基于SLM显微立体视觉模型的3D微定位研究

基于体视显微镜(Stereolightmicroscope,SLM)的显微立体视觉已经在微操作领域应用。本文研究了基于SLM显微立体视觉模型的微操作系统中的三维微观定位问题。通过对SLM双光路的分析,给出了描述二维图像空间和三维物空间映射的弱非线性显微立体视觉模型。采用立体匹配算法和目标识别两种方式对运动图像序列中的目标对象进行捕捉,可以批量给出立体图像中相关点的坐标。利用显微立体视觉理论模型和显微图像处理实现了微操作系统中的微观3D定位。     

基于显微视觉的焊孔中心识别系统

针对铂金拉丝漏板板嘴弧焊过程中因显著的热变形而导致漏嘴"漂移",从而影响焊缝跟踪的问题,设计了一种基于显微视觉的拉丝漏板漏嘴中心识别系统.首先根据铂金拉丝漏板板嘴弧焊这种特定应用构建了显微视觉系统硬件,然后研究了漏嘴图像采集、图像预处理、边缘检测、漏嘴中心识别算法等关键技术.     

基于图像块分类器和条件随机场的显微图像分割

针对花粉显微图像处理提出了一种自动分割方法,将有助于花粉识别系统的开发。使用归一化颜色分量训练图像块分类器,并且结合条件随机场和图割进行建模和优化,利用最大化后验概率(MAP)的方法实现花粉显微图像中花粉区域的分割。对于实验中的133幅图像,自动分割同人工分割的结果相比较,统计得到距离误差均值为7.3像素,准确率的平均值为87%。实验结果表明,使用图像块分类器和条件随机场模型可以用于花粉图像的分割。     

SAR图像自动目标识别系统研究与设计*

研究了SAR图像自动目标识别系统。通过分析国际上先进的SAR自动目标识别系统的组成、算法实现、流程设计和所得到的结果,设计出SAR自动目标识别系统结构和识别流程图。系统结构主要由SAR图像特性库、特征库和模型库组成。识别流程在系统结构的基础上,分为检测、辨识和分类三步。最后给出了SAR图像自动目标识别系统的主要评价原则。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

一种序列虹膜型图像的质量评价方法

为了实现对虹膜身份识别系统中所采集的序列虹膜图像的质量评判,提出了一种利用眼睛结构中瞳孔、虹膜、巩膜各区域边界部分灰度差值评判因子进行质量评价的方法。实验证明,用该方法可以快速、有效地鉴定序列虹膜和应变图像的质量,提高该身份识别系统和在线力学实验系统的工作效率。     

一种基于改进ORB算法的显微图像实时拼接方法

工业显微镜与图像拼接技术的结合被广泛应用于微观检测领域,通过创建高分辨率、大场景的微观图像,可以对半导体材料或电子器件进行大范围的表面质量评估和缺陷检测。然而在拼接过程中,由于显微图像分辨率高、特征信息丰富以及存在大量相似区域,导致图像配准准确率低,拼接时间过长。针对这种情况,提出了一种基于改进ORB算法的显微图像实时拼接方法,以实现快速配准和融合。首先通过相位相关法获得重叠区域的初始估计,然后通过改进的FAST算法对重叠区域图像进行特征点检测,并以BEBLID描述子替换BRIEF描述子进行特征描述,之后采用GMS算法对特征点进行粗匹配,并采用改进的RANSAC算法进行精细匹配并计算变换矩阵完成图像配准,最后通过非线性权重融合完成图像拼接。实验结果表明,本文提出的方法在具有良好的实时性的同时也能保持较高水平的准确率,且在图像的不同变化场景中也有良好的稳健性,可以满足显微图像实时拼接的要求。     

一种序列虹膜型图像的技术评价方法

为了地虹膜身份识别系统中所采集的序列虹膜图像的质量评判,提出了一种利用眼睛结构中瞳孔、虹膜、巩膜各区域边界部分灰度差值评判因子进行质量评价的方法,实验证明,用该方法可以快速、有效地鉴定序列虹膜和应变图像的质量,提高该身份识别系统和在线力学实验系统的工作效率。     

手指静脉智能采集装置的研制

针对手指静脉识别系统中由于个体手指厚度不同和静脉血管大小差异,细小静脉血管图像难以准确获取的问题,研制了一种能够自动调整采集参数以准确获取手指静脉图像的智能采集装置.详细讨论了采集装置的结构组成、工作原理以及基于模糊控制和多传感器融合的参数调整智能算法.实际应用结果表明,该装置能够较为准确获取不同个体的静脉血管图像,极大提高了原始手指静脉图像的质量.     

一个新的彩色印品图象检测与识别系统

提出了一种新的基于数字图象处理和模式识别技术的彩色印品网点图像检测与分色方法,并依此设计了一种新的网点检测和识别系统—DIA系统。在DIA系统中,针对网点图象的特点,采用模糊聚类技术获取数据样本,并构建粗分器和精分器来对显微网点图象中的各像素进行颜色模式分类。     

改进EfficientNet的表皮细胞图像识别研究

中药材粉末显微图像数据量少,而且在不同产地、不同采集环境下的特征形态具有一定的差异,传统的图像分类方法跨库识别效果不佳。针对以上问题提出一种基于多通道融合和SPP结构的深度卷积神经网络改进方法。采用Canny边缘检测和局部二值模式的特征图与原图合并形成五通道的图像送入网络,扩充网络输入端的数据宽度;将改进的SPP模块嵌入到EfficientNet网络中,增加网络的深度。以上方法可以使网络更加注重图像的深层纹理信息,从而不受采集环境等的影响,很好地解决跨库识别问题。实验结果表明,对26种中药材粉末表皮细胞显微图像的两个不同批次数据,采用1库作为训练集,2库作为测试集,其准确率提升了2.7个百分点,达到81.5%,证明了所提研究方法对于跨库中药材显微图像分类任务具有一定的优势。     

基于电子扫描的Image J图像处理系统在多孔材料中的应用

扫描电镜由于其高分辨率而被广泛应用在材料微观结构的观察,为了能定性地分析出不同材料表面拓扑结构的差异,一种基于电子扫描的Image J图像处理算法系统被开发,结果表明:这种算法系统能够定性分析出材料表面微观拓扑结构的差异,具有较高精确性和广泛适用性。     

基于微纳米图像的样品全景图像观测

纳米图像观测在许多领域都具有重要的意义,包括微样本观测、缺陷检测、材料表征等。然而,目前,由于显微镜的视场有限,多方位的微观目标成像仍然具有很大的挑战性。本文基于可旋转纳米机器人的显微成像系统,将样品通过旋转的方式,从不同的方向拍摄一系列图像。然后,通过特征提取与匹配、图像配准和图像拼接等步骤自动的对纳米图像拼接,获取样品的全景图像。本文在光学显微镜和扫描电子显微镜下从多方位观察多类样品,并对样品的纳米图像拼接成全景图像。该方法为显微成像感知提供了新的视角,通过对多个样品的图像拼接实验,和与现有方法进行的对比,证明了本文提出方法的有效性和鲁棒性。     

基于波前编码技术的虹膜识别系统

自动虹膜识别是一种非入侵式身份认证方法。目前的虹膜识别系统中图像采集系统的景深非常有限,获取清晰虹膜图像需要用户的密切配合,这阻碍了虹膜识别系统的广泛应用。本文提出基于波前编码系统的虹膜识别系统,极大地扩大了虹膜识别系统的景深,提高了虹膜识别系统使用的友好性。     

Application of image processing system of Image J based on electronic scanning in porous materials

扫描电镜由于其高分辨率而被广泛应用在材料微观结构的观察,为了能定性地分析出不同材料表面拓扑结构的差异,一种基于电子扫描的Image J图像处理算法系统被开发,结果表明:这种算法系统能够定性分析出材料表面微观拓扑结构的差异,具有较高精确性和广泛适用性.     

一种肿瘤细胞显微图象处理与识别系统

介绍了计算机肿瘤细胞显微图象处理与识别系统，论述了肿瘤显微图象的预处理技术及细胞形态特征参数的提取、数据处理与肿瘤细胞数据库的建立。系统应用了体视学由二维结构信息定量推论出三维结构信息，为生物形态三维定量研究提供了方法。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

通用票据识别系统中的字符切分方法

在票据识别系统中，待识别区域字符的切分是整个系统较为关键的一个环节。主要论述了在一个通用票据识别系统中，针对一般类型的票据中常见的几种待识别区域的类型，采用不同方法实现对票据图像中待识别区域的字符进行较为准确、快速的切分，从而确保整个票据识别系统的识别准确率和识别速度。     

用于微观几何形状测量的扫描探针显微技术

随着微技术的发展,对微观结构的精确测量变得越来越重要。对能够用于微观几何形状测量的扫描探针显微技术———扫描隧道显微术(STM)、扫描光学近场显微术(SNOM)和原子力显微术(AFM)进行了比较详细的分析和介绍。     

基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统研究

开发了一种基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统,可实现水体中微藻种类和密度的现场检测。显微装置借助手机相机模块获取藻类显微图像,基于yolov5目标检测模型设计一款手机APP,调用手机拍摄的微藻显微照片进行目标藻类的识别与分析,经过训练和学习,其识别精确率可达0.94。在梯度实验中,便携式显微镜视场可见微藻数量与微藻密度有较好的线性相关性,R²为0.979。实验结果表明,该系统可以实现水体中微藻的现场检测和水华监测,为监测水华发展状况、水华预警和微藻研究等提供支撑。