基于OCT技术对古代瓷釉断面结构特征的初步研究

为了验证将光学相干层析(OCT)成像技术应用于古代陶瓷无损检测,将OCT图像表现的釉面的断面特征用于古代陶瓷类别区分的可行性,利用宽波长频域OCT成像系统对选自5个窑口的8个不同釉系、色系的瓷片进行测试,得到了样品的断面结构图像,并分析了OCT图像中的气泡大小和分布、强散射颗粒分布、釉层均匀性、透射率、釉层的分层等特征。实验结果显示8个古代瓷釉样品OCT成像特征差异明显,说明OCT成像技术能基于断层图像特征对瓷釉的釉系、窑口进行区分。     

CIS积分时间在线自调节技术应用

接触式图像传感器(CIS)在无线射频识别(RFID)柔性基板纠偏控制器中负责获取柔性基板上特征标志线的图像,RFID标签生产过程中会用到不同材质或不同颜色的柔性基板,为了获取不同柔性基板的高质量特征标志线图像,以提高纠偏控制精度,提出一种利用CIS图像对比度作为反馈信号的积分时间在线自动调节技术.首先分析并给出了不同积分时间对获取实际图像信号产生的影响,接着介绍用可编程逻辑器件(CPLD)实现该技术的方法,给出了仿真验证结果,以及对柔性基板测试样本的应用测试结果.该技术已经实际用于某企业研制的RFID标签封装设备自动纠偏控制系统中.     

光纤型光学相干层析技术系统的眼科成像

建立了一套单模光纤型光学相干层析(OCT)成像系统,开展了动物眼睛的成像实验,实现了高信噪比、高分辨率、大成像深度的层析图像的获取.系统纵向分辨率达到9μm,横向分辨率为10μm,最大层析成像深度可达3.4 mm.实验图像和商业蔡氏三代光学相干层析技术成像的对比结果表明,研制的OCT系统已经能展示视网膜的基本分层结构,而且能分辨脉络膜的分层结构和脉络膜血管,后者是蔡氏三代OCT系统所无法实现的.     

基于近似波数域算法的干涉合成孔径显微技术

光谱光学相干层析(OCT)系统中,成像的横向分辨率和焦深之间的矛盾制约了其进一步应用。干涉合成孔径显微技术(ISAM)是一种图像三维重建算法,通过对光谱数据进行重新采样和计算达到不同深度位置处横向分辨率恒定的目的。通过分析ISAM重构过程和误差原理,建立多散射点的重构模型,并对比分析了光谱OCT和ISAM重构后的图像结果。为了缩短ISAM的重构时间,提出近似波数域方法来实现ISAM,搭建了光谱OCT成像实验系统。实验结果表明,该方法极大地节省了重构时间,将一幅320 pixel×265 pixel图像的重构时间缩短至50 s,为光谱OCT图像的三维实时重构提供了理论基础。     

基于DSP的无人机自主着舰识别算法

针对复杂海面环境造成的图像干扰变形给无人机着舰过程中人工标识的识别带来的困难,采用了一种基于仿射不变矩和支持向量机(SVM)的识别方法,首先采集各种变形下的适量标识样本,经过适当的预处理之后,提取其仿射不变矩,然后送入 SVM进行训练识别,并且给出了在 DSP 系统内基于上述流程的实现方法。实验表明,该方案对于图像在各种小幅度干扰变形下的识别率均达到了90%以上,平均每帧测试时间为170 ms,对于旋翼型无人机自主着舰具有一定的实用性。     

BP-ANN在光学相干层析图像分类中的应用

为了研究反向传播人工神经网络(BP-ANN,back-propagation artificial neural network)对光学相干层析(OCT)图像的分类能力以及用不同算法训练的网络之间的性能差异,设计了基于纹理特征分析的BP-ANN图像分类实验系统。针对不同图像集,系统可根据类内和类间分散度的比值自适应地筛选最具区分性的纹理特征组成特征向量,再利用以不同算法训练的BP-ANN进行分类。实验表明,BP-ANN在经过快速训练后可以有效分辨不同组织图像,而Levenberg-Mar-quardt(LM)算法则被认为是最为有效的训练算法。以LM算法训练的BP-ANN可以在1 s内以平均8次的迭代计算完成训练,对测试集的分类准确率可以达到93.0%。     

基于光学相干层析技术的葡萄糖浓度测量研究

使用迈克尔逊干涉仪,针对光学相干层析成像(OCT,optical coherence tomography)非侵 入性成像的特 点,设计并建立了一种OCT系统。使用建立的OCT系统测量生理水平上葡萄糖溶液的浓度,研 究干涉图像波面的最 高点与最低点之间的距离和样品浓度的相关情况。在实验室条件下,使用5%葡萄糖溶液和生 理盐水得到生 理水平的测量样品,测量结果的线性系数达到0.9998,方差为0.0039。实验结果表明,使用OCT系统,利用干 涉图像波面的最高点与最低点之间的距离和样品浓度的相关性能精确快速测出葡萄糖溶液 的浓度,为糖尿病患者的血糖无损监测提供了一种新思路。     

仿生半规管传感器密度差感知特性研究

采用表面对称电极含金属芯聚偏氟乙烯(PVDF)纤维(SMPF)传感器,代替人体纤毛细胞感受器,设计制备了一种仿生半规管。根据压电方程和密度差理论,建立仿生半规管的密度差感知机理理论模型。搭建了实验系统,测试了传感器对仿生内淋巴液与仿生壶腹嵴之间密度差变化的感知功能。实验结果表明,仿生壶腹嵴传感器在液体压力作用下可以产生相应的变形,并且不同密度差下的响应幅值不同,同时验证了人体半规管中,当密度差足够大时,半规管具有对直线加速度产生反应的能力。     

全光纤光学相干层析系统用于人造指纹的识别

目前商用指纹识别系统由于仅依赖于手指表面二 维图像的脊模式和细节特征进行识别,对人造 指纹有极大的安全漏洞。本文提出一种利用光学相干层析(OCT)技术识别 人造指纹的方法。在分析OCT系统原理及皮肤光学特性的基础上,使用研制的全光纤OCT系 统分别对 人体手指以及被商用指纹识别系统识别通过的人造指模进行成像,获得了二者的二维OCT图 像和对应的一 维信号,同时获得人造指模的三维OCT图像,通过对比分析二者深度方向 上的微结构信息 以及光学特性可以准确地识别出人造指模。实验结果表明,OCT技术不仅可以用于指纹的防 伪,有效地提高生物特征识别系统的安全性能,而且还具有用于指纹识别的潜力。     

视网膜图像的解卷积方法研究

基于自适应光学的激光共焦扫描检眼镜(AOSLO)能够利用自适应光学校正眼底像差,从而对活体视网膜实现高分辨率成像。但是由于波前探测误差、变形境自由度和行程等硬件上的限制,眼底像差不可能完全被校正,并且信号探测器光电倍增管(PMT)存在较大的噪声,因此可以用解卷积的方法进一步提高图像质量。本文改进了增量维纳滤波算法,将迭代步长减为原来的1/5,使迭代不会偏离初始值太远,而增量维纳滤波迭代初始值是由系统中的波前传感器得到相对准确的值。采用上述方法对AOSLO采集到的视网膜细胞层和血管层图像做解卷积,并复原了整个系统的点扩散函数(PSF)。由图像功率谱表明,增量维纳滤波算法能有效去除图像噪声,增加图像对比度。     

屈光介质中谱域光学相干层析成像的重构

在屈光介质中,由于光线的折射以及光程与实际物理距离的错配,使得光学相干层析(OCT)成像存在重构误差。将几何光学中光线追迹的方法应用于光纤型谱域光学相干层析成像系统所成图像的重构误差矫正,在理论上推导了屈光介质所成层析图像与其真实物理结构的映射关系。实验中,将提出的方法应用于玻璃毛细管和人眼眼前节图像的重构误差矫正,在矫正后的图像中玻璃毛细管的剖面结构得到了准确的还原,所测人眼的眼角膜厚度、前房深度和宽度、眼角膜前后表面以及晶状体前表面的曲率半径等各种参数都符合模型眼给出的参考值。该方法能够使光学相干层析成像系统应用于具有任意多层折射界面的屈光介质,包括由透镜组组成的复杂光学系统等的成像。     

病变视网膜图像血管网络的自动分割

现有的视网膜血管分割方法大多只针对正常的视网膜图像进行分割,不能实现对发生病变的视网膜图像的分割.为此,提出了一种新的病变视网膜图像血管网络分割方法.该方法首先采用向量场散度方法获得病变视网膜图像中大部分血管的中心线,然后计算出中心线上各像素点的方向信息并采用改进的定向局部对比度方法检测出中心线两侧的血管像素,最后对获得的血管段末端进行反向外推追踪,分割出最终的血管网络.通过对通用的STARE眼底图像库中所有病变视网膜图像的实验仿真,结果表明本文算法获得了0.9426的ROC曲线面积和0.9502的准确率,算法性能明显优于Hoover算法和Benson等提出的算法.此外,本文算法还克服了Benson算法的局限性,对不同类型的病变视网膜图像都具有较好的鲁棒性.     

Retinal image analysis using curvelet transform and multistructure elements morphology by reconstruction

Retinal images can be used in several applications, such as ocular fundus operations as well as human recognition. Also, they play important roles in detection of some diseases in early stages, such as diabetes, which can be performed by comparison of the states of retinal blood vessels. Intrinsic characteristics of retinal images make the blood vessel detection process difficult. Here, we proposed a new algorithm to detect the retinal blood vessels effectively. Due to the high ability of the curvelet transform in representing the edges, modification of curvelet transform coefficients to enhance the retinal image edges better prepares the image for the segmentation part. The directionality feature of the multistructure elements method makes it an effective tool in edge detection. Hence, morphology operators using multistructure elements are applied to the enhanced image in order to find the retinal image ridges. Afterward, morphological operators by reconstruction eliminate the ridges not belonging to the vessel tree while trying to preserve the thin vessels unchanged. In order to increase the efficiency of the morphological operators by reconstruction, they were applied using multistructure elements. A simple thresholding method along with connected components analysis (CCA) indicates the remained ridges belonging to vessels. In order to utilize CCA more efficiently, we locally applied the CCA and length filtering instead of considering the whole image. Experimental results on a known database, DRIVE, and achieving to more than 94% accuracy in about 50 s for blood vessel detection, proved that the blood vessels can be effectively detected by applying our method on the retinal images.     

Extraction of line properties based on direction fields

The authors present a new set of algorithms for segmenting lines, mainly blood vessels in X-ray images, and extracting properties such as their intensities, diameters, and center lines. The authors developed a tracking algorithm that checks rules taking the properties of vessels into account. The tools even detect veins, arteries, or catheters of two pixels in diameter and with poor contrast. Compared with other algorithms, such as the Canny line detector or anisotropic diffusion, the authors extract a smoother and connected vessel tree without artifacts in the image background. As the tools depend on common intermediate results, they are very fast when used together. The authors' results will support the 3-D reconstruction of the vessel tree from stereoscopic projections. Moreover, the authors make use of their line intensity measure for enhancing and improving the visibility of vessels in 3-D X-ray images. The processed images are intended to support radiologists in diagnosis, radiation therapy planning, and surgical planning. Radiologists verified the improved quality of the processed images and the enhanced visibility of relevant details, particularly fine blood vessels.     

俯仰角大气折射误差修正方法

针对光学测量系统测量得到的空中目标俯仰角数据,包含了大气折射带来的误差问题,建立了俯仰角修正误差模型,并详细介绍了修正模型具体计算实施过程,提出了采用三弯矩方程计算任意高度大气折射系数和高斯积分计算俯仰角折射修正值．经俯仰角折射效果分析和实践证明该方法精确、有效,满足高精度数据处理的要求．     

基于反向映射法逆向描述数字散斑变形的方法

考虑 到现有制备模拟散斑图方法系统误差较大、生成方法复杂和编程实现困难等不足,提出 一种基于反向 映射法的变形散斑图生成方法,将变形模式进行反向变换,并利用变形过程中图像灰 度不变的特性, 生成变形后的模拟散斑图。仿真分析表明对于相同数字图像相关(DIC)法计算参数,本文的 反向映射法生成的变形散斑图具有更高 的计算精度,因而提高了DIC法计算结果的可信度;并且,本文的反向映射法具有易于理 解和易编程实现等优点。     

简易分时型长波红外偏振成像系统研究

为了开展红外偏振成像技术研究工作,本文设计搭建了一个长波红外偏振成像系统,实现了目标分时成像。提出了一种改进的基于单像元非均匀性差分图像校正方法去除冷反射,基于Sobel边缘检测方法对图像进行配准,并对目标场景的偏振特性进行了分析。结果表明,设计搭建的系统能够获取目标场景的红外偏振信息,预处理后的图像能够满足实验需要,经过Stokes矢量方法得到的目标场景偏振图像边缘轮廓与细节信息更加丰富。为了进一步衡量实验系统的性能,对强度图像和偏振度图像进行了融合,融合后的图像与红外强度图像相比,图像评估质量得到明显提升,验证了实验系统的可行性。该技术在未来的复杂环境下提高目标探测效率具有应用价值。     

Computer Aided Segmentation of Blockages in Coronary Heart Images Using Canfis Classifier

Coronary vessel blockage segmentation is the fundamental component which extracts significant features from angiogram images to detect heart disease. This paper proposes an automated method of blockage segmentation from coronary angiogram images using coactive adaptive neuro fuzzy inference system (CANFIS) classifier. The proposed method consists of preprocessing, feature extraction and classification. The vessels in the coronary image are enhanced using preprocessing technique and then features are extracted from these images which are given to the CANFIS classifier. This classifier classifies the given test coronary image into either normal or abnormal. Further, the blockage is detected and segmented if the proposed system classifies the test image as abnormal. The proposed method achieves 99.76% sensitivity, 99.9% specificity and 99.9% accuracy for blockage vessel pixel detection.     

Azimuthal registration of image sequences affected by nonuniform rotation distortion

Imaging modalities that use a mechanically rotated endoscopic probe to scan a tubular volume, such as an artery, often suffer from image degradation due to nonuniform rotation distortion (NURD). In this paper, we present a new method to align individual lines in a sequence of images. It is based on dynamic time warping, finding a continuous path through a cost matrix that measures the similarity between regions of two frames being aligned. The path represents the angular mismatch corresponding to the NURD. The prime advantage of this novel approach compared to earlier work is the line-to-line continuity, which accurately captures slow intraframe variations in rotational velocity of the probe. The algorithm is optimized using data from a clinically available intravascular optical coherence tomography (OCT) instrument in a realistic vessel phantom. Its efficacy is demonstrated on an in vivo recording, and compared with conventional global rotation block matching. Intravascular OCT is a particularly challenging modality for motion correction because, in clinical situations, the image is generally undersampled, and correlation between the speckle in different lines or frames is absent. The algorithm can be adapted to ingest data frame-by-frame, and can be implemented to work in real time.