基于单位扇环灰度的虹膜定位算法

提出了基于单位扇环灰度的虹膜定位算法。利用投影法分割出一个包含瞳孔的矩形区域,通过最大类间方差法确定该矩形区域的阈值,完成瞳孔的分割。对于虹膜外边界的定位,需要基于瞳孔中心分割出某一方向上的扇形区域,以5个像素作为扇形区域的步长,计算每个扇环的平均灰度值,根据灰度变化情况就可以确定该方向上的虹膜外边界点。其他方向上的边界点也通过此方法确定。对这些边界点进行筛选并进行圆的拟合,最终实现虹膜的定位。实验结果表明,采用该方法所分割的虹膜图像可以获得良好的效果,具有良好的应用和参考价值。     

定量光声层析成像的研究进展

光声层析(Photoacoustic tomography,PAT)成像结合了超声成像的高分辨率和光学成像的高对比度的优势,是一种新型的生物医学成像模式。PAT成像算法包含两个逆问题,即根据组织产生的光声信号构建初始声压分布图(即图像重建)以及在此基础上估算成像区域的光学特性参数。后者是一个非线性的不适定问题,通常称为定量光声层析(Quantitative photo-acoustic tomography,q PAT)成像。本文在介绍光声成像原理的基础上,对主要的q PAT算法进行综述,讨论各自的优势和不足,并对未来可能的发展方向进行展望。     

脉冲激光沉积CrP薄膜及其电化学性能

采用脉冲激光溅射Cr和P粉的混合靶成功制备了CrP薄膜,选区电子衍射(SAED)和光电子能谱(XPS)分析显示经过真空原位400℃退火以后,薄膜主要由多晶态的CrP组成。非原位HRTEM和SEM测试结果表明CrP薄膜在充放电前后的形貌有较大的改变。SAED、充放电和循环伏安测试证实了CrP和锂的电化学反应机理如下：CrP在Li⁺的驱动下,生成了Cr和Li₃P。在其后的充放电过程中,发生了Li在LiP中可逆的嵌入和脱出反应。由于CrP首次容量高达1 168 mAh·g^-1以及在0.7 V左右具有平稳的放电平台,显示了它可能成为一种新型的锂离子电池的负极材料。     

机器学习在大型粒子加速器中的应用回顾与展望

机器学习技术在近十几年发展迅猛,并被广泛地用于解决复杂的科学和工程问题。最近十年间,基于机器学习的粒子加速器相关研究也开始呈现出井喷式发展趋势。国际上许多加速器实验室开始尝试用机器学习和大数据技术处理加速器中的海量复杂数据,以期解决加速器及其子系统中的诸多物理和技术问题。不过,迄今为止,机器学习在加速器中的应用仍处于初步探索阶段,不同机器学习算法在解决具体加速器问题的效果及其适用范围尚待摸索,机器学习在实际加速器中的应用仍非常有限。因此,有必要对加速器领域中的机器学习研究做一个整体回顾和总结。将回顾机器学习在大型粒子加速器（以储存环加速器和直线加速器为主）中的加速器技术、束流物理以及加速器整体性能优化等研究方向中已取得的研究成果,并探讨机器学习在加速器领域的未来发展方向和应用前景。     

考虑超声探测器脉冲响应和方向性的光声图像重建方法

在光声成像中,假设超声探测器为具有全向响应的理想点探测器通常会导致图像分辨率下降。为了解决探测器效应引起的图像质量下降问题,提出一种考虑探测器特性的光声图像重建方法,建立包含探测器方向性和脉冲响应的前向成像模型,通过迭代求解前向模型的逆问题,实现光吸收能量分布图的高质量重建。仿真和仿体实验结果表明,与未考虑或未充分考虑探测器特性的传统重建方法和其他重建增强方法相比,所提方法可以显著提高图像分辨率和对比度,改善图像质量。     

生物光声层析成像中不均匀和不稳定照明解决方法

在生物组织光声层析成像(Photoacoustic Tomography,PAT)算法中,为了简化问题,通常假设在均匀和稳定照明的理想情况下,重建组织的初始声压分布图、光吸收能量分布图和光学特性参数分布图。但在实际应用中,当光在生物组织中传播时,会出现光衰减和光通量分布不均匀的情况,导致重建精度下降。本文对非理想条件下用于补偿由不均匀和不稳定照明所致PAT成像误差的主要方法进行归纳和总结,讨论不同方法的优势和不足。     

电导率各向异性金属薄板感应式磁声图像的仿真

为了给金属薄板感应式磁声(MAT-MI)成像算法的研究提供数据源,提出一种电导率各向异性金属薄板表面MAT-MI图像的数值仿真方法。建立含缺陷的电导率各向异性金属薄板仿真模型,并将其置于静磁场中。将通入交变电流的折线线圈置于金属薄板上方,对金属薄板在静磁场和交变磁场共同作用下产生的感应涡流以及声源(即洛伦兹力)进行数值仿真,得到金属薄板表面波位移分布的灰度图像。仿真实验结果表明,根据表面波位移在缺陷处迅速衰减的特性,可从图像中准确地识别并定位金属薄板表面的缺陷。忽略金属材料的电导率各向异性会降低成像质量,进而导致对缺陷的误判。通过提高表面波位移信号的信噪比可改善成像质量。减小提高距离或增大激励电流频率,可提高系统对微小缺陷和不规则缺陷检测的分辨力。      

校正光通量变化的定量光声内窥成像

在光声内窥成像中,不均匀或不稳定的照明,以及生物组织的复杂光学特性均会导致成像平面内光通量分布不均匀,从而造成重建图像质量和成像深度的下降。提出了一种校正光通量变化的定量光声内窥成像方法,对光吸收能量分布进行稀疏分解,采用贪婪算法重构得到光吸收系数和光通量的稀疏表示,并通过稀疏矩阵分解实现光吸收系数与光通量分布的联合重建。仿真和体模实验结果表明,与一步法和基于模型的定量重建方法相比,采用所提方法估算光吸收系数的均方根误差（RMSE）可降低约48%,重建图像的归一化平均绝对距离（NMSAD）和结构相似度（SSIM）可分别降低约25%和提高约24%。与其他校正光通量的重建算法相比,所提方法估计光吸收系数的RMSE可降低约22%、NMSAD可降低约20%、SSIM可提高约10%。     

红外大气折射率剖面分布模式

针对光电测量设备的大气折射误差实时修正以及红外激光传输研究等问题,利用2006年至2010年间在新疆戈壁地区获取的大气参数探空实验数据,计算得到了两个特定的波长,即1.32 m和4 m对应的大气折射率平均剖面分布,进而提出了一种实用的折射率剖面分布模式三参数指数分布模式。利用非线性最小二乘法,分别拟合得到了波长为1.32 m和4 m时的红外波在各季节内折射率的三参数指数剖面分布模式。采用统计得到的折射率剖面分布模式实时修正了光电设备的仰角测量数据,通过和实测模型的事后修正结果比较发现,二者的差值小于5,实现了对当地光学测量数据大气折射误差的实时、快速修正。