微流控芯片分离效果光电检测方法研究

设计了一套用于微流控芯片分离效果检验的光学检测系统,系统使用生物落射荧光显微镜作为主要光路系统,用彩色CCD摄像头采集图像信息输入计算机,用线形灰度变换算法处理RGB24位彩色图像数据.用该系统对瓢虫翅膀、洋葱细胞、机油、聚氯乙稀颗粒和熔融玻璃管做了检测实验,分析了影响检测效果的因素.     

微小质量测量系统

介绍一种利用CCD传感器对物体微小质量测量的新方法.利用浮力的原理结合CCD制作一种新型质量传感器.把待测物体放在特制小浮标上,小浮标下沉的距离通过CCD测量出来,再将这一段位移量换算成物体的质量.系统采用软硬件结合技术构成CCD驱动电路,将CCD的输出信号经过模拟电路处理后,送给以AT89C55单片机为核心部件的主控电路处理,用数字和图形两种方式在LCD或同时在PC机上显示测量结果.     

MSC794型CCD相机点扩展函数及噪声响应特性的测量

用白噪声方法测量了JEOL JEM2010(FEF)透射电子显微镜配备的MSC794型CCD相机的点扩展函数PSF(point spread function).在恒定的均匀入射电子束强度下,用改变曝光时间的方法改变CCD相机的曝光量(计数)的方法,得到了该CCD相机的噪声响应特性.将测量结果用于图像复原,得到了衬度更好的电镜图像.复原之后的图像数据,可以用作定量电子显微学分析.     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

基于图像特征的双目测距系统的研究

针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。     

三重金字塔模型及遥感影像管理系统研究

本文提出了三重金字塔影像模型I3P,重点阐述了该模型的构建方法。以上海市航空影像数据为测试数据创建了模型实例,证明了模型的可行性,并以此模型为基础,开发了三重金字塔影像管理系统,实现了快速查询管理及分发功能,较好的满足了海量影像数据的快速浏览和高效管理。     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影,并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解,然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合,最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明,利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合,可以获得预期的融合效果．     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.