基于双摄像头的心率测量系统的设计与改进

针对在外部干扰或昏暗环境下利用图像光电容积描记(image Photoplethysmography,iPPG)技术进行心率测量时准确度较差,提出了一种自适应心率提取算法,并在嵌入式硬件平台上进行了验证。算法根据图像中人脸与背景区域的色度关系来识别不同的场景并启动合适的摄像头进行图像采集及自适应映射,接着对提取出的信号进行滤波,在信号质量评估后输出结果。上述方法在Zynq平台上进行了验证,使用双摄像头实现实时心率测量,并对结果进行可视化输出。实验结果表明:优化后的算法在光照及运动的双重干扰下的测量误差从3.36BPM降至2.78BPM,准确率提升了17.3%。另外,所设计的系统能够实现在极端黑暗条件下的心率采集,平均误差约为2.39BPM。     

Robin边界条件下光学CT正向问题的数值模拟

文章研究了Robin边界条件下光学层析成像的正向算法,进行了理论分析,给出了实 验结果,实验结果符合理论分析的结果。并对将Robin边界条件和Dirichlet边界条件下的结果进行比较、分析,得出两者的异同点。     

激光直写系统中DMD控制方法的设计与改进

为解决在激光直写系统中利用数字微镜器件(DMD)无法对纵向像素数大于768的灰度图像进行滚动显示的问题,文章在其控制电路的数据传输、存储及显示驱动技术方面开展了研究.利用FPGA中丰富的逻辑资源实现了图像数据传输方式的改进,通过移位寄存器对数据进行拆分和位宽转换.提出间隔存储方法实现大尺寸灰度图像数据的存储,基于此方法可实现灰度图像滚动显示时的数据读取.同时,省去在上位机中进行位平面拆分和图像分割的预处理步骤,简化了上位机操作流程并提高了系统数据传输效率.实验结果表明,该系统能够以419.6 Hz的刷新率对大尺寸灰度图像进行滚动显示.     

光学层析成像在含空洞状区域的图像重建

文章给出一种直接基于传输模型的含空洞状区域的重建方法。实验证明,在传输模型下,不需要知道空洞状区域的位置、大小等信息即可成功重建光学层析图像。     

使用拼贴误差直方图的分形图像检索

拼贴误差是值域块与最匹配的定义域块相似性的一个度量,然而很多基于分形编码参数的分形图像检索技术却忽略了拼贴误差。该文使用拼贴误差直方图作为检索条件,来判定图像的相似度。对有200多张纹理图像的数据库的实验显示,该方法不仅减少了计算的复杂度,而且也有一定的检索准确率。     

体内异常热源参数与体表温度关系的热像研究

人体内异常热源的位置信息在体表上表现为对应部位温度较高。体表温度可以通过医用红外热像仪摄取,这是诊断体内异常热源的方法之一。但是其摄取的体表温度分布并不能直接反应体内异常热源位置等信息,因此对热源深度、温度、热物性等参数与体表温度分布之间相互关系的研究是非常必要的。该文基于生物热传导方程,通过建立有限元模型,仿真分析了体内热源参数对体表温度分布的影响;将研制的温度可调的恒温热源埋于分层生物组织内,并以红外热像仪摄取各层生物组织的温度,给出体内、体表温度场的分布,对理论仿真结果进行实验验证。研究结果表明,体表温度分布与体内热源深度的关联性最大,为体内异常热源诊断的热像技术研究提供理论与实验依据。     

一种改进的光学层析图像重建方法

Alexander D．Klose将联合差分方法用于光学层析图像重建的梯度计算中,但给出的对光学参量的求导算法有局限,他的算法只能实现对边界点光学参量的导数计算,而无法实现对内部点光学参量导数的计算,会导致图像重建失败。在联合差分算法的基础上,研究了针对内部点光学参量的求导方法,给出了一种基于树形结构的对内部点光学参量求导的策略。具体实现时,为了降低计算复杂度,采用近似梯度计算方法。算法的仿真实验结果表明：该方法可以有效地实现对内部点光学参量的导数计算,提出的近似计算方法可降低梯度计算复杂度,提高运算速度,并可得到良好的图像重建质量。     

基于改进BP算法的数字字符识别

本文利用BP神经网络算法，在MATLAB环境下，分别用理想字符信号和含噪声字符信号对同一网络进行了训练，使系统具有较强的容错性。最后用实际扫描的不同字体字符进行了识别实验。实验结果证明了系统在实际应用中的可行性。     

基于频域法的近红外成像仪的研究

为了利用射频光子密度波来检测生物组织内部的异物,对生物组织光学成像技术进行研究,并设计了一种可用于乳腺癌检测的频域光学系统。讨论频域法的基本工作原理,详细介绍系统的织框图与相关核心电路的设计。经实验验证,所介绍的有关方法与电路原理均能满足系统设计的要求,为该系统的进一步研究打下坚实的基础。     

基于耦合梯度神经网络的光学层析图像重建

为克服光学层析图像重建的病态性,通常在重建过程中加入先验信息.本文采用含有二值线过程的Gibbs分布作为图像的先验模型,该模型具有保留清晰边缘的全局平滑特性.由于重建目标函数是连续变量和二值离散变量的混合体,常规的优化算法无法实现.为此,提出了一种基于耦合梯度神经网络的优化方法.优化过程中,能量函数关于光学参数的梯度计算是关键,本文提出一种基于梯度树的梯度求解方法.对吸收系数和散射系数的重建结果表明:该方法可高效地重建光学层析图像;线过程的引入可以改善重建的病态特性,提高图像的重建质量.