水稻花粉颗粒显微图像采集与分析系统研究

文章描述了水稻花粉颗粒显微图像采集与分析系统的原理及结构.充分利用细胞显微图像彩色信息进行阈值分割,根据细胞形态特征,提出一种形态识别统计算法.实验结果证明此方法快速、有效,并已初步应用于农业生物学研究.     

远程采集模糊无人机图像的特征识别方法研究

地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化。使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率。提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别。实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。     

具有光照强度不变性的显微细胞图像处理算法

显微图像受光源光照强度的影响很大,研究了不受光照强度影响的显微细胞图像的增强技术。对显微灰度图像,用Top Hat算法对细胞进行了突出;对于显微彩色图像,先由图像的RGB空间变换到IHS(Intensity,HueandSaturation)空间,然后,通过对分量提取细胞的颜色信息。实验表明,以上两种方法消除了光照强度变化对图像的影响。     

基于神经网络的光谱识别系统的设计与分析

光谱识别技术是光谱定性分析的基础。随着模式识别技术的发展,光谱识别技术已成为医药、环保、石化等行业进行快速检测的重要的手段。神经网络具有非线性映射、自适应学习、鲁棒性和容错性等特点,在信号处理、知识工程、模式识别等领域有着广泛的应用。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,概述了运用神经网络进行模式识别的基本原理,随后根据光谱识别的具体要求,提出了基于多特征和神经网络的光谱识别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架。最后运用实例对该方法进行了说明。     

视觉模式识别网络及光电实现

在形态学网络及改进的Ｈａｍｍｉｎｇ网络基础上，提出视觉模式识别网络及训练算法，形态学网络作为特征提取网络，具有相对图像平移和尺度不变的特性，改进的Ｈａｍｍｉｎｇ网络加速完成特征矢量的分类操作。经过学习的视觉模式识别网络，可完成图像特征的提取，实现相对于图像平移和尺度不变的模式识别，在此基础上，建立了光电视觉模式识别体系，从而实现实时模式识别。     

基于LVQ神经网络的目标识别技术

通过对目标特征的分析比较,选取不变矩作为识别特征.为了达到很好的识别效果,对不变矩做了优化处理.采用LVQ神经网络技术建立了识别模型,提高了识别速度.运用有限的样本对目标识别技术进行了测试,结果表明采用此技术后的识别成功率较高,平均约为98%,识别速度快,每幅二值目标图像的识别时间约为16 ms.     

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。     

基于特征融合的手背静脉识别

图像平移和旋转会降低手背静脉识别的准确性,针对该问题,本文提出了一种特征融合的手背静脉识别法.该方法充分考虑图像的细节特征和全局特征,首先选取图像中的交叉点和端点作为特征点,再从特征点中提取出图像匹配的基准点,计算基准点至特征点间的相对距离及基准点与特征点连线间相邻连线产生的夹角作为细节特征;然后利用不变矩方法提取图像特征作为全局特征;最后将两种图像特征融合,进行手背静脉识别.实验模拟结果表明,该方法可快速有效地实现手背静脉识别.     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。     

宽光谱干涉显微术快速提取内指纹

指纹识别是一种广泛应用的生物特征识别技术,但现有指纹身份识别装置由于容易被指纹膜欺骗而存在安全问题,手指表面弄脏、太湿或者磨损也会导致识别失效,存在鲁棒性差的问题。手指内部220～550 μm的皮肤层,具有表面(外部)指纹相同的拓扑特征。这些内部层,充当“主模板”导致外部指纹按照它的形状生长,另外,手指内部的汗腺和微血管结构也和指纹有跟随形状。这些皮下指纹,和对应层面的汗腺等组织结构,具有终生不变性,我们称之为内指纹。内指纹难以仿制,可以用于准确而高度鲁棒的生物身份识别。但是目前报道的用扫频层析术获得内指纹图像,由于对二维正面图像提取需要扫描,并最终从三维指纹结构中重构正面图像,数据量大,提取速度太慢,限制了其实用性。提出一种基于宽光谱干涉显微术的手指皮肤下内部指纹成像系统,以宽光谱弱相干白光激光实现3.5 μm轴向分辨率,采用低数值孔径的光路提高了穿透深度,利用光源空间非相干性和阵列探测器无需扫描一次性获得6.14 mm×6.14 mm的内指纹图像,实现了0.4 s每帧的快速读取,并以三维分层图像展示了手指内部指纹,及其汗腺结构等特征,该工作确认了宽广谱干涉显微术快速提取内指纹用于生物识别的可行性,为高安全度生物识别提供了新方法。     

基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法

提出一种基于模糊最大隶属度原则的彩色图像分割方法.从彩色图像的彩色直方图中获取目标色和背景色，建立一组色彩模糊集，计算该图像中的色彩在各模糊集中的隶属度，并基于最大隶属度原则确定色彩的归属.基于上述最大隶属度的模糊模式识别原则建立了最大隶属度-径向基函数神经网络，实现了快速有效的彩色图像分割. 关键词： 最大隶属度原则 彩色图像分割 彩色直方图 神经网络     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

基于深度残差网络的脱机手写汉字识别研究

摘 要: 手写汉字识别是模式识别与机器学习的重要研究方向和应用领域。近年来,随着深度学习理论方法的完善、新技术的层出不穷,深度神经网络在图像识别分类、图像生成等典型应用中取得了突破性的进展,其中,深度残差网络作为最新的研究成果,已成功应用于手写数字识别、图片识别分类等多个领域。本文将研究深度残差网络在脱机孤立手写汉字识别中的应用方法,通过改进残差学习模块的单元结构,优化深度残差网络性能,同时通过对训练集的预处理,从数据层面实现训练生成模型性能的提升,最后设计实验,验证深度残差网络、End-to-End模式在脱机手写汉字识别中的可行性,分析、总结存在的问题及今后的研究方向。     

基于模糊松弛迭代的分层图像增强算法

映射函数的研究是图像增强技术的关键,模糊松弛技术利用模糊函数建立其映射函数,通过设置该算法的模糊松弛参数可以达到对图像可控增强处理的目的。为了实现针对不同层次的图像内容实现可控式模糊增强,提出了多层次交互迭代的模糊松弛图像增强算法。通过分析各子层图像的直方图,分别设定各子层的模糊松弛参数,并建立对应的模糊松弛映射函数;分别对各子层图像进行可控迭代增强,选择合适的迭代次数作为终止条件。给出的实验结果证明了该算法能够取得较好的增强效果。     

显微光子计数成像系统及其应用

光子计数成像系统可以探测生物超微弱发光,但是只能探测生物的宏观图像,若要深入到细胞、分子水平,必须有显微光子计数成像系统。二者的区别类于显微光子计数成像系统是噪声受限系统。本文报道的显微光子计数成像系统,采用＾１４Ｃ同位素光源来监测系统的状态,保证实现极限探测。该系统可以用来研究痕量生物分子的分布和功能,显示钙离子在细胞内外的分布,活性氧、基因表达的监测等。由单光子到单分子、组织学图像到功能图像的     

The parallel processor for the character extraction of digitizing image

ＴｈｅｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒｆｏｒｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｄｉｇｉｔｉｚｉｎｇｉｍａｇｅＨＵＡＮＧＧｕｏｌｉａｎｇ；ＷＵＭｉｎｘｉａｎ；ＪＩＮＧｕｏｆａｎ；ＹＡＯＺｈｏｎｇｂｉｎｇ；ＹＡＮＹｉｎｇｂａｉ（Ｄｅｐｔ．...     

实时声光图像相关器及其在模试识别中的应用

介绍一种实时声光图像相关器。在该系统中，一个声光偏转器和一个激光二极管阵列分别被用作输人图像和滤波器的电光转换器件。二维相关由工作于时间延迟积分模式下的一个二维ＣＣＤ探测器完成。最后描述这种相关器在模式识别中的应用。