数字全息显微中的相位像差自动补偿算法

结合图像分割技术提出了一种用于数字全息显微成像的相位像差自动补偿算法.首先，采用最小二乘拟合算法对包含被测物体的解包裹相位图进行粗略的补偿，在此基础上，利用图像分割算法对其背景区域进行分割，获得不含被测物体的解包裹相位图.最后，对其进行最小二乘拟合从而实现相位像差的精确补偿.传统的数字全息显微技术需要通过手工检测背景区域来解决相位像差补偿的问题.然而，本文方法既不需要人工干预，也不需要光学设置的先验知识，即可实现相位像差的自动补偿.通过搭建的数字全息显微实验平台验证了所提算法的可行性和准确性.     

基于无透镜数字全息的显微成像系统

基于无透镜数字全息成像与再现的原理和范西泰特-泽尼克定理,对同轴无透镜数字全息显微成像系统可测量微颗粒的大小范围以及各元件之间的距离进行了推导,得到了较为准确的数据并设计搭建了系统。结果表明,无透镜数字全息显微成像系统相较于传统显微镜有不受空气中灰尘的干扰、视场大且可通过计算机处理提高图像质量等优点。通过用设计的系统观察直径在2～10μm的金刚砂,并与显微镜观察的图像做对比,证明了理论推导与结果相一致。     

扩大数字全息视场的方法研究

目的 扩大数字全息的视场,提高数字全息的实用性.方法 提出并从理论上研究了扩大数字全息视场的两种方法--预成像法和图像拼接法,分析了两种方法各自的优点和局限性,提出将预成像法与图像拼接法相结合扩大数字全息的视场.结果 将该方法应用于物体三维形貌的测量,获得了人嘴石膏模型的三维形貌.结论 将预成像法和图像拼接法相结合能够有效地扩大数字全息的视场.     

迭代去噪收缩阈值算法重构压缩全息

为了解决全息图像数据在传输过程中占用大量内存并在一定程度上增加设计成本的问题,在数字全息成像技术中,应用压缩感知理论,提出了一种基于迭代去噪收缩阈值算法(IDNST)的数字全息重构方法.IDNST算法引入了去噪迭代因子和正则化收缩因子,利用前2次迭代的值、不断更新的迭代参数以及不断收缩的正则化参数来获得新的迭代值,加快了收敛速度,提高了全息图像的重构精度.仿真结果表明,所提出方法能够高概率地恢复出原始图像.     

三维光场的计算全息设计与再现研究

三维全息成像是利用全息术在空间形成立体图像的技术。一个三维物体,可以沿光轴方向分为一系列二维断层图像的组合。利用高效、快速的三维Gerchberg-Saxton算法,生成位相型傅里叶计算全息图,并加载在液晶空间光调制器上,理想地重构出高质量的三维光场,实验结果表明,图像清晰连贯,对比度高,噪声小。该技术在医学、军事、三维显示、微加工以及显微技术等领域有重要应用价值。     

脉冲数字全息装置及控制系统设计

脉冲激光束具有良好的指向性和较强的峰值功率。针对数字全息的特点及应用,设计一种以脉冲激光器为光源,电荷耦合器件(Charge-coupled Device,CCD)为记录介质的数字全息实验装置,利用同步数据采集卡,采用软件外控的方式实现了激光器和相机二者的同步控制,记录并再现了全息图像。实验结果表明装置充分利用了脉冲激光的物理特性,结合高性能数字相机精准的曝光时间,提高了单幅全息图的成像质量。高精度同步时序控制系统的研发,使得实验装置能够以微纳秒量级的速度进行单幅或多幅全息图像的采集,为在瞬时动态条件下进行微观高速测量提供了技术条件。伴随数字全息与超短脉冲技术相融合,脉冲数字全息术将成为记录和再现超快动态过程的有力工具。     

三维全息影像成像原理和产品探析

本文首先介绍了传统三维全息影像技术和数字三维全息影像技术的产生和变革,分析了数字全息影像的优点,简单介绍了传统全息影像和数字全息影像的成像原理,然后研究了目前市场上的主流全息影像产品,最后对三维全息影像产品的走势进行了讨论和分析。     

基于无透镜全息显微技术的微流控芯片细胞计数方法研究

目的 解决细胞计数领域即时检测发展需求与传统显微镜和流式细胞仪不便于携带的矛盾。方法 结合同轴无透镜全息显微与微流控技术,设计一种只有芯片大小的细胞计数装置。该装置利用S型微通道和脉冲进样方式,解决了全息拍摄中曝光时间与样品高速流动的矛盾。利用角谱理论得到衍射传递函数,根据图像传感器采集的原始全息图像重建物面清晰的显微图像。使用阈值分割算法得到细胞的数量和大小信息。结果 用直径为7μm和15μm微球代替细胞进行实验验证,本方法的分类及计数结果相对误差不超过5.7%。每帧图像的处理时间为5 s,可以检测大约500个细胞。结论 本系统能够为直径7μm以上的细胞进行计数检测,为即时细胞检测提供了一种新的解决方法。     

基于光纤和偏振图像融合的无透镜傅里叶变换数字全息

设计并搭建基于光纤和偏振图像融合的无透镜傅里叶变换数字全息实验装置,利用电荷耦合元件(CCD)记录物光波振幅、相位及偏振信息,完成偏振图像融合和数字全息再现.实验结果表明:结合偏振图像融合技术的无透镜傅里叶变换数字全息能得到更为准确的数字全息图和再现像;基于光纤的无透镜傅里叶变换数字全息不仅能产生近似球面波,而且使物体到CCD的位置更自由.此外,偏振图像融合的方法和中值滤波器的使用,能有效地提高再现像的分辨率.     

基于数字全息的图像置乱的研究

基于用数字全息对图像进行置乱及复原的基本原理,提出了一种基于数字全息的图像置乱方法,并通过实验证明了本方法的置乱和复原效果．     

基于灰狼优化算法的PCNN中药材显微图像分割

为有效分割中药材显微图像的目标信息,提出了一种基于灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)的改进型脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)中药材显微图像自动分割方法。首先,从适应处理显微图像的角度出发对传统PCNN模型进行简化与改进;其次,在训练图像中提取香农熵值作为GWO的适应度函数来自适应调节PCNN关键参数——链接系数β,进而实现图像目标的最优分割;最后,将所提算法与聚类分割法、OTSU法、传统PCNN法进行了实验比较,并用骰子系数、体积重叠误差、相对体积、精确度和交并比等常用医学图像分割评判标准对4种处理方法做了客观评价。实验结果表明,所提方法能够实现图像的自适应分割,较好地保持了图像细节、纹理及边缘等信息,对不同显微图像分割准确度高,改善了图像的分割性能,具有较强的适用性。     

基于序列视差图像的全息立体显示方法

通过获取的序列视差图像，用计算全息与图像处理技术产生了一个全息立体图的显示．在计算全息中采用了基于衍射的光栅条纹生成方法，将视场分为连续的8个区域，每个区域由一个空间频率不同的基本条纹衍射生成，利用迭代算法计算了基本条纹函数．然后对序列视差图像经过二维离散处理，通过光场投影与几何光学成像法，转换到一张全息图上，由包含8个基本条纹的全息素衍射生成序列视差全息图像．从而使观察者获得三维感的立体图像，并给出了实验结果．该算法为基于照片的全息立体图的生成提供了新的方法．     

对称归一化配准的多图谱大脑扩散张量图像分割

基于磁共振T1成像的全脑区分割方法及其在临床上的应用已经有较为广泛的研究,磁共振扩散张量成像凭借其在脑白质神经纤维束成像上的优势,近年来围绕扩散张量成像的理论和应用研究发展很快,针对扩散张量成像的脑区分割研究就成为一个必须要解决的问题.图像配准是精确实现脑区分割的重要技术步骤,传统的配准方法未考虑到图像的形变大小对配准...     

菲涅尔数字全息成像研究

对透明物场的菲涅尔数字全息成像技术进行实验研究;完成全息物场的记录,使用菲涅尔数值算法和角谱再现算法分别从空域和频域再现了全息物场,对再现像采用数字图像处理的方法消除了零级衍射像,改善再现像的像质,并对菲涅尔数字全息术的成像特性进行讨论.     

基于尺度特征的手机拍摄打印数字序列分割

针对手机拍摄图像中普遍存在几何失真、光照不均和噪声等现象,提出了一种基于数字尺度特征的数字序列分割算法NSFS.该方法首先对数字序列图像进行预处理,消除噪声和残留表格线;然后,提取包含数字序列的最小矩形,利用数字尺度特征,对包含数字序列最小矩形的每个连通分量进行数字分割.此算法实现简单,适用于不同数据表格、不同字体和格式的数字序列.目前业界仍没有合适的图像库,为验证算法的性能,搭建了一个基于不同品牌手机拍摄的不同表格的图像库.基于此数据库的实验表明,基于数字尺度特征的数字序列分割算法达到了96％以上的正确分割率.     

基于点扩散函数的理想亚像素边沿生成方法

针对数字成像系统无法提供精确亚像素精度图像的现状,提出了一种生成理想图像的方法,解决了亚像素定位算法评价过程中需要的高精度图像源问题.首先根据光学成像系统模型CCD采样理论以及圆孔衍射理论建立以二维高斯函数为核的点扩散函数(PSF);然后生成待测试的模拟量的理想边沿图像,将各个像素分割成N*N个子像素,以几何方法计算出各数字化的子像素;再将PSF作用于该图像得到确定边沿的数字理想图像.实验研究表明,与邻域平均方法相比,所提方法生成图像边沿过度平滑更接近实际物理成像.     

江苏技术项目展示

立体广告图像成像装置 项目简介:本装置可以得到比较理想的观察效果,例如在250W的卤钨灯45度光束的照射下,以不小于10cm~2的激光全息图版为显示对象;在白天看到明显的立体图像,在略暗的环境下观察更佳,如果光源更强,所显示的二维或三维立体图像就会更清晰,在白天和晚上均能清楚地看到,如果将二维和三维的图像组合在一起,共同成像到全息图版上,制成2D+3D组合全息图像,则照亮此图版后,空中就再现2D+3D的组合全息图像,此图像是平面图像和真正立体的图像在空中的组合。由于有此效果,用激光产生的图像既新     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

用数字图像处理方法增强全息再现像

数字全息中直透光和共轭像的去除是影响到全息能否得到更广泛应用的关键因素。介绍了全息图像中数字图像的基本原理,就数字图像的处理方法进行了探讨。