轴棱锥非圆对称加工误差对贝塞耳光束质量的影响

在惠更斯-菲涅耳衍射积分理论和稳相法的基础上,分析了轴棱锥非圆对称加工误差对其所产生的零阶贝塞耳光束(J0光束)质量的影响,对CCD拍摄的贝塞耳光斑图样进行了数值模拟。计算结果指出,当轴棱锥的截面为圆对称的理想加工时,轴棱锥产生的光场分布为近似理想的零阶贝塞耳光。当存在非圆对称加工误差,且截面为椭圆形时,衍射光斑将偏离J0光.随着椭圆半长短轴之差的增大,偏离程度增大。实验结果和理论模拟吻合得很好。     

胶片扫描法精测微米光斑

为了精确测量零阶贝塞耳光束的中心亮斑半径,采用彩色反转胶片作为记录媒质,通过滚筒扫描的方法将底片上的图像转为数字图像,在对数字图像做必要的处理后,测量出氦氖激光的零阶贝塞耳光束的中心光斑半径为16.77μm±0.01μm,与理论计算值15.16μm吻合良好。实验结果表明,采用胶片测量微米量级的光斑具有高精度、低成本,可测截面面积大的优点,在1Hz超短脉冲实验中,可以替代甚至超越了常规的激光光束分析仪。     

基于机器视觉的软体纤维丝集束智能计数系统

设计了一种基于机器视觉的可以对软体纤维丝集束实现自动计数的检测系统。系统采用自制半球形LED光源照明,对软体纤维丝集束切片,经显微光学系统放大,再由电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)采集放大图像至计算机,通过图像处理系统计算出集束中软体纤维丝数量,并与标准值比较,自动给出是否合格的判别结果。并提出了一种图像处理方法,该方法首先采用基于区域熵值最大的原则将不同光强照射下获取的源图像进行融合,再对融合后的图像利用自组织特征映射(Self organization feature map,SOFM)神经网络求取分割阈值,然后使用求取的分割阈值作为测度指导源图像实现二值化融合,最后采用基于统计量的边界分离和计数方法实现纤维丝集束的计数。实验证明,该系统检测误差不大于1%,重复测量标准差不超过0.07,实现了对软体纤维丝集束的智能计数。     

大视场纤维丝集束检测系统

设计了一种大视场纤维丝集束检测系统。系统采用环形荧光灯均匀照射透明纤维丝,利用自主设计的高压静电分丝系统将直径为几十微米的细丝集束进行分离,采用步进电机控制摄影物镜进行两次成像,实现了大视场纤维丝的图像采集。为了减少运算量,提出采用多模板、限定搜索区域、减小搜索面积的匹配算法完成了大视场范围内的纤维丝集束图像的拼接,提出的单像素跟踪计数法很好地解决了细丝图像中分叉重叠等问题,实现了大视场纤维丝的检测和计数。测试结果表明,系统测量精度不低于93.3%,重复性平均误差不超过1%。     

基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法

针对Edge Boxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法。首先利用结构化边缘检测算子获取图像的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘段相似性策略,获取每个边缘段的权值;其次,在待检测图像上无重叠采样若干图像块,记作C图像块,并将C图像块向周边延拓像素,获取S图像块;然后,根据颜色直方图,计算两图像块各颜色通道的卡方距离,并赋予合适权重作为该C图像块的显著性得分;最后,统计滑动窗口内边缘段的数量和C图像块数,确定候选区域。在PASCAL VOC 2007验证集上实验,当交并比取0.5,0.6,0.7,候选区域个数为2 000时,与Edge Boxes相比,所提算法的召回率分别提高了0.46%,0.35%,0.57%。每张图像的运行时间大约为0.43s,这表明,所提算法以牺牲微小计算资源却能够有效改善候选区域质量。     

基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合

针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。     

对撞腔增强调Q输出能量的分析

引入抗共振环ARR(Anti—Resonant Ring)结构,设计了平-ARR对撞脉冲调Q激光器.在相同的泵浦能量条件下,对撞腔的输出能量高于普通平-平腔50%。根据Cr4 :YAG慢饱和吸收体的调Q速率方程,结合对ARR结构的理论分析,计算机模拟结果和实验数据相当吻合。     

基于特征匹配的视频稳像算法

应用电子稳像技术的基本原理,以机载成像设备所摄取的图像为研究对象,实现了抖动视频序列稳像的过程。首先对参考帧图像提取特征点,在当前帧找到匹配的特征点以求取帧间运动矢量。采用Kalman滤波方法对运动矢量进行处理,去除抖动分量,再对参考帧进行逐帧运动补偿。经过穏像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好的去除了视频序列的抖动。     

基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.