近年来, 全无机卤素钙钛矿CsPbX3(X=Cl, Br, I)因其荧光带宽窄、带隙可调、合成工艺简单以及荧光量子产率(Photoluminescence quantum yield, PLQY)高等优点而被应用于光电器件领域。但相比于PLQY接近于100%的红光与绿光CsPbX3量子点, PLQY低于10%的蓝光量子点光学性能仍需要提高。本文通过调节前驱体BaBr2与PbBr2的量比, 常温下合成了Ba2+离子掺杂CsPbBr3量子点, 并对合成量子点的晶体结构、形貌及其光学性能进行了研究。研究结果显示, 随着Ba/Pb量比的增加, 由于Ba2+离子半径小于Pb2+离子半径, 导致合成量子点粒径由未掺杂的11.37 nm减小到Ba/Pb为1.0时的10.36 nm; 此外, Ba2+离子的引入拓展了带宽, 吸收光谱和荧光光谱均发生蓝移, 荧光光谱由未掺杂的510 nm的绿光蓝移至Ba/Pb量比为1.0 时的461 nm的蓝光。当前驱液中Ba/Pb量比为0.5时, 在461 nm处具有最强的蓝光发射, PLQY为39%。研究证明适量引入BaBr2合成Ba/Pb混合金属钙钛矿量子点可有效提高其光学性能。

采用热注入法合成了锡掺杂CsPbBr3量子点。透射电子显微镜和X射线衍射仪(XRD)的表征结果显示,少量锡掺杂可以部分替代铅,对量子点有钝化作用,减少了量子点的表面缺陷,提高了量子点的光致发光量子效率(PLQY)。当掺杂铅和锡的物质的量比为9∶1时,量子点的PLQY从未掺杂时的21.0%提高到了40.4%。随着锡掺杂量的增加,XRD谱中出现了杂相,光致发光减弱,PLQY由少量锡掺杂(铅和锡的物质的量比为9∶1)量子点的40.4%降低到CsPb0.6Sn0.4Br3的10.4%。少量锡掺杂的CsPb0.9Sn0.1Br3具有最强的光致发光和电致发光,其光致发光峰位为511 nm,PLQY为40.4%,电致发光峰位为512 nm,电致发光亮度为343.0 cd/m 2,是未掺杂CsPbBr3量子点发光二极管亮度的2.5倍。本实验证明了采用少量锡掺杂CsPbBr3(CsPb0.9Sn0.1Br3)可以降低量子点的表面缺陷,提高量子点的光致发光与电致发光性能。

基于卷积神经网络(CNN)的VGG-19(Visual Geometry Group)模型,研究了卷积神经网络对输入纹理进行卷积时,输入纹理特征图的边缘信息对生成自然纹理效果的影响。在使用卷积神经网络的VGG对输入图像进行卷积时,为了防止过拟合现象,采用平均池化的方式对特征图进行处理,在一定程度上保护了特征图的边缘信息,相对采用最大池化处理特征图取得了更好的生成效果。同时,提取各层特征图的边缘信息并将其叠加到特征图中,能很好地保留纹理图像的边缘结构信息。实验结果表明,改进后的方法能取得较为理想的纹理生成效果。

采用第一性原理,研究了La、Ce单掺杂及La-Ce共掺杂对TiO₂电子结构、差分电荷密度、态密度、光学性能的影响。研究结果表明,由于La 5d电子态、Ce 4f电子态及Ti 3d电子态间的协同作用,La-Ce共掺杂相比于单掺杂的TiO₂导带下移更大,带隙更小,吸收光谱红移更明显,光催化性能更优异。

基于样本块纹理传输的原理,研究了源纹理图像的纹理信息、结构信息以及目标图像的结构信息对纹理传输风格化效果的影响。采用非线性滤波的相对总变差模型对源纹理图像和目标图像进行分解,消除源纹理图像的结构信息和目标图像的纹理信息;使用纹理传输算法对上述保留信息进行纹理传输;改进的算法避免了传统算法在传输源纹理图像的结构信息时对目标图像结构的覆盖。这样,目标图像的边缘结构信息与传输结果图进行叠加,增强了传输结果图的边缘信息,改善了风格化的效果。实验证明,改进后的算法比传统算法取得更好的传输风格化效果。

基于样本块的纹理传输原理,研究了纹理图像的边缘梯度信息、最小误差路径以及非线性亮度/色度型(YUV)颜色空间的亮度信息对纹理传输结果的影响。在误差度量时,将纹理图像本身的边缘梯度信息和重叠区域的最小误差路径同时作为纹理合成时的度量,并引入源纹理图像和目标图像在YUV颜色空间的亮度信息作为纹理传输的约束度量,能使找到的匹配块更适合纹理传输。同时,在纹理传输过程中采用迭代的方法,解决了大部分纹理通过一次传输后的传输效果不佳的问题。实验结果表明,改进后的纹理传输算法能取得较传统纹理传输算法更好的传输效果。

基于image quilting纹理传输算法原理,研究纹理图像的梯度结构信息、源纹理图像与目标图像亮度误差对纹理传输效果的影响。在选择候选纹理块时,以纹理块的梯度结构信息与颜色误差同时作为判断标准。对源纹理图像进行亮度重映射,使其与目标图像的亮度处于相同尺度,可避免因亮度误差过大而导致无法获取最优块的情况。实验证明,与传统纹理传输算法相比,改进后的算法能取得更好的传输效果。

利用Ag、Ce原子对锐钛矿相TiO2进行了替位掺杂，构建了Ag、Ce单掺杂及Ag-Ce共掺杂的锐钛矿相TiO2体系，并采用第一性原理计算研究了掺杂体系的电子结构及光学吸收特性。结果表明：Ag-Ce共掺杂后,Ag-4d和O-2p电子轨道的共同作用引入了有利于电子跃迁的浅杂质能级；Ag-4d和Ce-4f电子轨道的强相互作用使得禁带宽度减小，吸收光谱发生红移；Ce离子的引入有效地降低了杂质体系中电子-空穴对的复合速率，提高了体系的量子效率。因此，Ag-Ce共掺杂TiO2既扩展了吸收光谱范围又提高了TiO2的量子效率，使TiO2的光催化性能得到了提高。

基于Wang Tiles纹理合成算法原理, 研究纹理图像梯度结构信息、纹理块自适应尺寸以及Tiles集合制作方法对纹理合成质量及合成时间的影响。在判断两纹理块相似程度时, 将纹理块的颜色误差和梯度信息同时作为纹理块相似程度的度量标准, 其合成效果优于只考虑颜色误差的传统纹理合成算法。同时, 使用优化后的纹理块尺寸进行纹理合成, 能缩短纹理合成时间。另外, 采用改进后的Tiles集合能取得比传统方法更好的合成效果。实验证明, 与基于Wang Tiles的传统算法相比, 改进算法在取得较好合成质量的同时, 能提高纹理合成的速度。

基于块拼接的纹理图像合成原理, 研究了螺旋状搜索路径搜索匹配纹理块以提高纹理图像合成速度。此外, 还通过不断增加样本空间的纹理匹配块数量, 来提高匹配的质量。通过在纹理块的采样空间、搜索方式、相似度方面展开研究, 提出了一种新的纹理图像合成算法。根据输出图像产生的新纹理, 把不断合成的输出图像也作为样本空间的一部分, 通过不断增加样本空间纹理匹配块数量, 来提高纹理块匹配的质量。在样本空间搜索纹理匹配块时, 采用螺旋状的方式进行搜索, 大大减少了搜索时间, 使合成速度得到了很大提高。在判断两个匹配块相似度方面, 同时把纹理块的颜色和梯度作为两个匹配块之间是否相似的重要参数。经过实验验证, 与传统算法相比, 本文算法在提高合成速度的同时也提高了合成质量。