超光谱成像技术应用于神经分类的研究

在外科神经修复手术中, 断端神经束性质的识别成为良好修复的关键。现有的一些神经束识别的方法不太理想。分子超光谱成像技术同时提供生物组织图像和光谱两方面的信息, 对检测目标可进行定性、定量和定位的描述, 可对不同的生物组织从光谱特性的角度识别、分类并在图像上定位;相比较于其他医学成像技术, 具有独特的优势。本研究把超光谱成像技术应用于神经束的识别和分类研究中, 以期通过不同神经束的特征光谱来识别并分类神经束, 并借助图像光谱信息确定神经束在图像中的定位, 以便更好的辅助外科手术人员开展神经修复手术。研究意义在于: 提出一种全新的神经束识别和定位的方法, 辅助外科人员提高神经修复的疗效;储备超光谱成像技术应用于生物组织的定性定量定位分析和研究的技术, 加快超光谱成像技术向实用阶段进展的步伐。     

融合自适应稀疏表示和相关系数的高光谱伪装分类方法

目前比较成熟的高光谱成像手段有卫星遥感和航空成像技术,这两种成像方式侦察时间大致相同,入射光方向基本一致,因而地物的光谱曲线比较固定;在陆基条件下,地物的光谱曲线受成像环境的影响凸显,因此应该对适用于陆基条件下的高光谱图像分类方法进行研究。在陆基高光谱图像中,对每个地物进行类型以及种类的判别有利于后续对目标的识别和处理,不同于传统遥感图像分类,陆基条件下的高光谱图像目标分类训练样本不仅较难获得,并且在陆基条件下的高光谱图像中,训练样本之间的相关性随着目标类型、探测器参数以及成像环境等因素时刻发生变化。基于稀疏性表示的分类方法已经被广泛应用于处理图像问题以及各种机器视觉问题。对于陆基高光谱图像来说,基于固定范数约束的稀疏编码策略无法适应陆基条件下高光谱成像多变的环境,而自适应稀疏表示可以根据样本相关性自适应的调节范数约束,相关系数可以提高图像中的破坏因素（阴影、噪声点等）的识别精度。通过引入正则化参数,融合了自适应稀疏表示和相关系数,提出了一种新的高光谱图像分类方法。为了验证所提方法的有效性,分别在绿色植被背景和荒漠背景中设置伪装物,通过不同的分类方法对图像进行分类,实验结果表明,不管是分类精度还是分类一致性,该方法都有明显的优势,可以应用于陆基条件下的高光谱图像分类,为目标分类提供了理论基础。     

水稻花粉雄性不育光谱成像细胞学定量技术研究

在水稻雄性不育系花粉细胞败育程度鉴定方法上,传统的单纯显微图像分析方法或纯光谱分析方法存在定性、定位、定量和定时四位一体分析能力不足的问题.本文在普通荧光显微镜的基础上,研制出一种基于LCTF(Liquid Crystal Tunable Filter,液晶可调谐滤光器)的显微光谱成像分析系统,并将其引入到水稻花粉发育过程中的细胞学定量研究,初步建立起一套针对水稻花粉透射光光谱图像分析和荧光光谱图像分析新方法.与传统的纯光谱或纯图像分析方法相比,本分析方法具有独特的定性、定量、定位和定时四位一体的分析能力,其对水稻雄性不育系花粉败育程度的鉴定将更为准确.本方法对于其它植物和动物细胞的定量分析同样具有借鉴和推广意义.     

微型快照式窄带多光谱成像宫颈癌筛查方法

白光阴道镜图像对比度较低,不利于医生鉴别不同病变程度组织,也不利于自动化宫颈癌筛查。利用癌变组织富含血红蛋白成分及血红蛋白具有特征波段这一特性,与传统高光谱空间扫描成像及分时获取不同波段多光谱成像方法相反,利用快照式多光谱窄带成像来加速光谱图像获取过程,提升不同病变程度组织之间灰度对比度同时,降低后续图像分析处理算法难度,实现对宫颈组织病变类型高帧率自动化分类。首先,使用微型快照式窄带多光谱摄像方法,在血红蛋白的两个强吸收峰(415±10)和(525±10) nm、一个反射带(620±10) nm和一个背景波段(450±10) nm共四个波段对宫颈组织进行快照式零时差获取四幅窄带光谱图像。而后,对所获取的光谱图像进行简单代数加减,以生成突显病变组织的融合图像,提高不同病变程度组织之间的对比度。最后,使用欧式距离分类算法,对光谱融合图像中不同病变级别进行分类,建立计算机辅助宫颈癌筛查方法。创新点在于实现了高帧率计算机辅助光学病理诊断方法。分别采用临床常规白光阴道镜及微型快照式窄带多光谱摄像对宫颈癌手术切下的新鲜组织进行彩色图像及光谱融合图像的高帧率采集,并使用同一个欧式距离分类算法对两种图像进行自动分类,分类结果都以组织病理诊断作为标准来计算正确率。通过对比两种分类结果正确率来检验光谱融合图像相对于彩色图像是否提升对比度,及其是否可以实现与组织病理诊断(金标准)结果一致的诊断。欧式距离分类算法对光谱融合图像分类准确率接近100%,远高于对白光阴道镜图像约50%的准确率。多位临床医生对基于微型快照式多光谱摄像头光谱融合图像的计算机自动分类结果表示接受。微型快照式窄带多光谱成像方法能有效提升光谱融合图像获取帧率及不同病变程度组织之间灰度对比度,能有效快速地将宫颈组织划分为与组织病理诊断结果一致的病变类型。由于诊断客观、无创伤、结果立等可得,该方法将有助于实现落后地区宫颈癌筛查的普及以及图像导航下的宫颈癌精准治疗手术。     

生物医学检测中太赫兹光谱技术的算法研究

基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品中通常包含水在内的不同成分,进而导致光谱的信噪比较差,导致最终的光谱分析结果误差较大。对于此类问题,降噪算法和重构算法是比较有效的解决办法。这些算法通过去除光谱数据中的无效信息或提取其中的有效信息来达到提高光谱信噪比的目的,最终结合分析算法实现对生物样本的高精度定性和定量识别。本文对近五年来应用于太赫兹光谱技术中的主要算法进行了归纳介绍,并总结了它们的优势和缺点。     

皮肤鳞状细胞癌声光滤波显微光谱成像研究

TeO_2非共线声光可调滤波器(AOTF)是一种优良的电调谐分光器件,具有体积小巧、稳定性高、调谐快速、可实现便携等优点,在超光谱成像领域具有很高的应用价值。通过非共线AOTF与光学倒置显微镜有机结合,建立了声光滤波超光谱显微成像系统;在可见光范围内,开展了人体皮肤鳞状细胞癌组织的超光谱显微成像实验研究,获得了一系列不同衍射光中心波长下的皮肤鳞状细胞癌组织的光谱和对应的显微图像。系统性能检测实验结果显示,在超声频率为110～180 MHz范围内的衍射光带宽仅为1.28～2.84 nm,表明本研究中的AOTF具有很高的光谱分辨率,达到10~2个光谱通道量级,完全可以满足超光谱显微成像对生物组织结构进行精确识别的需要。本系统采用高质量的TeO_2晶体、双胶合透镜以及优化的射频驱动源,有效地抑制了衍射光光谱的旁瓣。分析了超声频率与衍射光中心波长的调谐关系,以及超声频率与对应衍射光谱带宽的关系曲线,实验结果与理论计算结果有着较好的一致性。系统实验获得的皮肤鳞状细胞癌组织显微图像随光波长漂移不显著,表明超光谱成像系统的图像稳定性高。通过对比,分析了不同中心衍射光下的皮肤鳞状细胞癌组织显微图像的清晰度随光波长的变化规律,在522.52 nm时,皮肤鳞状细胞癌组织内部各精细结构区分明显,图像最为清晰。通过定义透射差异系数,分析了图像整体亮度曲线和透射差异系数随光波长变化曲线,其变化规律与直观观察结果相符合;对皮肤鳞状细胞癌组织图像进行了边缘提取分析,得出在497.87～551.29 nm内,可在整体视野较为明亮的情况下对皮肤鳞状细胞癌组织进行观察和研究,在509.69～527.59 nm范围内,组织边缘明亮清晰且完整,是进行皮肤鳞状细胞癌组织结构精确识别与分析的最佳窗口。该研究为人体皮肤鳞状细胞癌组织结构简便、灵活、快速地检测与识别提供了一种新方法。     

透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究

针对马铃薯损伤部位随机放置会影响检测精度的问题,提出从正对相机、背对相机及侧对相机三个方向,应用透射和反射高光谱成像技术采集马铃薯图像,进行透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究。对透射和反射高光谱图像进行独立成分(IC)分析和特征提取,利用所得特征对反射图像进行二次IC分析,对透射和反射光谱进行变量选择,最终分别建立基于反射图像、反射光谱、透射光谱的马铃薯损伤定性识别模型;对识别准确率高的模型做进一步优化,采用子窗口排列分析(SPA)算法对透射光谱的特征做二次选择得到3个光谱变量,并建立任意放置的马铃薯损伤识别最优模型。试验结果表明,基于反射图像、反射光谱建立的模型识别准确率较低,其中基于反射图像的马铃薯碰伤,侧对相机识别准确率最低为43.10%;基于透射光谱信息建立的模型识别准确率较高,损伤部位正对、背对相机的识别准确率均为100%,侧对相机为99.53%;马铃薯损伤识别最优模型对任意放置的损伤识别准确率为97.39%。应用透射高光谱成像技术可以检测任意放置方向下的马铃薯损伤,该研究可为马铃薯综合品质的在线检测提供技术支持。     

基于基底细胞癌的太赫兹波光谱分析

获得了基底细胞癌变组织的太赫兹(THz)光谱和图像,并进行了组织病理学的分析,采用太赫兹时域光谱技术,对石蜡包埋的基底细胞癌组织进行透射式实验研究,获得了透过率和吸收系数的光谱,并利用癌变组织和健康组织区分度明显的1.3THz的吸收系数进行成像得到了与宏观组织较符合的THz图像.从组织病理学的角度阐述了太赫兹谱线及图像的成因,结合生物大分子的THz光谱,分别讨论了细胞密度、DNA的含量、水化作用对太赫兹光谱和成像的影响.实验结果表明:癌变组织与健康组织相比对THz吸收较多.太赫兹光谱和成像技术有望用于术前基底细胞癌的轮廓诊断.     

阿达玛变换光谱显微成像分析乳腺癌组织肿瘤标志物的分布

自行研制的多功能阿达玛变换光谱成像显微系统具有获取微小组织样品的高分辨荧光光谱和荧光图像的能力。由于量子点具有激发区域宽、可以一元激发多元发射、荧光峰形狭窄、亮度高、抗光漂白能力强等特点,非常适合作为荧光标记物应用于光谱显微成像分析领域。采用荧光发射波长为610 nm的量子点荧光探针分别免疫标记乳腺癌标志物人表皮生长因子受体2(HER2) 和雌激素受体(ER),通过激光诱导荧光法和荧光原位光谱成像法分析癌组织中HER2和ER的光谱特征和定量信息,采用阿达玛变换光谱显微成像系统对阳性乳腺癌组织与阴性正常乳腺组织进行对比分析,其结果表明该仪器可有效用于肿瘤标志物在癌组织内的定量研究,是定量检测乳腺癌HER2和ER分布的新技术。该技术建立的针对肿瘤标志物的半定量和定量分析方法,所得结果优于常规的定性分析方法。     

超分辨定位成像中的像差表征和校正

超分辨定位成像技术凭借对数千甚至数万张采集的原始图像进行单分子定位及重建,可以获得几十纳米的超高分辨率,观察到之前看不到的细胞结构以及生物现象。然而,在实际的成像过程中,采集到的图像会受到像差(来源于光学系统的不完美或样品本身的不均匀性)的影响而导致分辨率下降,甚至会造成错误结果。为此,定量表征了几种典型像差对超分辨定位成像的影响,并提出了一种基于样品图像本身的像差校正方法。仿真和实验结果表明,像差会造成系统点扩展函数的变形以及成像分辨率的下降,使用基于图像本身的像差校正方法可以恢复图像的成像质量。     

基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究

小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生，目前我国小麦质量检测多以人工分选为主，但存在人主观性较强，肉眼易疲劳，且费时费力等问题，因此，如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9～1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像，其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒，提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理，将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差；在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取，降低数据的冗余度；最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明，采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%，分析结果可知，利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果，但高光谱成像设备较为昂贵，获取高光谱全波段光谱信息数据量较大，无法满足对现场设备运算速度的高要求，因此，采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择，使波段数量由256维降低到10维，从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型，实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%，分析结果可知，尽管采用10个特征波段提高了系统实时性，但鉴别准确性较差。为达到与全波段特征基本相当的鉴别效果，利用光谱特征与图像特征结合的方法建立小麦不完善粒鉴别模型，将上述选取的10个特征波段的形态信息、纹理信息和光谱信息进行结合，实验结果表明，10个特征波段的光谱信息与图像信息结合使鉴别的平均识别精度达到94.2%，此识别效果与利用全波段光谱数据的识别效果基本相当。利用高光谱成像系统探索了小麦不完善粒鉴别的可行性，通过分析以上实验可知，基于近红外高光谱成像技术对小麦不完善粒检测具有良好的效果，在有效的提高运算速度的同时也保证了系统的鉴别精度，为后期小麦不完善粒快速检测设备的开发提供了有效的研究方向。     

基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索

对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析,探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性。实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像, 波长范围871～1699 nm;在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息,利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型。讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源,种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响。鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上,模型稳健性良好。利用Qs方法选择特征波段[1],发现在1 230 nm附近(1 195～1 246 nm)农华101的母本和杂交种差异最大。实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试,正确识别率和正确拒识率达到90%以上,与利用全波段(925～1597 nm)获得的识别效果相当。分析结果表明,利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

高光谱成像技术在彩绘文物分析中的研究综述

彩绘文物是文化遗产研究的重要内容之一。目前,许多的化学、光谱以及数字成像等分析技术应用于彩绘文物研究中,其中,高光谱成像技术集光谱分析与成像技术为一体,具有无损、快速成像以及"图谱合一"的特点。其技术特点使得高光谱成像技术在非接触、无样本的条件下对彩绘文物进行无损研究,既可以获得彩绘文物的整体形貌特征,还可以深入分析彩绘文物的光谱特征,是高光谱成像技术相比于其他彩绘文物研究方法的独特优势。利用高光谱成像技术研究彩绘文物分为数据采集、数据分析以及数据应用三步,其中数据分析与数据应用是研究的主要内容。通过对高光谱成像技术在彩绘文物中的相关研究成果进行总结归纳,其数据处理方法主要包括高光谱数据降维、光谱特征参量化、光谱解混合以及分类方法四个方面,并分别描述了四类处理方法的主要功能、常用方法和已有案例。从具体应用方向上,可归纳为视觉增强、隐含信息挖掘、保护监测和颜料分析四类,具体描述了四类应用方向所涵盖的内容以及所解决的问题。最后对相关研究中存在的挑战和发展前景进行了总结和展望。     

高光谱成像砖红壤中石油烃含量的可视化研究

高光谱成像具有快速无损和图谱合一的特点,每个波段都会呈现一幅图像,每个像素点都显示一条光谱曲线,不仅可以获取样本的光谱信息,还可以表征物体的空间信息,目前在诸多领域展现出极大的应用价值。采用高光谱成像实现土壤中石油烃含量分布的可视化。制备不同石油烃含量的砖红壤样本,分为建模样本和预测样本。采集高光谱图像,为避免图像背景的干扰,采用掩膜的方法进行背景剔除。之后提取建模样本中感兴趣区域的平均光谱,采用连续投影算法筛选特征变量,基于提取的特征变量,一方面建立MLR预测模型,另一方面从预测样本中提取特征波段的高光谱图像。最后,将特征图像上像素点的数据代入模型,得到石油烃的含量分布情况。通过图像处理的方法,不同的含量赋予不同的颜色,实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化。研究结果表明,采用高光谱成像与图像处理方法能够初步实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化,为以后大范围地识别和反演土壤中石油烃含量提供了基础。     

基于近红外高光谱成像及信息融合的小麦品种分类研究

高光谱成像技术因具有图谱合一的特点在作物品种鉴别方面具有较大潜力,但目前研究大多只提取利用了光谱信息,对图像信息没有进行有效利用。本文利用近红外高光谱成像仪采集了强筋、中筋、弱筋3个类型共计6个品种的单粒小麦种子高光谱图像,提取了长、宽、矩形度、圆形度、离心率等12个形态特征,并对图像中的胚乳和胚区域进行分割建立掩膜,提取了胚乳和胚区域的平均光谱信息。采用PLSDA和LSSVM方法建立基于图像信息的判别模型,结果表明强筋、弱筋两者二分类的识别率能达到98%以上,强筋、中筋两者二分类的识别率只能达到74.22%,说明近红外高光谱图像的形态信息能够反映品种间差异,但单独利用图像信息进行分类时准确度可能欠佳。采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立了胚乳和胚区域光谱信息的多分类模型,胚乳区域的分类效果较胚区域略好,说明籽粒不同部位的形状差异会影响分类效果。进一步融合光谱信息和图像信息,采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立融合模型,识别率较单独的图像或光谱信息模型均略有提升,PLSDA方法从原来的96.67%提升到98.89%, 表明充分挖掘高光谱图像所包含的形态特征和光谱特征可有效提高分类效果。     

应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺

高光谱成像技术不仅可以获得样品的图像信息,每个像素点还包含了光谱信息,因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。该研究应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺。分别采集纯偶氮甲酰胺、纯面粉和面粉中10种不同浓度偶氮甲酰胺混合样品的高光谱图像。通过比较纯偶氮甲酰胺和纯面粉的平均漫发射光谱,找到两者区分度较大的4个吸收波段：1 574.38,2 038.55,2 166.88和2 269.91 nm。采用二阶导数对样品图像中的像素点光谱进行预处理,通过光谱角制图、光谱相关角和光谱相关性度量三种光谱相似性分析方法对混合样品中的偶氮甲酰胺像素和面粉像素进行检测。结果表明,预处理后的平均光谱不能有效检测面粉中偶氮甲酰胺;单像素点光谱结合光谱相似性分析实现了混合样品中偶氮甲酰胺像素和面粉像素的分类;分类结果的验证显示了偶氮甲酰胺像素和面粉像素的正确分类。研究结果为利用高光谱技术检测面粉中添加剂提供了方法支持,为食品中掺杂物的检测提供参考。     

Advances in multispectral and hyperspectral imaging for archaeology and art conservation

Multispectral imaging has been applied to the field of art conservation and art history since the early 1990s. It is attractive as a non-invasive imaging technique because it is fast and hence capable of imaging large areas of an object giving both spatial and spectral information. This paper gives an overview of the different instrumental designs, image processing techniques and various applications of multispectral and hyperspectral imaging to art conservation, art history and archaeology. Recent advances in the development of remote and versatile multispectral and hyperspectral imaging as well as techniques in pigment identification will be presented. Future prospects including combination of spectral imaging with other non-invasive imaging and analytical techniques will be discussed.     

基于光谱精确采样的高光谱相机转扫成像几何校正

针对转扫式光谱成像系统在数据采集过程中,由于转台转速过快造成校正后的影像存在有数据漏洞,以及获取的原始影像数据存在有严重几何形变,影响影像上地物信息的分类与识别等问题,介绍了转扫式光谱成像系统的组成并给出数据采集一般过程,根据数据采集时单帧影像的覆盖范围和系统采集影像的速率等信息,在数据采集时对转台速度进行控制;结合影像获取时的起始与终止角度以及传感器距离前视点的距离等信息,详细推导了转扫式光谱成像空间定位模型,并对定位后影像进行格网划分和光谱重采样,给出了影像畸变校正的一般流程;鉴于影像空间定位后相邻帧间影像空间分辨率不一致,同时为保证获取最大的影像分辨率,采用最小空间采样间隔作为坐标定位后影像格网划分单元;考虑到新生成均匀格网与不均匀格网叠加进行光谱取值时,采用直接光谱采样可能造成的光谱混叠失真问题,提出了基于位置分布的光谱精确采样方法,以张家界老司城获取的高光谱影像数据为例进行畸变的校正,校正后影像上地物保持了原有的几何特征,验证了算法的正确性,同时抽取不同地物点的光谱数据进行相关系数计算,结果表明改进的光谱采样算法优于直接光谱采样,为同类产品的地面应用提供参考。