经连接到云台的接口。
计量检测用管式电阻炉温场均匀性研究
计量检测用管式电阻炉温场均匀性研究发布时间：2021-11-12T06:21:45.458Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：姬兴志[导读] 为了在当前的社会中能够有效地提高用于热电偶以及热电阻等相关多种温度传感器的准确性以及科学性，相关人员就需要采用一系列科学有效的方法来对其进行检测以及分析，以此来判断此类设备的科学性和准确性。
滁州市技术监督检测中心 239000摘要：当前社会中的各行各业都在飞速的发展和进步之中，而作为当今社会中非常重要的传感器来说同样也获得了良好的发展空间。
目前社会中的大部分行业在实际的工作过程中都会需要利用到对应的传感器，而其中应用于热电偶以及热电阻等一系列温度的传感器得到了更为广泛的应用，为了能够确保此类传感器的准确性，相关人员就需要采用对应的方法以及设备来对其进行判断和校准。
计量检测用管式电阻炉就是其中非常重要的检测设备，相关人员应当充分地利用此类设备来开展对应的校准以及检测工作，以此来切实提高传感器自身的准确性以及科学性。
关键词：计量检测；用管式电阻炉；温度场均匀性引言：为了在当前的社会中能够有效地提高用于热电偶以及热电阻等相关多种温度传感器的准确性以及科学性，相关人员就需要采用一系列科学有效的方法来对其进行检测以及分析，以此来判断此类设备的科学性和准确性。
为了达到这样的效果就需要利用对应的计量检测用管式电阻炉来进行实验和检测，以此来进行判断。
在检测的过程中此类设备自身温度场的均匀性将会对最终的判断结果产生较大影响，因此相关人员也需要在检测的过程中重视对其的控制，从而确保检测结果的准确性。
本文也就侧重于对当前计量检测用管式电阻炉温度场均匀性进行分析和探讨，希望能够帮助到有需要的人。
一、管式炉温度场测试方法为了能够有效地提高当前用于热电偶以及热电阻的传感器的准确性以及科学性，相关人员就需要利用到对应的计量检测用管式电阻炉设备，通过对此类设备的使用来对传感器进行检测。
基于FPGA的红外图像非均匀性校正系统设计
基于FPGA的红外图像非均匀性校正系统设计摘要:针对红外图像成像的非均匀性分布特性,本文以FPGA为核心器件运用中值直方图均衡算法对红外图像的非均匀性矫正。
实验表明该方法对红外图像的固定模式噪声消减效果明显,且具有实现速度快、实时性高的优点,利于系统小型化的实现。
关键词:FPGA 红外图像非均匀性校正中值直方图均衡化随着科技的发展,在进行红外图像处理时对图像处理系统的要求越来越高,因此系统处理数据的高效性、快速处理能力和大数据量的吞吐能力是系统选定时的先决条件。
目前,大多红外图像非均性校正的研究都采用DSP+FPGA结合的方式[4],先由DSP完成校正系数的计算,然后由FPGA完成非均匀性校正。
研究对DSP的工作频率要求一般为几百兆赫兹,同时需要DSP与A/D转换器、DSP与显示模块之间加上存储器作为数据缓存,尤其是工作频率的增高,导致系统高频噪声增加,从而使模拟部分的噪声增大,降低了系统的温度分辨率。
本文采用Altera公司的Cyclone IV系列芯片FPGA(EP4CE115F29)单独完成实验,该芯片具有6K到150K的逻辑单元和高达6.3Mb的嵌入式存储器,360个18×18乘法器,可以实现DSP处理密集型应用;高达3.125Gb的数据速率可以很好的对图像进行实时性处理。
目前非均匀性校正算法主要分为两大类:基于参考源的非均匀性校正[2]和基于场景的非均匀性校正[3]。
第一类方法具有较高的校正准确度,且实时性高;但在标定过程中成像系统需要暂停工作,使系统处理速度降低;第二类类方法具有自适应性校正的特点,但绝大部分算法都需要估计真实场景值,增加了对具体场景的环境要求。
本文针对红外焦平面非均匀性成列分布的特性,采用中值直方图均衡算法[1]对红外图像进行非均匀性行校正。
1 中值直方图均衡算法1.1 算法原理基于红外焦平面都采用行积分格式处理,而行积分处理导致图像的非均匀性表现在列与列的响应差异上,假设红外图像间像素灰度是连续的,那么单幅红外图像中相邻列之间的差别在统计意义上是很小的,这意味着两个相邻直方图几乎是相等的。
磁共振成像的磁场偏差矫正
磁共振成像的磁场偏差矫正
理想的磁共振成像的主磁场应该是均匀，但是工业技术很难做到这一点。
因此磁共振成像一直受困于磁场的不均匀性，这种不均匀性一般称为磁场偏差。
磁场偏差对图像的视觉影响不是很严重，因为磁场的不均匀性是近似光滑的，所以对于局部的组织来说，影响不大，见图1的左边部分。
但是磁场偏差对后续的医学图像分析会影响很大，导致医学图像自动分割和医学自动诊断的效果不理想。
一般来说，理想的磁场应该是均匀的，对应的函数应该是常数；而不均匀的磁场随着空间光滑渐变的，见图1的中间部分。
(1) 请建立数学模型对磁场偏差进行矫正，并给出图2的矫正结果。
(2) 如果要考虑成像过程中的系统噪声，模型(1)应该如何改变？请给出图2的矫正结果。
图1 左：原始图像，中：磁场的不均匀性，右：纠偏后的图像
图2 一个有偏差场效果的图像。
线阵红外焦平面成像系统中失效元检测及补偿的计算机模拟研究
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ６ １ ２ ．
ＮＯＶ． ２ ００２
第 ２卷 ４
第 ６期
红 外 技 术
Байду номын сангаасＩ ｆａｅ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｒ ｒ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
２０ ０ ２年 １ 月 １
线 阵 红 外 焦 平 面 成 像 系 统 中 失 效 元 检 测 及 补 偿 的
Ｖ０． ４ Ｎｏ ６ １２ ．
ＮＯ ． ２ Ｖ ００２
１ ２ 位 置确 定 ．
要进 行 失效 元 补偿 ， 先 重 要 的是 要 确 定 失 效元 在 焦 首 平 面 中 的位 置 。一 般 来说 ， 现 在 成 像 阶段 的 失 效元 成 因 体 有 两方 面 ：） １焦平 面本 身 的技 术 工艺 制作 缺 陷 ， 使得 部 分 红 外 传 感单 元 响应 率 过 高或 过 低 ， 对于 过 高 的单 元 ， 我们 又 称 之 为过 热元 （ ｅ ｔ ｉｅｓ ， 于过 低 的单 元 ， Ｏｖ ｒ Ｈｏ ｘｌ）对 Ｐ 我们 称 之
计 算 机 模 拟 研 究
范宏波 ， 志广 ， 李 杨 帆
（ 明 物 理 所 研 发 中心 电 子 专 业 组 ， 南 昆 明 ６ ０ ２ ） 昆 云 ５ ２ ３
摘 要 ： 通 过对 线 阵 焦平 面 成像 系统 失效 元产 生及 影 响 的分 析 ， 明失 效 元 补偿 的 意 义 ； 借 鉴 国 外技 说 在
效 元数 量 为 总单 元 数 的 ５ ， 果这 种 情 况 出现而 我 们 又不 加 处理 ， 么最 后 的 图像 将 是难 以想 象 的 。 如 那
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收 稿 日期 ：０ ２０ —７ ２０ － ６１
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dft计算 自旋矫正
dft计算自旋矫正自旋矫正是一种用于纠正非均匀磁场引起的自旋漂移的技术。
在核磁共振成像（MRI）等应用中，自旋矫正可以提高成像的准确性和清晰度。
其中，离散傅里叶变换（DFT）作为一种常用的信号处理方法，可以用于计算自旋矫正。
DFT是一种将信号从时域转换到频域的方法，它可以将一个连续的时间信号表示为一系列离散的频率成分。
在自旋矫正中，DFT可以用来计算磁场梯度在空间中的变化，并通过对信号进行频域分析来纠正自旋漂移。
我们需要获取原始的MRI信号。
该信号是由激励脉冲和自旋回波产生的。
然而，由于磁场梯度的非均匀性，信号会受到自旋漂移的影响，导致成像结果模糊不清。
为了进行自旋矫正，我们需要通过DFT计算信号在频域中的表示。
具体而言，我们可以将原始信号分解为一系列不同频率的正弦波成分。
这些成分对应着磁场梯度在空间中的变化。
通过计算每个频率成分的相位和幅度，我们可以得到磁场梯度的空间分布。
接下来，我们可以根据磁场梯度的空间分布来纠正自旋漂移。
一种简单的方法是在图像重建过程中，对每个像素根据其位置的磁场梯度进行相位调整。
通过将信号中的相位信息与磁场梯度的空间分布相结合，可以实现自旋矫正。
在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用快速傅里叶变换（FFT）来代替DFT计算。
FFT是一种高效的计算方法，可以加快信号处理的速度，并减少计算复杂度。
总结起来，自旋矫正是一种通过计算磁场梯度的空间分布来纠正自旋漂移的技术。
其中，DFT作为一种常用的信号处理方法，可以用来计算信号在频域中的表示。
通过将信号的相位信息与磁场梯度的空间分布相结合，可以实现自旋矫正。
在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用FFT来代替DFT计算。
自旋矫正技术的应用可以提高MRI等成像方法的准确性和清晰度，对于医学诊断和科学研究具有重要意义。
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一、图像的非均匀性矫正二、图像增强三、程序代码（MATLAB）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%555555555555555555555555555555555一点矫正HIGH_T=fopen('highdat_151.dat','rb');HIGH=fread(HIGH_T,[200,200],'uint8');HIGH=uint8(HIGH); %类型转化为uint8subplot(321);imshow(HIGH); title('原始高温图像');subplot(322);mesh(double(HIGH));title('原始高温图像三维显示'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%LOW_T=fopen('lowdat_151.dat','rb');LOW=fread(LOW_T,[200,200],'uint8');LOW=uint8(LOW);subplot(323);imshow(LOW); title('原始低温图像');subplot(324);mesh(double(LOW)); title('原始低温图像三维显示'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%HAND_D=fopen('handdat_60.dat','rb');HAND=fread(HAND_D,[200,200],'uint8');HAND=uint8(HAND);subplot(325),imshow(HAND); title('原始手形图像');subplot(326),mesh(double(HAND)); title('原始手形图像三维显示'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%选取低温图进行定标S=mean2(LOW(:)); % S为定标值S_LOW=S*ones(200,200);S_LOW=uint8(S_LOW); %S_LOW为定标矩阵D_LOW=LOW-S_LOW; %校正系数D_LOWfigure;HIGH_L=HIGH-D_LOW;subplot(321);imshow(HIGH_L); title('经低温矫正后的高温图像');subplot(322);mesh(double(HIGH_L)); title('经低温矫正后的高温图像三维显示'); LOW_L=S_LOW;subplot(323);imshow(LOW_L); title('经低温矫正后的低温图像');subplot(324);mesh(double(LOW_L)); title('经低温矫正后的低温图像三维显示'); HAND_L=HAND-D_LOW;subplot(325);imshow(HAND_L); title('经低温矫正后的原始手图像');subplot(326);mesh(double(HAND_L)); title('经低温矫正后的原始手图像三维显示'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%选取高温图进行定标S=mean2(HIGH(:)); % S为定标值S_HIGH=S*ones(200,200);S_HIGH=uint8(S_HIGH); %S_LOW为定标矩阵D_HIGH=HIGH-S_HIGH; %校正系数D_HIGHfigure;HIGH_H=S_HIGH;subplot(321);imshow(HIGH_H); title('经高温矫正后的高温图像');subplot(322);mesh(double(HIGH_H)); title('经高温矫正后的高温图像三维显示'); LOW_H=LOW-D_HIGH;subplot(323);imshow(LOW_H); title('经高温矫正后的低温图像');subplot(324);mesh(double(LOW_H)); title('经高温矫正后的低温图像三维显示'); HAND_H=HAND-D_HIGH;subplot(325);imshow(HAND_H); title('经高温矫正后的原始手图像');subplot(326);mesh(double(HAND_H)); title('经高温矫正后的原始手图像三维显示');%%%%%%%%5555555555555555555555555555555555555555两点矫正%%%%%在上述程序基础之上S_L=mean2(LOW(:)); % S_L为矫正点定标值S_H=mean2(HIGH(:)); % S_H为矫正点定标值G_1=S_H-S_L; %数G_1G_2=HIGH-LOW; %矩阵G_2G=zeros(200,200);figure;G_3=zeros(200,200);O=zeros(200,200);HIGH_HL=zeros(200,200);for x=1:200for y=1:200G(x,y)=G_1/G_2(x,y);%乘性增益G_3(x,y)=G(x,y)*LOW(x,y);O(x,y)=S_L-G_3(x,y); %加性增益HIGH_HL(x,y)=HIGH(x,y)*G(x,y)+O(x,y);%对盲元处进行矫正endendHIGH_HL=uint8(HIGH_HL);subplot(321); imshow(HIGH_HL,[]);title('两点矫正后的高温图像');subplot(322);mesh(double(HIGH_HL)); title('两点矫正后的高温图像三维显示'); LOW_HL=zeros(200,200);for x=1:200for y=1:200G(x,y)=G_1/G_2(x,y);%乘性增益G_3(x,y)=G(x,y)*LOW(x,y);O(x,y)=S_L-G_3(x,y); %加性增益LOW_HL(x,y)=LOW(x,y)* G(x,y)+O(x,y);%对盲元处进行矫正endendLOW_HL=uint8(LOW_HL);subplot(323);imshow(LOW_HL,[]); title('两点矫正后的低温图像');subplot(324);mesh(double(LOW_HL)); title('两点矫正后的低温图像三维显示'); HAND_HL=zeros(200,200);for x=1:200for y=1:200G(x,y)=G_1/G_2(x,y);%乘性增益G_3(x,y)=G(x,y)*LOW(x,y);O(x,y)=S_L-G_3(x,y); %加性增益HAND_HL(x,y)=HAND(x,y)* G(x,y)+O(x,y);%对盲元处进行矫正endendHAND_HL=uint8(HAND_HL);subplot(325);imshow(HAND_HL,[]); title('两点矫正后的手图像');subplot(326);mesh(double(HAND_HL)); title('两点矫正后的手图像三维显示');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%直方图均衡增强TU=HAND_HL;graydis=zeros(1,256); %设置矩阵大小graydispro=zeros(1,256);new_graydis=zeros(1,256);new_graydispro=zeros(1,256);[N,M]=size(TU);NEW_TU=zeros(N,M);for x=1:Nfor y=1:Mgraydis(1,TU(x,y))=graydis(1,TU(x,y))+1;endendgraydispro=graydis./sum(graydis);for i=2:256graydispro(1,i)=graydispro(1,i)+graydispro(1,i-1);end%计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系for i=1:256t(1,i)=floor(254*graydispro(1,i)+0.5);endfor x=1:Nfor y=1:MNEW_TU(x,y)=t(1,TU(x,y));endend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5555555555555555555改进图像增强算法I=TU;m=mean(I(:));%获得图像阈值for i=1:200for j=1:200if I(i,j)>m+2 && I(i,j)<=255 %灰度大于阈值灰度按一定比值进行增加l=I(i,j)-m; %灰度差值k=20*l/(255-m); %%灰度增加量I1(i,j)=I(i,j)+k;elseI1(i,j)=I(i,j)-80; %灰度小于阈值，灰度减小endendends=fftshift(fft2(I1));[a,b]=size(s);a0=round(a/2);b0=round(b/2);d=0.001;p=0.9;q=1;for i=1:afor j=1:bdistance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);if distance<=dh=0;elseh=1;ends(i,j)=(p+q*h)*s(i,j);endends=uint8(real(ifft2(ifftshift(s)))); figure;subplot(321);imshow(TU,[]);title('两点矫正后的手图');subplot(322);mesh(double(TU));title('对应的三为响应图');subplot(323);imshow(NEW_TU,[]); title('直方图均衡化后的图'); subplot(324);mesh(double(NEW_TU)); title('对应的三为响应图');subplot(325);imshow(s,[]);title('算法增强后所得图像'); subplot(326);mesh(double(s));title('对应三维响应图');。