基于多尺度形态学大豆图像滤波方法

提出了一种基于多尺度形态学滤波算法,用于减少噪声影响从而提高大豆图像质量。首先用多尺度结构元素分别对原图像进行开闭重建运算,构造形态学开闭塔;然后计算相邻尺度形态学开闭重建图像间的差,构造亮特征和暗特征的差异塔;最后根据不同尺度的亮特征和暗特征重建图像。通过一组被不同噪声污染的大豆图像验证该文提出的滤波算法,并采用一些标准的评估方法将该文方法与文中提到的其它滤波方法在不同噪声污染情况下进行比较,试验结果表明本文方法的滤波效果优于其它方法。

图像融合技术及融合效果评价的研究

图像融合的目的是将来自同一场景的不同源图像信息互补合成一幅新的图像,提供比源图像更丰富的视觉信息。融合图像更适合人的视觉和便于图像的后续处理,如图像分割、特征提取等。为此,概括了现有的图像融合方法的基本原理和进行融合的主要步骤,并对这些方法进行了比较;介绍了进行图像融合效果评价标准和方法;指出了图像融合技术的发展方向。

基于小波变换的足迹图像融合技术

图像融合是获取完整足迹图像的关键,是后续足迹识别的基础。将足迹图像进行小波分解,得到低频近似图像和各级水平、垂直、对角高频细节图像,对低频图像和高频图像分别采用不同的融合规则,将融合后的各级小波系数进行小波逆变换,得到效果较好的融合图像。详细讨论不同小波滤波器、融合规则对足迹图像融合效果的影响,并对小波域融合算法与最大值法、平均法进行了比较。

基于多尺度分析的足迹图像滤波方法

根据足迹图像的特点,给出一种基于多尺度形态学足迹图像滤波算法。首先将噪声图像中不同尺度的亮特征和暗特征提取出来并分别保存在形态学开闭塔中,然后根据不同尺度噪声的多少给予不同的权重进行噪声平滑处理,最后通过对形态学开闭塔进行重构得到滤波图像。实验数据表明:在足迹图像滤波中本文给出的方法要优于文中提到的其他方法。

KIO_4和FA/O螯合剂对铜钌CMP的影响

在工作压力为2 psi(1 psi=6 894.76 Pa)、抛光头转速为60 r/min、抛光盘转速为65 r/min、流量为150 mL/min的条件下,对3英寸(1英寸=2.54 cm)的Ru和Cu进行化学机械抛光实验,研究了氧化剂和FA/O螯合剂对Ru化学机械抛光速率以及对Cu和Ru的速率选择比的影响。实验结果表明:KIO4的使用可以大大提高Ru的去除速率,并且当KIO4的浓度为0.02 mol/L,FA/O螯合剂的浓度为3 mL/L时,Cu和Ru之间有很好的速率选择比。此外,通过电化学方法对Cu和Ru表面的腐蚀情况进行了分析研究。结果表明,当KIO4的浓度达到0.02 mol/L时,Cu片和Ru片表面的腐蚀基本不变,并且FA/O螯合剂的加入能略微缓解Cu和Ru之间的电偶腐蚀现象。