面向下一代数字病理成像分析仪的高通量全彩色傅里叶叠层显微成像术（特邀）（英文）

傅里叶叠层显微成像术是近年来提出的新型计算成像技术,它有效解决了传统显微成像中分辨率与视场制约的问题,无需对样本进行机械扫描便能获得十亿像素级的高通量图像,有效解决传统数字病理扫描仪器的拼接伪影、重影、拼接成功率低、景深狭小、效率偏低等问题。近年来更是发现其不单是解决视场与分辨率制约的工具,更是解决一系列权衡问题的范式,从而迸发出源源不绝的生命力与应用潜力。本文全方位概述了傅里叶叠层显微成像术技术9个方面的发展趋势,简介了其起源与基本原理,着重综述了其在面向下一代数字病理成像分析仪的多个阶段与最新进展。指出其在这一应用方向上已进入“10-100”的产业化阶段。讨论了其产生大规模社会经济效益的可能性,其极有可能给数字病理行业及其上下游相关行业带来突破进展。尽管如此,作为典型交叉领域仍有不尽人意之处,包括科学问题、技术问题、工程问题及行业问题,需要多方共同努力推进,展望了未来技术与工程发展方向。     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题,提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度,提高了分辨率,并使局部对比度信息得以保留,从而更加符合人类的视觉特性.     

一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的三维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。     

CCD自动调光设计

介绍一种在89C51单片机的智能控制系统中,用A/D536等器件组成的真有效值电路作为CCD视频信号的检测电路,采取程序控制方式对天空背景下的目标进行自动调光控制.     

LASIS高光谱图像的3D-SPECK压缩算法

将三维集合分裂嵌入块编码算法结合感兴趣区域的压缩方案用于大孔径静态干涉成像光谱仪图像压缩.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称离散小波变换.其次,定义零块树作为编码单位.采用感兴趣区域方法对不同的编码单位赋予不同的比特率,以保护光谱信息.最后,采用改进的三维集合分裂嵌入块编码算法分别对每个编码单位进行编码.实验结果表明,该方案在8:1压缩比下,获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.该算法复杂度低,实时性好,满足大孔径静态干涉成像光谱仪系统图像压缩要求.     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

激光光强扰动对相干场成像降质影响理论研究

激光相干场成像系统发射多束激光,经大气传输对远程目标成像,大气湍流引起的激光束光强扰动是影响成像质量的一个关键因素.本文从湍流引起的激光束光强扰动对回波解调信号的影响关系入手,建立了激光回波光强扰动因子对相位闭合系数和成像频谱分量的降质传函理论模型;基于三光束激光相干场成像系统仿真验证了理论模型的有效性.研究表明激光相干场成像频谱分量和成像像质主要受三光束相位闭合求解算法中第二光束光强扰动影响.该研究揭示了激光回波光强扰动对成像像质的影响机理,对于分析大气湍流等引起的光强扰动降质效应和合理分配多光束光强稳定性以提高成像质量具有理论指导意义.     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40 dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

基于四阶累计量的固定噪音参量估计

根据高斯噪音高于二阶的累积量为零的特性,提出基于四阶累计量的红外焦平面固定噪音乘性参量估计算法,完成从图象场景中自适应估计阵列单元的增益.利用泰勒级数展开给出乘性参量估计均值和方差的统计特性,证明算法给出乘性增益的估计为渐进无偏估计.提出的算法用蒙特卡罗仿真给予验证,证明了算法的有效性.并将提出的算法应用于实际图象的处理,有效降低了固定图案噪音,达到了较高的非均匀校正水平.     

基于BP神经网络的PID控制器

利用神经网络和反馈控制理论, 提出了一种基于神经网络PID控制器的伺服控制系统结构. 在高精度仿真试验转台的应用中证实, 该方法避免了PID参数的整定难以匹配的问题, 减小了干摩擦对低速运动的影响. 实验表明：方法自适应能力强, 调节品质好, 具有较高的应用价值.