自适应多光谱光声成像技术研究

光声成像技术是利用激光照射组织产生超声波成像的新型医学影像技术.在传统光声成像中,由于组织体内复杂的成分与环境会对入射光波产生较大的扰动而导致波前畸变、图像分辨率下降,从而降低诊断的准确性.为了克服这一影响,本文提出了一种自适应多光谱光声成像技术.该技术利用自适应光学技术可有效地降低组织对光波扰动的影响,提高系统成像分辨率与图像对比度.此外,该系统还融合了多光谱成像技术,可在多种波长下对目标成像,从而更好地进行组织结构识别、组分分析等.实验结果表明,该系统十分适用于复杂的生物组织光声成像,可极大地增强光声成像性能,在生物医学领域具有广阔的应用前景.     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

基于多光谱遥感成像链模型的系统信噪比分析

信噪比(SNR)是评价多光谱遥感成像性能的重要指标,在设计多光谱遥感成像仪的最初阶段应进行分析,从而确定各分系统相关参数。多光谱遥感系统的成像链模型综合考虑辐射源、地物光谱反射、大气辐射传输、光学系统成像、分光元件特性、探测器光谱响应和相机噪声等各个环节,可用于进行成像过程端对端的完整分析。以基于滤光片阵列的多光谱遥感系统为例,采用MODTRAN软件进行大气辐射传输计算,对不同太阳天顶角下,不同目标地物计算像面的照度,根据电荷耦合器件探测器的噪声模型,计算出不同工作条件下多光谱遥感系统的SNR。通过对SNR的分析,可给出该类型多光谱遥感系统获得最佳性能的工作条件,并能够结合使用要求进行光学系统参数的优化选择。     

Real-time computerized tomography (CT) experiments on limestone damage evolution during unloading

The computerized tomography (CT) images and CT values for the process of unloading, micro-cracking, and dilation up to the failure of limestone specimens under different unloading levels have been obtained by using the real-time CT technique. Clear CT images and CT value of the stages from compression of micro-cavities → emergence of micro-cracks → bifurcation → development → coalescence → suddenly collapse → rapid stress drop → unloading can be observed. The CT value, equivalent to rock density in the CT scan layer, is the most important parameter describing the damage evolution process of rock. The paper reveals that the mechanical behaviors of rock under unloading are different from those under loading due to its load-path dependency. It is clear from the experiment that it is easy for failure phenomenon of rock to happen suddenly under unloading. The mechanism of damage evolution of limestone is analyzed. Moreover, a damage model based on CT value and a new failure criterion are established.     

Segmentation of Pulmonary Nodule Images Using 1-Norm Minimization

Total variation minimization (in the 1-norm) has edge preserving and enhancing properties which make it suitable for image segmentation. We present Image Simplification, a new formulation and algorithm for image segmentation. We illustrate the edge enhancing properties of 1-norm total variation minimization in a discrete setting by giving exact solutions to the problem for piecewise constant functions in the presence of noise. In this case, edges can be exactly recovered if the noise is sufficiently small. After optimization, segmentation is completed using edge detection. We find that our image segmentation approach yields good results when applied to the segmentation of pulmonary nodules.     

可同时测量真温及光谱发射率的8波长高温计

基于提出的新的多光谱测温法的数据处理方法 ,研制了一种可以自动识别目标真温及光谱发射率的新型多波长高温计。其光路系统采用棱镜分光技术 ,克服了以往用光导纤维分光、干涉滤光片限定工作波长的缺点 ;数据采集系统采用 SA6 8D2 2模块 ,可以实现数据的无线传输。基于提出的新的发射率假设模型 ,使得此多波长高温计可用于大多数工程材料的目标真温及光谱发射率的测量