摘要:用深能级瞬态谱（ＤＬＴＳ）研究退火及离子注入对分子束外延生长的ＧｅＳｉ／Ｓｉ应变超晶格性质的影响，观察到３个与位错有关的深中心和１个表层内的深中心，退火和离子注入都使得这些深中心的浓度增加数倍，说明ＧｅＳｉ／Ｓｉ应变超晶格不适应做过多的热处理．同时测定Ｐｄ＋注入在ＧｅＳｉ／Ｓｉ超晶格的杂质能级为ＥＣ＝０．２８ｅＶ，与体Ｓｉ中的Ｐｄ杂质能级一致．

摘要:利用深能级瞬态谱（ＤＬＴＳ）研究分子束外延ｎ－Ｇｅ０．２Ｓｉ０．８／Ｓｉ应变超晶格，观察到两个与位错有关的深中心，其中一个能级位置在ＥＣ＝０．４２ｅＶ，另一个随着偏压变化而发生明显的移动，深能级位置从ＥＣ＝０．２１ｅＶ变化到ＥＣ＝０．２７６ｅＶ，我们认为是内应力引起的．取该深能级的流体静压力系数γ＝６．５９ｍｅＶ／Ｋｂａ，求出超晶格中的应力分布与计算值符合较好．在此基础上提出了一种通过测量深能级随应力移动效应来确定应变结构内应力纵向分布的新方法．

摘要:用光伏谱方法研究了ＩｎＧａＡｓ／ＧａＡｓ应变量子阱结构中各子能级间的光跃迁，并与理论计算的结果进行了比较．分析了光伏谱峰能量随阱宽与温度的变化，并讨论了光伏谱峰强度的温度关系．

摘要:报道了自组织生长ＩｎＡｓ／ＧａＡｓ岛状结构生长停顿的研究结果．在完成ＩｎＡｓ岛生长以后，引入不同时间的停顿，然后再淀积ＧａＡｓ盖层，将导致ＩｎＡｓ岛光致发光峰蓝移，发光谱线变宽，同时发光强度减弱．透射电子显微镜分析表明在这种结构中出现了失配位错，在其附近应变得到部分弛豫，成为ＩｎＡｓ材料的俘获陷阱．随着停顿时间加长，ＩｎＡｓ岛密度降低，尺寸变小，光致发光谱发生相应变化．

摘要:在室温下测量了ＧａＡｓ／ＡｌＧａＡｓ多量子阱结构的红外吸收，观察到在７０６、７７０、１０４６、１２８２和１６５３ｃｍ－１处的几个吸收峰．认为这些吸收峰与处于势垒以上电子干涉有关，理论计算的吸收峰位置与实验结果很一致．

摘要:对应用广泛的Ｋａｍｅｌ－Ｚｈａｏ和Ｂｅｒｎｓｅｎ二值化方法分析其存在的问题并提出了一种基于局部的文本图像快速二值化算法（简称ＬＥＶＢＢ算法）．实验结果证明，该算法运算速度快，保持笔划连通性好，抗噪声能力强，并已在实际的车辆牌照识别系统中取得理想效果．

摘要:针对ＢＰ算法的固有缺点，提出一种实用有效的改进算法．此算法在每次得到的搜索方向上，都进行一维优化，从而解决了ＢＰ算法须人工由经验选取固定步长而带来的弊病；针对误差函数高度非线性的特征，改进算法采用基于知识的处理过程，全面利用每一步计算所得到的误差函数值和导数进行误差函数曲面地形判断，指导搜索计算，使算法具有极好的收敛稳定性，同时大大提高了收敛速度．

摘要:给出一种用数字图像处理方法实现的实时图像消旋系统的硬件结构及其与之相适应的快速算法，实验及实际应用结果表明，用这种方法实现的图像消旋系统不但能克服原有光学消像旋系统的不足，而且还具有体积小、成本低、可靠性高等优点．

摘要:首次讨论了高分辨率雷达一维距离像的特点，提出了获取较稳定低维特征矢量的方法，指出不同时刻获得的矢量集为多维时间序列．将ＶａｓｓｉｌｉｏｓＰｅｔｒｉｄｉｓ等提出的用于时间序列分类分割算法推广到多维时间序列空间，并对实测的一维距离像进行了识别．初步的模拟结果表明，该方法在雷达目标识别领域具有良好的应用前景．

摘要:从频域角度运用相干传递函数阐明了热波成像系统的成像特征，用热波成像方法测量了样品内部结构缺陷的低频信息．研究表明缩小泵浦光斑在一定程度上有利于提高空间分辨率．系统的通频带随着缺陷趋近于表层而增大，从而解释了热波成像对亚表面结构极为敏感．

摘要:针对人造目标的前视红外（ＦＬＩＲ）图像，以错分概率、相对均匀、形状测度为评价准则，对几种经典的整体阈值分割方法进行了性能比较，并定量分析了分割精度与目标大小、干扰因素之间的关系，最后，总结了各种方法的特点和应用范围．

摘要:采用改进的线性组合算法讨论电子和体纵光学声子弱耦合、与表面声子耦合强时表面极化子有效质量的磁场和温度效应，对ＡｇＣｌ晶体进行了数值计算结果表明，极化子有效质量随温度的升高而减小，随磁场的增大而增大．

摘要:介绍了一种针对红外或可见光微弱目标图像的实时增强和分割快速算法，算法基于迭代数字滤波器设计，采用局部自适应增强方法，可有效地将目标与背景分离开来，对低信噪比图像也具有良好的适用性．还基于迭代数字滤波器算法和多分辨率分析，给出了一种目标分割快速算法．这些算法可实时实现，为目标分割实时处理系统的设计提供了解决方法．用本文的方法对弱目标图像做了一系列仿真实验，具有明显的效果．

摘要:提出了一种基于子波变换（ＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ）的边缘提取方法．该方法充分利用了子波变换的多分辨率特性．将本文方法与其他方法相结合，可望为可视电话图像的甚低比特率传输提供一种有效的技术手段．

摘要:提出了一种有效的用子波变换提取边缘及去噪的方法，该方法通过提取子波变换局域模最大值来提取图像边缘，并利用多尺度子波变换模值信息和角度信息去除噪声．由于该方法克服了以往使用单个尺度提取边缘的局限性，结合了子波变换多尺度的优点，因此能获得既有高信噪比，又有高定位精度的边缘检测结果．