21、探索特殊成像技术与相机

探索特殊成像技术与相机

1. 光谱理解

宇宙中充满了光,也就是电磁辐射,天文学家可以利用所有波长来捕捉遥远物体的图像。不过,地球大气层会部分或全部将某些波长的光或辐射反射回外层空间,所以在地球上进行成像时,我们通常处理的波长范围更为有限。

以下是不同波长电磁辐射的相关信息:
|波长范围|对地球大气层穿透性|日常重要性|成像潜力|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|最长无线电波长到短波波段短端(10m)|相对不透明|用于全球无线电广播,使特定无线电波长能在地表和高层大气间来回反射传播|低|
|无线电窗口(包括甚高频或调频广播、蜂窝和 Wi-Fi 频段、微波频段较长部分)|相对透明|日常通信|低|
|微波频段较短部分和红外(IR)频段较长部分(从约 1mm 开始)|相对不透明| - | - |
|近红外(NIR)、可见光范围、近紫外(NUV)(光学窗口)|相对透明|日常视觉、自然照明|可捕捉人类大小或更小物体的可识别图像|
|大部分紫外范围、X 射线和伽马射线范围|相对不透明|保护生物免受短波辐射伤害|医学成像等有特殊用途|

从成像角度来看,无线电和微波频段的地面成像潜力较差,因为波长是分辨率的限制因素,只能实现低分辨率成像。而从红外范围开始,就可以捕捉到人类大小或更小物体的可识别图像。温暖的物体(如温血动物)会发出远红外(FIR)辐射,这使得热成像相机即使在夜间或有障碍物的情况下也能看到它们。此外,近红外和近紫外相机拍摄的图像与可见光图像相似,但在物体的颜色、不透明度和清晰度上有所不同。

在医学领域,紫外线(UV)和 X 射线成像在短时间、受控的人工源照射下非常有用

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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