DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 血管内皮细胞(Vascular endothelial cell， VEC)是存在于血管壁与血液之间的天然屏障，不仅参与血管的形成，而且在组织生长、发育过程中也有重要作用 [ 1 ] 。VEC主要生理功能有：释放不同的生物活性调节因子调节血管的收缩与舒张；防止血小板的聚集、黏附以及血栓的形成；防止炎性细胞对血管壁的粘附、浸润等。其结构功能的正常对于预防血栓闭塞性血管炎(thromboangiitis obliterans， TAO)等周围血管疾病的发生和发展有着重要意义 [ 2 ] 。VEC易受体内外物理、化学因素攻击损伤，引起VEC功能尤其是内分泌功能紊乱，是不少心血管疾病早期表现形式，且与糖尿病、肿瘤等疾病的发生、发展有密切关系 [ 3 ] 。VEC是组织细胞培养对象之一，以VEC建立疾病的离体模型，被广泛应用于心血管疾病、肿瘤血管生成和血管修复等领域研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。人脐静脉内皮细胞(HUVEC)是目前国内外研究最常用的内皮细胞。主要考虑HUVEC容易获得和培养，实验重复性好，但是人脐静脉内皮细胞来源于静脉而非动脉。大鼠是一个十分重要的研究模型，繁殖较快，取材方便，且与人相似性较高，但分离培养鼠原代主动脉内皮细胞是比较困难的 [ 7 ] 。因此探索建立一套操作简单，实用、重复性良好的大鼠主动脉内皮细胞(rat aortic endothelia cells， RAECs)分离培养方法，具有重要意义。目前国内外常见的获取VEC的方法包括机械刮取法、组织块移植法和酶消化法等，均存在一些不足之处 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，通过对上述方法优缺点的分析，并在参考了大量国内外文献的基础上，经过反复实验，改进了原代大鼠主动脉血管内皮细胞培养方法。并获得了纯度高，活性良好的VEC。为TAO、心血管疾病、肿瘤血管生成和血管修复等领域研究的开展提供了较好的实验素材。现介绍如下。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 2.1.1. 主要试剂与仪器 含双抗低糖型RP1640培养基(北京Solarbio科技有限公司)，胎牛血清(杭州四季青生物工程材料有限公司)，胰蛋白酶(美国Gibco公司)，PBS (北京中杉生物技术有限公司)，FVIII多克隆抗体(武汉博士德生物工程有限公司)、荧光标记羊抗兔Ig抗体(北京中杉金桥生物技术有限公司)。医用型超净工作台(苏州佳宝净化工程设备有限公司)，CO 2 培养箱(上海医疗器械厂)，倒置相差显微镜(日本OLYMPUS公司)，荧光显微镜(日本OLYMPUS公司)。 2.1.2. 实验动物 清洁级雄性Wistar大鼠2只，体量200~250 g，由南昌大学医学院动物实验中心提供，动物合格证：[南昌大学实验动物中心，编号SCXK(赣)，2008-0001]。 2.2. 实验方法 2.2.1. RAEC s原代培养 Wistar大鼠采用2%戊巴比妥钠麻醉，无菌条件下打开腹腔，分离并取约3~4 cm主动脉放入含有双抗的PBS中漂洗，用眼科剪和小镊子去除主动脉外周结缔组织及脂肪，并用吸管将动脉管腔残留的血液冲洗干净。将消毒过的除掉针头的缝衣针牵引手术缝合线穿过主动脉管腔，缝合线的远端结扎主动脉的一端。再用血管钳牵引缝合线，同时用镊子夹住血管的另一端轻轻反向下拉使主动脉内膜翻出，将已翻转的主动脉两端向内折入少许，缝合线将主动脉两端结扎，并用在酒精灯上烧热的镊子烫烙动脉两端，使翻转的主动脉两端完全密闭。将翻转封闭的主动脉完全浸入装有2~3 ml的0.125%胰蛋白酶的离心管中，置于37℃水浴锅中，消化18 min，加入等量含10% FBS的培养液中止消化，收集消化液，于1000 r/min离心5 min，弃上清，在底部沉淀的细胞中加入含20% FBS的RP1640培养液重悬，吹打混匀，接种在六孔板内。放入37℃和5% CO 2 培养箱培养。孵育3~4天时细胞贴壁，再更换培养液。之后每隔2~3 d换液1次，在倒置相差显微镜下观察细胞生长情况。 2.2.2. RAEC s传代培养 原代培养的RAECs孵育约10~12 d，至贴壁细胞覆盖3/4以上六孔培养板面积，约80%的细胞融合成单层时即可传代。弃培养液，用0.01 mmol PBS液洗涤培养板2次，加入1~2 mL 0.125%胰蛋白酶消化约2~3 min，待镜下见内皮细胞皱缩变圆时，立即加入等量含10%胎牛血清的RP1640培养液终止消化，用吸管轻轻反复吹打使细胞完全脱壁并混匀，转移到10 ml离心管中，室温下以1000 r/min离心5 min，弃上清，沉淀细胞中加入含10%胎牛血清的RP1640培养液3 mL，轻轻吹打使细胞重悬均匀，倒置相差显微镜下计数，以(2~3) × 10 5 /瓶的密度接种到25 cm 2 的塑料培养瓶中，置于37℃ CO 2 培养箱内孵育。根据内皮细胞贴壁时间快于成纤维细胞的特点，传代培养4 h后换培养液可以除去未贴壁杂细胞，以后每2~3 d换液一次，倒置相差显微镜下观察细胞生长情况。 2.2.3. RAECs的形态学观察 在培养过程中，每天于倒置相差显微镜下观察细胞的生长和细胞形态特征，并拍照。 2.2.4. 免疫组化法鉴定RAECs [ 3 ] 取第三代长满24孔培养板的传代细胞，设立实验组和空白对照组，至细胞汇合成单细胞层后，吸去培养液，以0.01M PBS漂洗2次，经40 g/L多聚甲醛固定30 min，用PBS洗3次，体积分数为3%H 2 O 2 室温浸泡30 min，以灭活内源过氧化物酶，PBS洗2次，0.3%TritonX-100室温浸泡30 min，PBS洗3次，滴加5% BSA封闭液，室温20 min，甩去多余液体不洗。然后加入稀释(1:100)Factor VIII抗体，4℃湿盒过夜，用PBS洗3次；滴加2抗，室温孵育30 min，PBS洗3次，二氨基联苯胺(DAB)室温显色，显微镜下控制反应时间，蒸馏水洗涤，苏木精轻度复染，蒸馏水洗涤，PBS返蓝，在荧光显微镜下观察并摄片。用PBS代替Factor VIII抗体，其余步骤不变，作为阴性对照。 2.2.5. 免疫荧光染色技术鉴定RAECs 取生长于25 cm 2 的塑料培养瓶第3代细胞，传代接种于24孔培养板，随机分为实验组和空白对照组，至细胞生长融合成单细胞层后，吸去培养液，0.01 mmol PBS漂洗2次，经40 g/L多聚甲醛固定30 min后再用PBS漂洗3次，体积分数为3% H 2 O 2 室温浸泡30 min，以灭活内源过氧化物酶，PBS洗2次，0.3% TritonX-100室温浸泡30 min，PBS洗3次，滴加5%BSA封闭液，室温20min，甩去多余液体。然后加入1:100稀释的第VIII因子相关抗原FactorVIII-related antigen，FactorVIII)抗体，4℃湿盒过夜。次日用PBS洗3次，滴加用异硫氰酸荧光素(FITC)标记的IgG抗体，室温置于暗室中30 min，PBS洗3次，在荧光显微镜下观察染色结果并拍片。 2.2.6. RAECs细胞活力检测 4.0 g台盼蓝中加入少许双蒸水研磨，待台盼蓝充分溶解后定容至100 ml，经滤纸过滤后放4℃保存。临用时加PBS稀释至4 g/L。于RAECs传代过程中每次取50 μl细胞悬液与50 μl的4 g/L台盼蓝混匀，取1滴滴入血球计数板于倒置显微镜下计数200个左右细胞。显微镜下可见活细胞拒染，死细胞被染成淡蓝色。计算活细胞率(%) = 活细胞数/总细胞数 × 100%，此过程重复3次，取平均值。
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user: 3. 结果 倒置相差显微镜下观察显示培养3天的细胞呈透亮的圆形，单个或成团，呈棱状或多角形(图1(A))；培养11天，细胞生长覆盖六孔板面积的85%以上，呈现VEC典型的“鹅卵石”样特征(图1(B))。 3.1. RAECs免疫组化鉴定 应用抗VIII因子相关抗原抗体进行免疫组织化学检查，结果显示DAB染色阳性，200和400倍显微镜下观察到细胞浆内有棕黄色颗粒(图2)。 3.2. RAECs免疫荧光鉴定 用抗VIII因子相关抗原抗体进行免疫荧光染色，400倍荧光显微镜下观察细胞质呈现绿色荧光阳性反应(图3)。 图1. 倒置相差显微镜下的培养3天(A)和11天(B)的大鼠主动脉血管内皮细胞形态学特征(×100) 图2. RAECs中内皮细胞标志分子VIII因子相关抗原表达阳性(A: ×200， B: ×400) 图3. RAECs中VIII因子相关抗原免疫荧光染色阳性(×400) 3.3. RAECs活力检测 在传代培养过程中，内皮细胞经台盼蓝试验，检测活细胞率 > 95%。
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user: 4. 讨论 VEC最初仅被看作血管内壁的屏障，后来研究显示VEC具有重要的内分泌功能，可调节血管壁的通透性、维持血流状态及出血凝血功能平衡、调节血管张力 [ 1 ] 。应用培养的VEC建立相关疾病的离体模型，在心血管疾病、肿瘤血管生成和血管修复等领域研究中较为普遍 [ 3 ] 。大鼠因其繁殖较快、取材方便且价格低廉，故此分离培养大鼠主动脉内皮细胞(RAECs)常被用于以上的相关研究。有关RAECs的培养方法改进的研究层出不穷。 血管内皮细胞位于血管内膜表面，其下面是结缔组织层，主要由Ⅲ型胶原构成，其体外培养多采用消化法、植块法，消化法结合反复机械刮取法及热处理植环法，但存在着原代培养难度大、效率低，以及在细胞分离培养过程中操作较繁琐并容易增加微生物和非血管内皮细胞污染等缺点 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。大鼠胸主动脉管腔细小，肋间动脉分支多，使大鼠胸主动脉血管内皮细胞的原代培养比较困难。机械刮去发和植块法获取大鼠血管内皮细胞的方法易混杂其他血管壁细胞，近几年来已逐渐被酶消化法取代。一般的胶原酶消化法培养内皮细胞产量低，操作较复杂且消化时间不好掌握，而多步骤酶消化法常因成纤维细胞或平滑肌细胞污染导致培养失败 [ 8 ] 。本实验采用将主动脉内膜外翻，利用缝合线结扎、镊子烫烙血管两端的双重封闭，以胰蛋白酶直接消化的方法，获取一定数量的内皮细胞，传代培养时利用RAECs对胰酶较成纤维细胞及平滑肌细胞敏感的特点，采用低浓度、短时间差速消化传代法，提高了RAECs的纯度。通过多次实验对比还发现，以0.125%及0.25%浓度的胰蛋白酶分别消化18~20 min及10~12 min获取的RAECs数量及纯度无明显差别。 内皮细胞呈单层“铺路石”状排列是其生长特性，也是其形态学的重要特征，而第VIII因子是内皮细胞的标志性特征 [ 5 ] [ 7 ] 。在本实验中，我们通过形态学观察发现其生长出的细胞呈单层“铺路石”状生长(见图1)，采用免疫组织化学与免疫荧光两种检验方法证明有第VIII因子相关抗原存在，确认为血管内皮细胞，增加了鉴定的可靠性(见图2)。 这些结果显示以胰蛋白酶直接消化法获取RAECs，以差速消化传代进一步提高内皮细胞纯度的方法操作简单，经济实用，可以进一步推广应用。同时应用此低浓度胰蛋白酶直接消化法获取高产量RAECs时，应注意以下操作要点：①针头穿过血管腔时应注意勿损伤主动脉内膜，结扎血管两端时要严密，结扎线外的主动脉残端尽可能除去，烫烙主动脉残端要彻底，确保仅主动脉内膜面与胰蛋白酶接触；②选择合适的胰蛋白酶浓度和控制好消化时间是实验的关键，使之既能充分消化主动脉内皮组织，又可减少RAECs损伤和非血管内皮组织细胞混入；③原代培养的RAECs对营养要求较高，须用含20%胎牛血清的培养液培养，传代细胞可用含10%~15%胎牛血清的培养液培养；④原代培养应用六孔板种板，利于细胞间相互影响，通过产生促生长活性物质，互相促进生长。 本方法能够获得高产率的RAECs，重现性较好，操作相对简单，并且所得到的细胞纯度和活力都相对较高，为体外VEC离体模型的建立以及对心血管疾病、肿瘤血管生成和血管修复等发生机制的研究提供了技术支持和理论指导。
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user: 摘 要 利用第一性原理计算，在LaAlO 3 /SrMnO 3 (111)超晶格中实现了由极化电场驱动的电荷转移和半金属性。在(LaO 3 )/Mn界面处，电子从LaAlO 3 侧转移到SrMnO 3 中，占据Mn的e g 轨道，从而形成该类超晶格中的半金属铁磁性。而在(SrO 3 )/La界面处，极化电场使得空穴基本上是均匀分布于SrO 3 面和LaO 3 面的氧离子上，于是造成SrMnO 3 中的G类反铁磁序。不过由于空穴的掺入，此类超晶格是金属性的。 关键词 :异质界面，极性不连续性，电子结构重构，半金属，双交换机制 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着原子尺度沉积技术的进步，人们在钙钛矿氧化物异质结中发现了很多新颖的物理现象。其中最具代表性的就是LaAlO 3 /SrTiO 3 异质界面处的二维电子气 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。在生长过程中，根据不同沉积序列，会形成两种LaAlO 3 /SrTiO 3 界面。一种是TiO 2 /LaO界面，称为n型界面；第二种是由SrO/AlO 2 形成的界面，称为p型界面。尽管这两种材料的块材都是典型的带隙绝缘体，在该(001) n型界面上却存在高迁移率的准二维电子气 [ 1 ] [ 5 ] 。且该准二维电子气只有在LaAlO 3 厚度达到临界值1.6 nm (4个LaAlO 3 元胞厚度)时才会出现 [ 6 ] [ 7 ] 。只是这些现象和报道都局限在钙钛矿氧化物(001)异质结界面。最近，已经有文献报道了SrTiO 3 和LaAlO 3 的(110)和(111)界面上的电荷重构 [ 8 ] 。文献还称，在同样存在极化不连续的SrTiO 3 (111)表面上，即使沉积非晶的LaAlO 3 ，照样可以实现电荷转移。基于杂化密度泛函计算，我们已经在LaAlO 3 /SrMnO 3 (001)超晶格中发现了电荷转移和高自旋极化的铁磁金属性 [ 9 ] 。那么这一体系的(111)超晶格中是否也会出现类似的现象呢？本文基于第一性原理计算，在LaAlO 3 /SrMnO 3 沿[ 111 ]方向形成的(LaO 3 )/Mn超晶格界面上也获得了由于电荷重构而导致的半金属性。在此，电荷从LaAlO 3 侧转移到SrMnO 3 侧，占据Mn离子空的e g 轨道。我们认为与该体系(001)界面上的电荷转移类似 [ 9 ] ，该电荷转移是由纯粹的极化不连续导致的，与电子之间的关联没有直接关系。
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user: 2. 模型和计算方法 第一性原理模拟界面时用得最多的是对称的超晶格。在这里，沿着[ 111 ]方向把一定数目的SrMnO 3 元胞与一定数目的LaAlO 3 元胞排列起来，服从周期性边界条件约束。在这个对称的超晶格中，LaAlO 3 和SrMnO 3 都是非化学计量比的。如果SrMnO 3 含一个多余的SrO 3 原子层，LaAlO 3 就多余一个Al原子层，此时由于对称性，就形成两个相同的p型界面，我们称为p型超晶格，如图1(a)所示。同理，Mn和LaO 3 原子层就形成两个等价的n型界面，如图1(b)所示，称为n型超晶格。 沿[ 111 ]方向生长的ABO 3 钙钛矿结构形成六角晶格，(111)平面内的每个B离子与下一层(111)平面内的3个B离子是最近邻，同样与上一层的(111)平面内的三个Mn离子也是最近邻，而与同一层内的其他等价的4个Mn离子则是次近邻，所以考虑到Mn离子的磁性，平面内元胞取 2 a × 2 a (a为SrMnO 3 块材的晶格常数)。计算使用VASP软件包，选用GGA方法处理体系中电子与电子之间的交换关联作用，具体交换关联泛函选择的是PBE。选用缀加平面波(PAW)来处理电子-离子之间的相互作用，把Sr原子的 4 s 2 4 p 6 5 s 2 ，Mn原子的 3 p 6 3 d 5 4 s 2 ，La原子的 5 p 6 5 d 1 6 s 2 ，O原子的 2 s 2 2 p 4 当做价电子处理。平面波展开的截断能(Energy Cutoff)取为600 eV，每个原子上的自洽场收敛条件设为 1 × 10 − 6   eV 。对Brillouin区的 图1. 两种SrMnO 3 /LaAlO 3 (111)超晶格结构示意图。(a) p型；(b) n型 积分计算使用Monkhorst-Pack方案，以 Γ 点为中心选择k点网格为 12 × 12 × 8 [ 10 ] 。考虑到过渡元素Mn上电子的关联效应，我们选取Mn元素的在位能参数 U = 4   eV ，计算所用的晶格常数取实验值 a = 3.85 A ∘ [ 9 ] 。
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user: 3. 结果与讨论 对于图1(a)和图1(b)所示的两种超晶格，我们保持总钙钛矿结构单元数不变，逐渐增加SrMnO 3 成分所占比例，分别用p-M和n-M来标记我们所用的各种超晶格结构，其中p和n是代表超晶格界面类型，M是Mn层数。以p-2和n-2为例，图1(a)和图1(b)分别给出两种超晶格结构示意图。改变M数值，我们就可以详细讨论量子受限机制的影响，以及体系电子性质和磁性质随Mn层厚度的依赖关系。考虑到电荷转移会引起轨道填充的变化，从而可能会引起氧八面体的畸变，我们用 R 3 ¯ c 结构作为初始晶格结构进行弛豫。根据Glazer定义， R 3 ¯ c 结构下的氧八面体畸变类型为 a − a − a − ，对比图1(a)和图1(b)可以清晰地看出这种畸变。
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user: 3.1. p型超晶格中的空穴转移 我们先来讨论p型LaAlO 3 /SrMnO 3 (111)超晶格。表1给出对应各p-M型超晶格的总能量和Mn离子磁矩，其中 Δ E = E F M − E G − A F M ，即铁磁态能量与G类反铁磁态能量之差。对于p-1而言，因为超晶格中只有一个Mn离子，所以 Δ E 记为0。从表1可见，所有p型组合下Mn离子之间的基态磁构型仍然保持了SrMnO 3 块材的G类反铁磁序，也就是Mn离子无论在ab平面内，还是沿c轴方向与其最近邻都是反铁磁耦合。在这些p型超晶格中，体态中空的e g 轨道依然没有被占据。图2给出所计算的四种p-M超晶格每个原子面上的总态密度图。图3给出p-2超晶格的能带结构图，虚线代表费米能级所在位置，上半栏代表spin-up，下半栏代表spin-down，且用玫红色标识出Mn离子的轨道分布。图4给出的是p-2超晶格的自旋密度图。 与块材SrMnO 3 和LaAlO 3 都不同，p型超晶格是金属性的，费米面穿过价带顶，不过从图2可以得出，空穴基本上平均分布在超晶格中SrO 3 面和LaO 3 面的氧离子上。这与LaAlO 3 /SrMnO 3 (001) p型超晶格不同 [ 9 ] ，这是由于(001)和(111)超晶格界面处的极化不连续性差别造成的。LaAlO 3 /SrMnO 3 (001) p型界面处，LaAlO 3 中SrMnO 3 则没有极化电场，所以LaAlO 3 中的极化电场会使空穴从LaAlO 3 侧转移到SrMnO 3 侧，不过到达SrMnO 3 侧的空穴不会留在界面上，而是平均分布在SrO面上的氧离子上。而LaAlO 3 /SrMnO 3 (111) p型界面则不同，极化电场同时存在于LaAlO 3 和SrMnO 3 侧，只是场强大小有所区别，所以空穴基 Table 1 Total Energies and Local Magnetic Moment (μB/Mn) of p-Type Superlatticesfor Various Magnetic Ordering
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user: 摘 要 高功率激光焊接技术是实现厚板连接的先进技术，在现代装备制造中具有广阔的应用前景。本文分别从试验研究和理论仿真研究综述了高功率激光深熔焊接厚板过程中激光与材料的相互作用特征、蒸气与熔池相互作用规律和机理。在高功率激光深熔焊接时，由于各种不稳定因素包括焊接参数的变化，引起焊接小孔内激光能量分布的变化，从而改变局部材料的气化率，使得小孔内气流状态发生改变，蒸气流体与熔池流体之间的力平衡关系发生改变，促使孔壁和熔池的波动。实现良好焊接效果和焊接质量的前提是必须保证焊接蒸气和熔池流动状态的稳定性，控制焊接小孔的动态平衡，从而实现稳定的焊接过程。 关键词 :高功率激光，厚板焊接，金属蒸气，熔池耦合，小孔波动 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着万瓦级激光器的出现，高功率激光焊接厚板的技术在各种大型装备结构件的制造中得到推广应用。采用高功率激光焊接厚板具有：整体热输入小、焊接速度快、焊缝深宽比大、焊接精度强度高、且适于各种加工环境等优势。如图1所示，为千瓦级激光(1 kW ≤ 功率 < 10 kW，功率密度10 6 ~10 7 W/cm 2 )焊接与万瓦级激光(功率 ≥ 10 kW，功率密度10 7 ~10 8 W/cm 2 )焊接复杂程度对比。千瓦级激光焊接薄板时，小孔尺寸小，蒸气熔池流动状态相对一致；万瓦级激光焊接厚板时，有限的区域内激光能量密度和能量输入相比增加近十倍和，产生更多的金属蒸气和更细长的小孔，深熔焊接小孔内部的材料蒸发行为更加剧烈、细长小孔内的蒸气等离子体与熔池壁的相互作用过程更加复杂，焊接过程涉及到的能量吸收、气液流体行为、力学行为均未得到完全的解释和描述。厚板激光焊接过程易产生多种焊接缺陷，如图2所示的表面飞溅、内部气孔、上下表面驼峰、焊缝凹陷根漏，实现良好焊接的参数预选范围很窄 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。实际中的万瓦级激光焊接应用难以获得较好的焊接质量。 激光深熔焊接过程中存在两个重要的方面是深熔小孔行为和熔池流动行为，小孔行为和熔池行为之间相互作用联系紧密，其中的气体动力学行为和熔池流动力学行为相互耦合，决定着焊接过程的传热传质、焊接过程的稳定性和最终的焊接质量。现有文献对高功率激光焊接厚板进行了广泛的工艺试验研究以获得良好的焊接质量，同时也对缺陷产生机理进行了讨论和研究。依据现有文献，本文对万瓦级高功率激光深熔焊接厚板中金属蒸气与熔池的相互耦合行为的研究工作，分别从试验研究和理论仿真研究两方面进行综述，总结出现有研究所得规律以指导焊接实践，同时对万瓦级激光焊接机理需要进一步深入系统研究的方面进行展望。 图1. 千瓦级与万瓦级激光焊接对比 图2. 激光焊接厚板常见焊缝缺陷
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user: 2. 高能激光束与材料相互作用的特征 激光焊接过程中，高能激光束照射在材料表面时产生的金属蒸气与液金属熔液的动态不稳定是激光束与材料相互作用的重要特征 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。气液流体具有非线性和紊乱的特征，其变化决定和影响着焊接过程中的传热、传质。激光深熔焊接过程中，激光的照射将在熔化材料表面产生各种类型的微小波动(尺寸为10 − 4 ~10 − 2 cm)，熔池表面的这种不稳定现象产生的原因主要包括：热毛细不稳定、细微蒸发不稳定、材料去除率的不稳定、Kelvin-Helmholtz不稳定、Rayleigh-Taylor不稳定。后两种不稳定现象与焊接小孔内的蒸气流及反冲压力变化直接相关，蒸气流的任何突变都会直接或间接导致焊接小孔壁及熔池表面的波动。如图3所示 [ 5 ] ，焊接过程中激光能量密度越高，熔池壁及表面的不稳定波动现象出现的越频繁。激光深熔焊接过程中前沿熔池的演变有4个基本特征(如图4所示 [ 5 ] )：a小孔前沿壁上熔液的不稳定形成局部凸台，并在蒸气反冲力作用下向孔底移动；b在前沿壁上熔化的大量金属熔液在蒸气流的挤压作用下向孔壁两周流动，最后流向后沿熔池；c在不稳定的流体动力学作用下，小孔前沿壁上金属熔液将产生大量起皱；d在蒸气流反冲压力的进一步作用下，大量起皱向孔底移动，并且由于快速的熔液流动，起皱的流体来不及到达孔底而直接流向后沿熔池，导致小孔被中断阻隔而形成塌陷和气泡。在高能密度激光的作用下，前沿壁上的凸台可能被快速气化产生大量蒸气，甚至会在反冲压力作用下被剥离飞出，形成对后沿熔池的冲击。同时，在焊接小孔内不稳定的蒸气流的影响下，后沿熔池除了产生熔池壁的不稳定波动，其内部还存在流体漩涡，如图5所示 [ 5 ] 。以上结论显示，激光深熔焊接过程中小孔内的蒸发行 图3. 吸收能量与熔池表面不稳定性关系 图4. 深熔小孔演变过程 图5. 激光深熔焊接小孔和熔池的形态 为、蒸气流波动、反冲压力变化与小孔壁的不稳定特征密切相关，并决定了焊接过程的不稳定。如何有效控制激光致蒸发的稳定性是改善焊接不稳定性的关键。
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user: 5. 总结与展望 由以上对高功率激光深熔焊接小孔特征的试验观察、小孔内外蒸气与熔池间的相互作用关系的分析总结，可知激光深熔焊接小孔的稳定性以及激光焊接过程中的气孔和飞溅的产生牵涉到复杂的多相耦合动力学关系。其中一个重要结论是激光照射在前沿孔壁上，由于各种不稳定因素包括焊接参数的变化， 图16. 熔池流动特征及焊缝形成特征 导致前沿孔壁气化率的改变和局部气化不均匀，使得小孔内气流状态发生改变，蒸气流体与熔池流体之间的力平衡关系发生改变，加剧了孔壁和熔池的不稳定性，最终导致缺陷产生。 对激光深熔焊接过程的理论模拟计算研究可知，激光致材料的气化反冲压力是深熔小孔形成的主要驱动力，同时反冲压力驱动的熔池流动是熔池流动的主要组成部分。激光深熔焊接小孔始终处于不稳定波动状态，波动的本质原因是孔壁上受力不平衡导致。小孔内激光束的多次反射以及孔壁上细微的波动形变，可导致孔内激光能量吸收不均，局部大量能量的吸收产生较高的气化反冲压力，此现象是驱使小孔形状不断变化波动的主要因素。此外焊接过程中熔池内部流动状态十分复杂，可出现紊流现象，金属熔液对小孔壁具有冲击作用使得后沿孔壁出现波动。 然而，复杂的熔池流动受到包括反冲压力、表面张力、热毛细力、蒸气流的剪切摩擦力、浮力、重力等多个力的作用，各个力对熔池流动的贡献大小不明确，现有文献对激光深熔焊接过程中蒸气流的剪切摩擦力多熔池流动的贡献大小及对小孔稳定性的影响，以及热毛细力对熔池流动的影响和焊缝成形的影响，是否是引起深熔焊接小孔形态变化的主要因素存在不一致的结论。有文献报道高速流动的蒸气流对焊接过程影响非常大，也有文献认为高速流动的蒸气，由于其自身的低密度属性，不足以对高密度熔池造成严重的冲击作用。此外，现有报道的文献中对蒸气流的模拟计算均未考虑等离子体产生是的冲击波附加压力。等离子体产生时的瞬态压力在几十到数百个大气压甚至以上变化，而蒸气和等离子体混合气态的流速可达到数百m/s。 通过对上述研究综述，总结出万瓦级高功率激光深熔焊接可进一步深入研究的内容如下： 1) 高能激光作用下的金属蒸气动力学特征研究，进一步澄清激光作用下产生的金属蒸气对熔池流动的影响程度，量化分析其作用大小。 2) 大熔深厚板万瓦级高功率激光焊接熔池流动的动力学特征研究，深入揭示窄且深的厚板焊接熔池在不同深度层次段熔池的流动状态，及其对焊接稳定性和焊缝成型的影响。 3) 量化研究金属蒸气流与熔池流的动力学耦合关系对超细长深熔小孔的影响，探讨大熔深厚板激光焊接过程中不同工艺参数添加下形成的不同的蒸气流与熔池流动力学特征，揭示工艺参数与超细长小孔的对应关系，为实现稳定良好厚板焊接工艺参数的优选提供理论指导。
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user: 摘 要 本项目以华北理工大学为研究对象，开发了一个具有三维校园展示、在线虚拟漫游及信息管理与服务等功能的虚拟校园漫游系统。该系统能够全方位地展示校园的各种环境，具有较强的交互性和沉浸感，用户在虚拟校园中漫游会有身临其境的感觉，对学校的形象宣传、信息化管理将产生重要的作用。该系统基于Unity 3D游戏引擎，利用三维建模技术，采用C#脚本语言进行交互开发，并融合计算机网络技术等，对三维场景建模及优化技术、角色与场景之间的交互技术、碰撞检测等进行深入研究。 关键词 :虚拟校园漫游，Unity 3D，3Ds Max Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 华北理工大学坐落在沿海现代化城市、环渤海经济区工业重镇—唐山市唐山湾生态城，是一所具有全方位教育层次的省属重点骨干大学。虚拟校园漫游系统，将传统的几何建模技术与基于图像的绘制技术进行了结合，在电脑上真实的再现了校园环境及校园文化，浏览者不用亲自到学校就可以形象直观体验亲身游览校园的感觉，在体会到于校园中自由漫步的同时，又可以在特定的场景中进行环视，犹如亲身站在校园中观看景观，增强了用户体验。同时，对学校的招生宣传、发展规划、数字化建设等都具有重要的意义。虚拟校园漫游的开发有很多种工具和平台，最常用的一种方法是使用3Ds Max进行建模、材质等前期处理，然后导出到Unity 3D软件中进行后期的交互处理。下面就使用这两款工具开发虚拟校园漫游过程中设计到的关键技术进行介绍。
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user: 2. 虚拟校园漫游系统研究技术路线 虚拟校园漫游系统是以真实校园为整体蓝本，采用3Ds Max建模技术以及Unity3D虚拟现实开发平台等，并使用其他网络技术实现网络在线浏览。 具体技术路线图如图1： 1) 收集相关文献资料，进行调研分析，设计系统的结构和功能。 2) 根据华北理工大学校园不同的建筑、场合，收集数据，整合分析，完成系统设计。 3) 校园空间数据的获取与处理：通过相关软件获得华北理工大学地形的俯视图。 4) 三维虚拟场景建模，对模型进行数据处理、场景分块与模型优化后，集成三维场景。 5) 以Unity3D为虚拟现实开发平台，以3Ds Max为场景建模软件，通过C#.Net语言与HTML的集成整合，完成基于Web的虚拟校园的开发。 6) 完善并优化虚拟校园漫游平台，网上试运行。
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user: 3. 虚拟校园漫游系统功能及简单操作 虚拟校园漫游系统的设计目的是通过对华北理工大学校园环境的模拟并利用三维场景建模技术、优化及交互技术等来实现校园全景全方位展示、自由漫游及校园管理等功能，提供真实、全面的数据，增强媒体的交互性和沉浸感。系统功能主要包括虚拟场景展示、虚拟漫游、校园信息管理。虚拟场景展示包括教学楼、宿舍楼等建筑；虚拟漫游包括自动漫游和自由漫游；校园信息管理主要是校园简介、用户 图1. 技术路线图 管理系统维护等作用。用户通过在网页上登录漫游系统可以全方位浏览校园风光、掌握校园实时信息等，具体功能如下： 1) 通过鼠标及滚轮来实现视角的变换和全方位观看校园内建筑物、景观等虚拟场景； 2) 通过鼠标点击相应按钮用户可沿着设定的路线自动展示校园风光，也可按着用户自己的兴趣和需要选择路径对虚拟校园进行漫游； 3) 通过键盘、鼠标等动作控制访问者的漫游方向、速度、视角等；用户可以开门进入某个建筑物，参观教室、食堂、宿舍等； 4) 通过鼠标点击部分场景可为用户提供声音介绍和角色互动，同时也可以点击相应的按钮实现部分场景的文本提示的显示与隐藏。
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user: 4. 虚拟校园漫游系统的关键技术 4.1. 场景三维模型的构建及优化 虚拟校园漫游中的场景模型主要涉及教学楼、宿舍楼、餐厅等建筑物以及操场、道路、树木等，是一个大场景，建模时需要对整个校园的这个大场景进行区块划分，各个区块制作完成后导入到一个场景中，将极大的降低建模的难度。 在进行场景建模时，我们并没有校园的详细的测量参数等资料，可以使用GETscreen软件截下通过Google Earth得到的卫星影像，在3Ds Max透视图中建一个面片并将截下的航拍图赋给该面片，作为建模时的布局参考。建筑物主体建模使用二维样条线勾勒出轮廓，然后挤出建筑物的高度，附属物用基本几何体变形制作，细节部分如门窗等用贴图来表现。路面、人工湖建模基本同建筑物建模方法一样。花草树木是场景中最多的装饰物，花草树木的逼真程度影响到场景的真实感，可以通过交叉的面片来实现，这种方法极大的降低了模型面片数，并配上良好的照片素材和透明贴图来实现模型效果 [ 1 ] 。如图2所示。 校园漫游系统要在用户的网页上浏览，则对软件的大小有比较高的要求，系统运行不流畅对用户体验有很大影响，因此，场景优化是必不可少的步骤。三维模型的面数越多，渲染时就会消耗很多系统资源，将用户看不到的面或线删除，同时对于合并的物体使用同一种材质，从而加快渲染的速度。建模时如果模型的面距离比较近，容易引起闪烁，因此需要将面的距离设置到合适的距离 [ 2 ] 。对灯光也做了相应的优化，在漫游场景中通过顶点灯渲染整个画面，从而即使是配置低的计算机也同样可以顺畅运行该系统 [ 3 ] 。 4.2. 系统交互性设计与实现 人机交互技术是通过计算机输入及输出设备，以有效的方式实现人与计算机相互传递信息的技术。在本系统中主要的人机交互技术包括GUI界面设计和漫游功能设计。用户通过网页可以直接打开漫游系统，并可进入使用界面选择多个漫游模式，包括自动漫游、自由漫游、地图导航、使用帮助等 [ 4 ] 。选择自动漫游，系统将以预先规定的路线指引用户参观校园; 如果选择自由漫游，用户则可以通过鼠标或者键盘上的按键以第一人称视角随意改变视点。 针对本文所设计的虚拟校园系统，总体遵循的原则是在功能逻辑块划分上应该区分清楚并联系紧密，尽量做到操作简便、客户端提示信息的及时正确显示。具体交互功能主要有虚拟角色的创建和登陆服务器等UI界面的设计和场景之间的碰撞、多人实时在线的客户端间的信息交互等。 图2. 教学楼场景图 图3. 校园信息管理图 例如，在界面中设计一个自动漫游的Button，在脚本中代码如下： voidOnGUI() {varbuttonWidth = 100; varbuttonHeight = 50; varbuttonX = (Screen.width - buttonWidth) ; varbuttonY = (Screen.height - buttonHeight) ; //在屏幕右下角绘制一个button组件 UnityEngine.Rect r =new Rect(); if (GUI.Button( new Rect(buttonX， buttonY， buttonWidth， buttonHeight)， 自动漫游)) {//在调试控制台打印一些文字 Debug.Log(开启自动漫游模式); } } 校园信息管理如图3所示。 4.3. 碰撞检测 在虚拟环境当中，碰撞检测技术是用来检测两个不可穿透物体模型之间、物体模型与场景之间是否发生碰撞的技术。在Unity3D中Collider组件的主要功能就是进行碰撞检测，并且在使用刚体时，一般会和Collider共同使用。发生碰撞的条件是：1) 发生碰撞的两个物体必须都带有Collider组件；2) 发生碰撞的两个物体至少有一个带有刚体；3) 发生碰撞的两个物体必须有相对运动。虚拟环境当中，碰撞检测的主要任务是：检测基于的虚拟校园仿真技术基础模型是否发生碰撞、何时发生碰撞以及和谁发生了碰撞。在Unity3D中可以在脚本语言中可以实现控制： //碰撞开始时会调用一次 voidOnCollisionEnter (Collision other) { print (“碰撞开始”); } //碰撞持续发生的时候调用 voidOnCollisionStay (Collision other) { print (“碰撞进行中”); } //碰撞结束时会调用一次 voidOnCollisionExit (Collision other) { print (“碰撞结束”); } //检测物体和谁发生碰撞时可用： voidOnCollisionStay (Collision other) { print (“碰撞到的物体的名字：”+other.gameObject.name); }
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user: 5. 结束语 基于Web的华北理工大学虚拟校园漫游系统具有完整的系统结构，比一般的虚拟校园漫游系统具有更强的交互性、沉浸感、实用性、跨平台性以及地方特色性等。通过校园漫游系统用户可以更方便认识、了解校园，也在提高我们学校知的名度、构建数字化校园、提升校园文化实力等方面起到了积极作用。
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user: 摘 要 传统图像编码方法一般已成定式，发展潜力不大。分形图像编码方法思想新颖，是极具发展潜力的压缩方法，但分形编码存在编码耗时过长的缺点。本文基于分形编码思想，从编码时间、压缩比以及解压效果三个方面对Jacquin基本分形编码方法进行研究和改进，提出一种改进的分形图像编码方法。通过对多幅图像进行实验，本文的改进方法在图像压缩时间、压缩比以及峰值信噪比PSNR值上均有提高。 关键词 :分形图像编码，压缩比，解压效果 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 多媒体的发展离不开图像技术的发展。图像中含有的大量信息使得图像具有大的尺寸，但是图像传输却需要图像具有小尺寸。因此若没有一个高效的图像编码方法，将不可能实现图像的传输。 传统的图像压缩算法大多是通过去除冗余信息，保留高频信息来实现图像压缩，一般已成定式，发展潜力不大。分形编码技术 [ 1 ] 利用图像局部与整体的自相似性或自仿射性，找到合适的迭代因子作为分形码，来实现图像压缩。相较直接存储图像数据的压缩方法，分形编码存储图像块间仿射变换参数使得图像具有较高的压缩比。但是分形编码的计算复杂性使得编码时间很长，这使得分形编码不能满足实时性要求。其编码时间主要耗费在对每个值域块要在大量虚拟码本中寻找其最佳匹配块上。 本文提出一种改进的分形图像编码方法。在编码方面，不再对基本分形编码方法中定义域块进行8种变换，以此来加快编码时间。在解压效果方面，通过加上额外的误差信息作为编码结果来提升解码效果。误差信息同样是很庞大的数据。误差存储数量的多少、所存误差是否是重要信息都会影响到图像的解压效果。在保证高压缩比以及较好的图像解码质量的前提下，如何选取误差进行存储，成为研究实验中的重点。本文通过运用统计分类思想，对误差进行分区并将其映射到指定数值模型上。之后将处理后的误差按照高频和低频信息两部分进行存储，来实现改善解压图像质量的目的。
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user: 2. 基本分形编码方法 上世纪80年代，Mandelbrot在图像分析领域最先提出了分形理论和分形几何 [ 2 ] 。分形几何认为自然界的事物具有自相似的层次结构，事物的局部和整体具有自相似性。它的出现使得人们用另一种眼光来看待世界。 1981年，J.E.Hutchinson将迭代函数理论(Iterated Function Theory)引入分形理论中 [ 3 ] 。1989年，Barnsley最先将分形理论运用在图像压缩上，提出了基于迭代函数系统(IFS，即Iterated Function System)的分形图像压缩方法，并对特定的几幅图像实现了高达10，000:1的压缩比 [ 4 ] 。该方法从图像的结构和人眼的视觉角度对图像进行压缩，打破了传统的熵压缩方法的理论极限，受到人们的高度关注，成为国内外学者的研究热点 [ 5 ] [ 6 ] 。但是该方法中的图像分割需要专业的人员进行人机交互操作，不能自动实现。 1990年，Barnsley的学生Jacquin发表博士论文，第一次提出局部函数迭代系统 [ 7 ] (LIFS，即Local Iterated Function system)，实现了第一个具有实际意义的全自动分形编码方法。该方法是基于图像块的压缩方法，使用局部块的仿射变换表示全局的仿射变换。Jacquin基本分形编码方法将待压缩图像分割成多个值域块和定义域块。对每个定义域块进行四邻域像素平均算法收缩为值域块大小，并通过8种变换(包括4个旋转，4个反射)形成8个子块，所有的这些子块就组成码本或虚拟码书。然后对每个值域块在虚拟码本中寻找其最佳匹配块。编码后的分形码包括5个参数，分别是对比度调节s、亮度偏移量o、位置参数y、x以及变换参数m。其解码是用迭代因子作用于任何初始图像迭代形成解压图像。 虽然Jacquin提出的自动分形编码方法具有思想新颖、解码方法简单又快速、解码质量与分辨率无关等优点。但也存在许多问题，例如编码计算量大、编码时间过长、压缩比不够高、解码图像存在块效应等诸多问题。后期的研究大多是在Jacquin分形图像压缩算法的基础上进行改进研究 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。
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user: 3. 改进的分形编码方法 因为分形编码本身是失真的，因此以一定图像质量的损失为代价换取编码时间加快的做法成为快速分形编码研究的主流。基本分形编码方法中的8种变换使得虚拟码本数量很大，所以本文中的方法不再对定义域块进行8种变换，以此来缩短编码时间。但为了保证图像解压效果，本文方法会附加额外的误差信息作为编码结果。误差信息量同样很庞大，实验发现很多误差值很小，其对人眼视觉影响较小，可以忽略不进行存储。本文运用统计分类思想，对误差进行分区并将其映射到指定数值模型上。对映射处理后的误差进行存储，实现改善解压图像质量的目的。同时为了提高压缩比，本文对编码数据采用固定比特数的方式来存储。 3.1. 编码方法 改进的编码方法的具体算法步骤如下： 1、设输入图像I，图像大小为N × N。将图像I分割成互不相交的B × B大小的值域块R i ，且所有值域块的并集为原图像。即分割满足公式(1)。 I = ∪ i = 1 N / B × N / B R i ，且 R i ∩ R j = Φ ( i ≠ j ) (1) 2、将图像I分割成可以相交的F × F大小的定义域块D i ，其中F = 2 × B。然后对每个定义域D块进行4邻域像素均值算法收缩为B × B大小的像素块，这些像素块组成“虚拟码本”。 3、在虚拟码本内，对每个值域块R i 寻找其最佳匹配块D best ，使得块R i 可由最佳匹配块D best 通过亮度变换来近似，即有 R i ≈ s ⋅ D b e s t + o ⋅ 1 ，其中1是亮度值均为1的常值块，s代表对比度收缩因子，o代表亮度偏移量。最佳匹配块D best 的寻找需满足公式(2)，即满足R i 与D best 的仿射变换间的差异最小。公式(2)也可表示为公式(3)，其中 E ( R ， D ) 表示最小平方误差。公式(3)是关于s、o的二元多项式的最小值问题，由最小二乘法可以得到s、o的值。最后将仿射变换参数s，o以及最佳匹配块的位置参数dx，dy记录在矩阵中，即完成对一个值域块的编码。遍历图像中所有值域块，完成图像编码。 min j { min s ， o ∈ R ‖ R i − ( s ⋅ D j + o ⋅ 1 ) ‖ } = min s ， o ∈ R R i − ( s i ⋅ D b e s t + o i ⋅ E ) (2) E ( R ， D ) = min s ， o ∈ R ‖ R − ( s ⋅ D + o ⋅ 1 ) ‖ 2 (3) 4、使用基本分形解压算法得到解压图像 I ′ ，并计算误差 Δ = I − I ′ 。对误差值按递增的顺序进行排序，形成一个数列，并计算该数列的上四分位数Qu、中位数Qm、下四分位数Ql、上限 Max = Q u + 1.5 ( Q u − Q l ) 、下限 Min = max { 0 ，   Q l − 1.5 ( Q u − Q l ) } 以及误差绝对值的最大值M。其中上四分位数Qu为居于数列四分之一位置处的误差数据值，中位数Qm为居于数列中间位置处的误差数据值，下四分位数Ql为居于数列四分之三位置处的误差数据值。 5、对误差值进行区域划分并进行映射。运用分类统计思想，我们对误差进行区域划分。将绝对值处在 { 0 ，   Max } 间的误差值映射为0，不进行存储。绝对值在 { Max ，   + ∞ } 间的误差分为14个区域，并映射到数字1至14，这样只用4 bit即可将误差值保存，其中用奇数值表示正值误差，偶数值表示负值误差。又因为要将同一区域内的所有点视为相同类型点，并以该区域均值代替区域内所有误差点的值，故为了保证解压图像的PSNR值，区域间隔的选取很重要，不能过大。本文区域间隔S的取值计算方法为 S = ( M − Max ) / 7 。因此， { Max + S × ( i − 1 ) ，   Max + S × i } 区域误差映射为数字 2 × i − 1 ( i = 1 ~ 6 ) 。 { − Max − S × i ，   − Max − S × ( i − 1 ) } 区域误差映射为数字 2 × i − 1 ( i = 1 ~ 6 ) 。 { Max + S × 6 ，   + ∞ } 区域误差映射为数字13， { − ∞ ，   − Max − S × 6 } 区域误差映射为数字14。求每个区域的误差均值，设为 m e a n i ，其中 i = 1 ~ 14 。将映射关系(i， m e a n i )存入编码文件中。 6、对误差进行存储。误差的存储分为两部分。一部分是高频信息存储，选择误差最大值存储。另一部分是低频信息存储，将误差图像分为2 × 2的矩阵，对矩阵中值小于4的所有误差点求均值，并以2 bit进行存储。最后将编码数据以.mat文件输出。 3.2. 解码方法 解码的具体算法步骤如下： 1、输入编码文件F。读取编码信息并计算出原图像尺寸。 2、定义原图像大小的单位矩阵作为初始图像，设为H。同压缩过程一样将图像分割成相同大小的值域块。对于每个值域块R i 依据编码数据中的位置信息找到相应的最佳匹配块 D b e s t ，对 D b e s t 块进行4邻域像素均值收缩算法和仿射变换操作，最后将结果赋值给该R i 块。对所有值域块R操作完成后，经过拼贴就完成了图像的一次迭代，设此时图像为 H ′ 。 3、判断是否达到预先设定的迭代次数，若已经达到预先设定的迭代次数，则执行步骤4，否则就以图像 H ′ 作为初始图像，再次执行步骤2来继续完成图像迭代。本文中设定的迭代次数为6。迭代次数的设定选择要综合考虑解压效果和解压时间两个因素。通过对多幅图像进行不同迭代次数选择的实验，发现迭代次数达到6时，对图像的解压效果不再有明显的增强效果。 4、提取编码中存储的误差信息以及误差映射信息。依据压缩方法中误差存储的规则，反向得出误差信息。再将误差加入图像 H ′ 中，完成解码。最后输出解压图像 H ′ 。
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user: 4. 仿真实验结果 实验采用Windows 7、MatlabR2012b开发环境。实验中使用的图像大小均为256 × 256。依据本文提出的算法对多幅图像进行实验，算法设定的值域块R大小为8 × 8，定义域块D大小为16 × 16。解码时图像的迭代次数为6。 另外，我们采用PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比值对解码图像的质量进行评价，其中PSNR的计算公式见式(4)和式(5)。PSNR描述了原图和被处理后图像之前的均方误差相对于信号最大值平方的对数值，是一种评价图像的客观标准。设原始灰度图像为 I = f ( i ， j ) ，解压后图像为 I ′ = f ′ ( i ， j ) ，均方误差为MSE，其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， Y ； j = 1 ， 2 ， ⋯ ， X 。 MSE = 1 Y X ∑ 1 Y ∑ 1 X ( f ′ ( i ， j ) − f ( i ， j ) ) 2 (4) PSNR = 10 log 255 2 MSE (5) 实验结果和分析 实验中选取了大量图片进行测试，下面选取其中3幅图像进行说明。原图如图1、图2、图3所示。 分别使用本文中的编码方法和Jacquin基本分形编码方法对上述3幅图像进行编码、解码操作。解码的最终效果如图4、图5、图6所示。其中图(a)表示使用本文方法的解压图像，图(b)表示使用基本分形编码方法的解压图像。 从图4、图5、图6的解压图像效果可以看出，相较基本分形编码方法，本文压缩方法的解压效果更好，人眼视觉效果更好，有更丰富的细节体现。此外还对两种压缩方法的编码时间、压缩比以及解压图 图1. Lena图 图2. Bird图 图3. Fruits图 像的PSNR值进行计算和比较，结果见表1。 从表1可以看出，相比基本分形编码方法，本文压缩方法在图像编码时间、压缩比和图像PSNR上均有提高，这说明本文提出的改进的分形图像编码方法是有效的。 图4. 使用本文方法和基本分形方法的lena图解压效果 图5. 使用本文方法和基本分形方法的bird图解压效果 图6. 使用本文方法和基本分形方法的fruits图解压效果 Table 1 Experimental results using the improved coding method and the basic fractal coding metho
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user: 摘 要 研究验证码自动识别技术可以进一步提升人识别验证码的可读性，增强机器识别的难度，从而提高网络安全性。针对目前提出的验证码识别方法基本都是采用光学字符识别(OCR)方法对机器写的标准字符进行识别，本文提出了一种多样变换的手写验证码自动识别算法，对彩色验证码进行识别主要包括彩色验证码的二值化、手写字符的区域分割、同一字符的区域连接、使用卷积神经网络对手写字符进行训练、手写字符识别。本文的实现结果明显优于OCR的识别结果。结果表明通过该网站的测试，基本上能自动识别该网站的验证码。 关键词 :彩色验证码二值化，区域分割，相近区域连接，单个字符卷积神经网络训练，单个字符的识别 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网的极度开放，网络爬虫技术可以肆意获得任意公开的数据，网络的安全问题也日益突出，其中设置人类可读容易机器破解难的验证码在一定程度上可以阻止肆意的网络爬虫技术。验证码CAPTCHA起源于美国卡内基梅隆大学的一个科研项目，原意为全自动区分计算机和人类的图灵测试是一种区分用户是人类还是计算机的公共自动程序。当用户要对网络站点进行用户注册、用户登录或非登录式留言回复时，均需先正确填写网站提供的验证码，并通过网站服务器验证后，才能顺利完成各种操作。验证码技术在增强网络安全方面起到了重要作用。 目前的验证码识别在国内外已成为热门领域，其理论体系日渐完善。Per-Olal对验证码提取特征并用神经网络训练方法对一种简单验证码进行识别。2005年Edward等通过将字符旋转至水平并对单个字符应用小波滤波结果作为特征，以接近100%的识别率破解了验证码。同年Kumar和Patrice的研究表明，在验证码识别中，验证码图形字符分割比识别更难，一旦正确将字符逐个分开，运用机器学习算法就可以轻易解决识别问题。然而至今没有一种通用有效方法解决字符分割难题。2008年Jeff Yan等以高达90%以上的识别率破解了微软2007年使用的验证码 [ 1 ] ，对于有单个字符的干扰线的字符去除干扰线识别提出了解决的方法，对于这种长的和字符具有相同的像素宽度的、字符颜色一致的干扰线目前没有很好的解决方法。2005年程治国，刘允才 [ 2 ] 提出一种通用的去除文字图像中干扰线的算法利用图形学的理论，采用改进的最短路径算法和方向偏移算法检测干扰线。非粘连的正常排列有一定空间字符的分割可以通过二值化后的图像像素的竖直投影直方图来分割字符，但是对于一些扭曲变形斜着排列的字符就不适用，但可以用基于上下连通区域法分割字符，CFS (Color flooding segment)对于彩色填充分割算法适用于具有区域连通性的验证码。粘连字符分割可以采用滴水算法进行字符的分割 [ 3 ] ，有效避免了字符的过分割。汪洋等 [ 4 ] 采用最近邻KNN算法破解了少数银行网站的验证码。殷光、陶亮 [ 5 ] 提出了一种SVM验证码识别算法通过采用支持向量机比模板匹配算法识别准确率高。陈超、毛坚桓等 [ 6 ] 采用了卷积神经网络对铁路货运网站的验证码进行识别，使用深度学习方法对字符集进行训练优化网络参数。一些大的开发平台提出使用深度学习直接对网站验证码进行学习，对于这种手写各种形状标记验证码训练样本的数据量巨大。
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user: 2. 彩色验证码二值化 本文主要针对一些手写扭曲、抖动变换的验证码进行研究，包括某些字符涂抹的颜色点分布不均和同一字符大小不一、扭曲、抖动不同等特征。验证码图像如图1所示其分辨率统一为160*70像素，验证码特点彩色带干扰线、人眼不好识别，具有任意手写、抖动的特征，每个单个字符的形状特点不同，见图1。 对彩色验证码识别前，需将验证码码图像预处理，包括彩色图像灰度化与灰度图像二值化，如果直接对彩色图像自适应阈值二值化，可能会过滤掉某一个亮度和背景相差不大的字符信息，本文采用了红、绿、蓝三通道分别二值化，并取每个通道的最大值作为二值化的图像，使用此种方法对彩色图像进行二值化没有过滤掉有用的字符，见图2。
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user: 3. 彩色验证码字符分割 彩色验证码二值化处理后，采用CFS区域连通对字符进行分割，以提取图像中每个字符作为卷积神经网络层输入。根据图像的特点本文采用区域连通性算法对验证码进行分割。本文提到的区域连通算法以种子填充算法为基础，通过算法预先设定种子点，从该种子点出发，经过搜索标记验证码的所有像素点，将与预定义的性质相似如像素一致，找到种子点周围的8邻域像素一致的点加入到该种子队列中，来生长这些区域。区域连通算法也可通过沿着水平x轴依次扫描所有的像素点，找到字符像素，标记为1，找到标记为1的像素的上、下、左、右、四个对角线八邻域标记为1，依次标记水平字符像素点。纵向依次扫描水平像素点，找到字符标记像素点依次进行标记，发现周围八邻域按照标记的像素点值进行标记，再对已标记的像素点重新进行扫描进行合并同一区域的字符。对分割后字符进行归一化，通过查找单个字符的上下左右边界来存储单个字符的位置。 如果合并标记的字符区域为4个，直接进行卷积神经网络的输入端进行样本训练测试。 如果合并标记的字符区域大于4个，单个小的字符噪声应进行删掉，删掉后的字符区域为4个再进行卷积神经网络的输入端进行样本训练测试。 比较相邻两个区域的最小距离，如果相邻两个区域的最小两个点之间的距离小于s1，两个区域可以合并，如果相邻两个区域的最小两个点之间的距离大于s1并且小于s2，其中s1 < s2，可能是字符i或者j，如果相邻两个区域的最小两个点之间的距离大于s2，两个区域就可能是两个字符。s1和s2通过选取10，000张图片，40，000相邻两个字符的最近的两个点之间距离比较，挑选出由i和j的字符的点和无点连续的线最近的两个点之间距离比较，发现完整相邻两个字符之间的最短距离会最大为s2，i和j之间的点和无点连续的线最近距离会相对小为s1，相邻字符之间的最短距离小于s1，把分开的字符合并，见图3。