图像处理智能化的发展趋势

介绍了图像处理的发展趋势,对图像处理智能化的理论研究、智能高效的算法和并行处理的硬件系统等几个有关智能图像处理的问题进行了综述与评论。指出无论从军事自动目标识别(ATR)的需求考虑,还是从光学成像仪器的发展,网络视频通信,以及各种高技术的发展来看,图像处理的智能化都具有极其重要的意义,是今后图像处理领域的发展趋势。最后建议近期的工作应围绕在复杂背景下的目标自动捕获(ATA)方面开展研究。     

“视频图像处理专集”导读

本期《中国光学》成组呈现在读者面前的16篇论文,计有发展趋势1篇,方法论1篇,硬件2篇,软件11篇,像质评价1篇,构成一期覆盖面较全的视频图像处理专集。文分析了当今自动目标识别(ATA)技术的发展趋势,提出了对智能图像处理进行必要的理     

水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法

传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数（MFCC）的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络（LSTM）构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。     

月球目标的探测与跟踪技术研究

研究了月球目标探测成像及自动跟踪系统。利用CCD图像传感器、图像处理技术以及图像跟踪算法可以取代对月球的手动跟踪,无需预知月球的运动轨道,在自动跟踪的同时记录月球影像,便于对月球表面数据的记录和处理,并能进行实时图像处理,利于对月球图像的分析,为月球探测跟踪做了一次有益的新方法尝试。     

浅析测试仪器的现状及发展趋势

随着电子技术、计算机技术、通信技术以及自动化技术的高速发展,对测试仪器的检测速度、准确度和检测功能等方面提出了更高的要求,而这些技术的发展也推动了测试仪器的迅速发展。现代监测和传感技术、显示技术、数字信号处理技术和系统理论研究,都为测试过程的数字化、智能化、网络化创造了条件。在它们的推动下,仪器仪表技术不断进步,出现了以计算机为核心的自动测控系统,测试仪器也从早期简单的模拟式、数字式仪表,发展到现在的智能化仪表、虚拟仪器、网络化仪器等先进的微机化仪器。总体来看,测量仪器主要经历了从传统仪器到智能仪器、虚拟仪器和网络化仪器四个发展阶段。     

智能材料发展概述

文章从仿生、自动调节器（ａｕｔｏｍａｔｏｎ）和信息概念出发，讨论了智能材料的构思 由纳米空 间、介相（ｍｅｓｏｐｈａｓｅ）到超分子不同层次的材料结构分析了智能性，从相转变考察了智能材料的刺激响应 性，提出了材料表面、界面环境响应性与其智能的相关性。文中展现了智能材料研究与开发的前景     

深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展*

深度学习（Deep Learning）是目前最强大的机器学习算法之一,其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型具有自动学习特征的能力,在图像处理领域较其他深度学习模型有较大的性能优势。本文先简述了深度学习的发展史,然后综述了深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展,从早期浅层神经网络到现在深度学习的应用现状,并借鉴医学影像识别和射线图像识别领域的方法,分析了卷积神经网络对超声图像缺陷识别的适用性。最后,探讨归纳了目前在超声检测图像识别中使用CNN存在的一些问题,及其主要应对策略的研究方向。     

人眼自动对焦及瞳孔中心自动对准系统

针对现今非接触眼科测量仪器对焦对准速度慢、通用性差和操作复杂的问题,搭建了应用于眼科测量仪器的人眼自动对焦及瞳孔中心自动对准系统,并提出了基于四邻域-多方向两级梯度函数的自动对焦算法以及融合卷积神经网络智能感兴趣区域（ROI）窗口的瞳孔中心定位算法。通过实验实拍人眼离焦图像序列及人眼图像测试集,分别对提出的两个算法进行验证。结果显示：所提出的自动对焦算法的平均计算时间约为13 ms,清晰度比率为93.531,优于6种传统的评价算法;所提出的瞳孔中心定位算法的平均计算时间为10.2 ms,准确度为97.14%,相比Hough法、改进Hough法有较大的性能提升。实验结果证明所搭建的系统能够满足眼生物参数测量的准确性、实时性和鲁棒性要求,提升了仪器的自动化水平,有助于眼科测量仪器的智能化发展。     

高速图像处理系统的研制

高速图像处理系统是工作在主控计算机上的一个子系统，该系统可以完成图像处理的采集、处理和显示，从而实现目标识别与跟踪的智能信号处理。高速图像处理系统体现在高帧频的图像处理，主要用于快速目标的探测和捕获。根据图像处理系统的视频源提供的两路视频输出，即模拟视频输出和数字视频输出，设计了基于ADTS201高速DSP和大规模可编程逻辑器件的硬件平台。该硬件系统具有较强的系统功能可扩展性，具有高速运算能力，支持高帧频的对运动目标实时的识别与跟踪数字图像处理算法。     

跨世纪物理学的几个活跃领域和发展趋势(Ⅰ)

跨世纪物理学的几个活跃领域和发展趋势（Ⅰ）从本世纪开始，物理学经历了极其深刻的革命，从对宏观现象研究发展到对微观现象研究，从研究低速运动发展到研究高速运动，为此诞生了相对论和量子力学，并在许多科学技术领域中引起深刻的变革，派生了许多物理分支学科和交叉...     

Some trends in microscope image processing

The present review tries to identify some trends among the multitude of ways followed by image processing developments in the field of microscopy. Nine topics were selected. They cover the fields of: signal processing, statistical analysis, artificial intelligence, three-dimensional microscopy, multidimensional microscopy, multimodality microscopy, theory, simulation and multidisciplinarity. A specific topic is dedicated to a trend towards semi-automation instead of full automation in image processing.     

利用LabVIEW软件的数据采集与处理系统设计

以北京双诺测控技术有限公司生产的MP420-USB数据采集卡为例,系统的介绍了基于LabVIEW语言的温度数据采集与信号处理的主要流程和处理结果比较。结果表明,利用LabVIEW语言进行信号采集、处理系统是十分方便的,可以方便的移植到其他实验室数据采集过程中。     

压缩感知理论在图像处理领域的应用

针对传统的采样方法得到的图像数据量巨大,给图像信息的后续处理造成极大压力的问题,对压缩感知理论（Compressed Sensing,CS）进行了研究。压缩感知理论使采集很少一部分数据并且从这些少量数据中重构出更大量信息的想法变成可能,突破了奈奎-斯特采样定理的限制。综述了CS理论及关键技术问题,并着重介绍了CS理论在成像系统、图像融合、图像目标识别与跟踪等方面的应用与发展状况。文章指出CS理论开拓了信息处理的新思路,随着该理论的进一步完善,会有更广泛的应用领域。     

CCD成像系统信号处理过程的软件仿真与参数优化

对CCD成像系统的AGC(Automatic Gain Control)、背光补偿、伽玛校正等信号处理过程进行了理论分析,在此基础上,讨论了CCD成像系统信号处理过程的仿真与参数优化方法,编写了相关仿真软件。实验结果表明:所讨论的方法能够实现CCD成像系统信号处理过程的软件仿真,并同时实现相关控制参数的优化。     

采用显微图像测量系统实现人体组织典型参数测量

人体组织典型参数的获取对于各类疾病的诊断和治疗有着极其重要的作用。采用高性能显微图像测量系统实现人体组织典型参数在体测量, 对系统研制过程中所涉及的基本原理, 以及图像采集系统、成像系统与图像处理软件等关键性技术问题作了阐述。该显微图像测量系统能快速、有效地完成对人体组织典型图像指标的直接测取和定量分析, 基本实现了人体组织典型参数图像观测的数字化与检测的高智能化。实验结果表明, 采用该系统在体观测人体组织典型参数, 可以实时观测人体组织显微图像, 计算并保存毛细血管网络形态学参数和微血流动力学的各项参数, 同时具有快速简单、精确度高等特点, 可作为医学研究的重要手段之一。     

基于单幅干涉图的波前重构技术研究

条纹中心法是干涉测量技术中分析单幅干涉图的一种重要处理方法,该方法主要包括图像预处理、波前重构和样品表面形貌及参数的测量等三个部分。研究了条纹中心法的关键技术,特别是应用协方差矩阵法求解泽尼克多项式以进行波前重构的过程。提出了基于单幅干涉图自动波前重构的流程方法。最后应用该流程方法处理由泰曼-格林干涉系统采集的精密抛光铝制盘基片表面形成的一幅干涉图像。实验结果表明,该方法可以实现单幅干涉图的自动波前重构,干涉波前重构的拟合精度可达1．4686×10^-6nm,还可以自动获得精密抛光铝制盘基片表面的形貌及参数。     

SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用

基于细胞神经网络（CNN）细胞单元的等效电路及其电学特性模型,利用SET-MOS混合结构反相器实现了模型中的激活函数电路,用耦合电容单元实现CNN细胞的系统模板,构建了SET-MOS CNN细胞硬件电路,并将其应用在图像处理中.仿真结果表明,所设计的CNN硬件电路具有结构简单、功耗低、响应速度快等特点,可用于构成各种规模的CNN电路,进一步满足大规模信号处理的需求及提高集成电路的集成度. 关键词： 单电子晶体管 MOS管 细胞神经网络 图像处理     

数字散斑相关方法及应用进展

数字散斑相关方法（DSCM）是一种可以测量变形和应变的光学非接触测量方法,其通过对变形前后物体表面的图像进行灰度信息相关计算来获取被测物的力学性能。本文叙述了数字散斑相关方法近年来在国内外的发展动态和应用现状,详细论述了基于自适应遗传算法、智能神经网络方法、小波变换法的一系列新型相关搜索方法。文章指出,近年来,数字散斑相关技术已发展到相对成熟,目前的研究重点是提高测试精度和图像处理速度,而提高散斑图像质量和研究高效的算法是需要努力的方向。     

基于联合变换相关器光学加密和离散余弦变换的数字水印

提出了一种以联合变换相关器和离散余弦变换为基础的数字水印方法。利用联合变换相关器光学加密系统对需要隐藏的信息进行加密,然后嵌入到宿主图像8×8分块的离散余弦变换中频系数上。与其他基于双随机相位编码的数字水印技术相比,该技术在加密阶段和解密阶段的密钥相同,省去了制作复共轭密钥的麻烦。数值仿真结果表明,这种数字水印技术具有很好的不可见性和很高的安全性,对JPEG压缩、剪切、滤波和加噪声等多种数字图像处理操作都具有很强的鲁棒性。