用于光声层析成像的虚拟阵列探测及逆拉东变换

提出用固定孔径的换能器虚拟阵列探测器进行数据采集,该换能器只需对样品进行180扫描。实验中,使用调Q Nd: YAG激光器作为光源,激光器输出激光波长为532 nm,重复频率为10 Hz,脉宽为7 ns;使用非聚焦换能器进行光声信号探测,其接收面直径为6 mm,中心频率为2.25 MHz,接收到光声信号用逆拉东变换进行图像重建。以小白鼠的离体爪子作为成像对象,换能器由旋转电机控制并以2作为旋转步长进行180旋转扫描获取实验数据,运用逆拉东变换进行了图像重建。所重建的图像比较清晰地反映了爪子内部的骨骼分布。由此表明,逆拉东变换可以用于光声成像,并且实现了有限角度的光声成像。     

基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割

针对仅采用局部或全局信息无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割模型。首先,利用图像局部信息和全局信息建立局部能量项和全局能量项,并且利用演化曲线轮廓内外小邻域的灰度均值差作为自变量,建立了权重函数模型,实现了局部能量项和全局能量项之间权重的自适应调整,提高了模型分割灰度不均匀图像的效率和准确性。其次,提出了一种新的能量惩罚项,避免了水平集函数的重新初始化,增强了数值计算的稳定性。最后,为验证模型的优越性,将模型与CV模型、LBF模型和LGIF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标对分割结果进行了客观、定量分析。最终结果表明:该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率。     

虫茧内的生命变化

一只丑陋的毛虫躲进茧内变成美丽的蝴蝶,简直就是奇妙的魔术。最近科学家终于揭秘了毛虫的变身魔法。研究者利用高效电脑断层扫描机(医生采用同样的技术确定肿瘤和内伤的位置)监控小苎麻赤蛱蝶(一种在全世界分布最为广泛的蝴蝶之一)蛹内的情况。     

基于多尺度分解的超光谱图像异常检测

提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。     

宽带电磁图像卷积神经网络盲恢复方法研究

在利用抛物反射面对电磁干扰源成像过程中,由于系统衍射受限及成像频带较宽,导致干扰源成像模糊,分辨率低,难以分辨,不同频率不同区域干扰源所成图像分辨率不同,采用已有超分辨算法难以提高分辨率。为了实现宽带电磁图像的盲复原, 应用卷积神经网络的方法。网络训练是直接输入模糊图像,不假设任何特定的模糊和噪声模型情况下,重建出高质量图像。实验和仿真结果证明了卷积神经网络盲恢复方法在宽频带不同成像区域下表现了优于其他盲恢复算法的优势。     

图像时代的文学变异—文学与图像关系的演变及其理论思考

新中国头三十年纸质文化和播放媒体（广播、收音机）占据主导地位。报纸、图书、广播是读者阅读或信息获取的主渠道。新时期以来,随着电视、电脑、手机的普及以及电影的产业化改革,我国进入了图像时代。图像时代的到来催生了新的文学类型,也改变了文学与图像之间的关系。图像摆脱了对叙事的依附地位,出现了越来越多文图合一的复合文本,它们追求可知性与可视性的对等性;特别是一些自媒体视频挣脱语言、文字甚至声音的束缚,展现了独立叙事的可能性。表面上看,上述趋势体现了语言的保守性和图像的活跃性,其实是欲望与图像及观看之间默契关系的表现。     

基于自然单元法的极限上限分析

自然单元法是一种基于离散点集的Voronoi图和Delaunay三角化几何信息,以自然邻近插值为试函数的新型数值方法.相对于一般无网格法中常采用的移动最小二乘近似而言,自然邻近插值不涉及到复杂的矩阵求逆运算,更不需要任何人为的参数,可以提高计算效率.采用该方法构造的形函数满足Delta函数的性质,可以像有限元一样准确地施加边界条件,可以方便处理场函数及其导数的不连续性的问题.论文将自然单元法应用到极限上限分析中,编制了相应的计算程序,通过极限分析的几个经典算例进行了验证,同时采用类似于分片应力磨平的方式,编制相应的磨平程序,由计算点上的塑性耗散功外推得到了节点上的塑性耗散功的值,从而画出了极限状态下结构的塑性耗散功的分布云图.计算结果表明采用自然单元法求解极限上限分析具有稳定性好,精度高,收敛快等优点.     

靶丸X射线数字图像的轮廓分析及功率谱评价

针对多层靶丸X射线数字图像的成像原理和轮廓边缘进行了理论分析;推导了由靶丸边缘特征点确定靶丸圆心和半径的精确最小二乘拟合算法;对于不同类型(阶跃状或屋顶状)的靶丸图像边缘,采用均化二阶微分算法或径向吸收强度最小二乘洛伦兹型拟合寻峰算法获取亚像素精度的靶丸圆周轮廓边缘数据;应用快速傅里叶变换算法对靶丸圆周轮廓数据进行分析,获得了靶丸表面外轮廓或内轮廓模数-功率谱特征曲线。     

改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法

针对闪光照相图像信噪比低的特点,提出了一种改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法。该算法在约束共轭梯度迭代重建的基础上,提出了新的预优矩阵选取方案,减小了重建图像的轴线噪声,利用松弛迭代步长代替共轭梯度法中的最优迭代步长,并采用了新的收敛准则,在保证算法收敛的同时,减少了重建算法的计算量。数值试验表明,与传统约束共轭梯度重建算法相比,改进算法稳定收敛,迭代速度更快,并能有效提高重建质量。     

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。