为探究循经间质通道的微观结构, 应用活体激光共聚焦成像系统对大鼠腹内壁腹中线, 即循任脉间质通道荧光素钠聚积部位进行观察。通过使用荧光照相法对尾静脉注射荧光素钠的大鼠腹内壁表面的荧光素钠聚集轨迹定位, 应用活体激光共聚焦成像系统观察腹内壁表面中线荧光素钠聚集轨迹上不同位点与旁开点组织的结构差异, 并同离体组织的Masson染色结果比较。结果发现: 腹内壁中线分布有大量与中线走行平行、有序排列的纤维组织, 其中富含大量组织液; 旁开为致密的肌纤维, 表面的纤维排列不与中线平行。循任脉间质通道具有大量平行纤维结构分布的特征, 为组织液向腹中线汇聚, 并在循任脉间质通道中流动提供了组织形态学基础, 为经络循行和结构的可视化提供了新的方法和证据, 对于经络生物学内涵研究具有重要意义。
活体激光共聚焦成像 间质通道 腹内壁中线 纤维结缔组织 大鼠 in vivo confocal laser imaging interstitial channel midline of inner abdominal wall fibrous connective tissue rat
1 中国地质大学（武汉） 自动化学院，湖北 武汉 430074
2 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室，湖北 武汉 430074
3 地球探测智能化技术教育部工程研究中心，湖北 武汉，430074
4 东京工科大学 工程学院，日本 东京， 192-0982
在Hausdorff距离的基础上，提出一种不依赖于星敏感器的旋转方向和焦距等因素的星图识别方法。在构造Hausdorff距离的数据点集合时，采用基于L2范数对应的相对欧氏距离作为集合元素，解决星敏感器滚动对星图识别的影响；另一方面，由于受星敏感器焦距的影响，星敏感器图像与标准参考图也会存在误差。在构造标准数据点元素时，考虑到如果一个数据点集包含另一个数据点集，在这两个数据点集之间至少有两个数据点之间的L2范式距离是相同的。对L2范式Hausdorff距离进行比例化处理，每个集合中的相对空间距离除以本集合中最小的相对空间距离，构成一种新的数据点集。这种方法不需要对星敏感器图像由于焦距不同进行标定，避免了星敏感器焦距对星图识别的影响。给出了距离的计算公式和实现步骤，并给出了实验结果。结果表明：在星敏感器转动、尺度变换等情况下，该算法可以正确得到星图识别结果，从而获得星敏感器的姿态信息。
星传感器 星图识别 Hausdorff距离 自主导航 star sensor star pattern recognition Hausdorff distance autonomous navigation 红外与激光工程
2020, 49(10): 20200040
1 安庆师范大学 计算机与信息学院, 安庆 246000
2 安庆师范大学 安徽省智能感知与计算重点实验室, 安庆 246000
为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高光场图像的压缩效率, 提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法。该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台, 利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度; 并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式。结果表明, 所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益, 同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量。该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高了光场图像的编码效率。
图像处理 光场图像 图像压缩 视点相关性 高清视频编码 image processing light field image image compression view correlation high efficiency video coding
1 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, College of Optoelectronic Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
2 Experimental Teaching Center of Information Technology, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China
Frontiers of Optoelectronics
2010, 3(2): 211
1 北京工业大学 应用数理学院,北京 100022
2 河南省计量科学研究院,河南 郑州 450008
3 河北工程大学 理学院,河北 邯郸 056038
基于理论分析和实验验证相结合的方法,对数字全息显微术中常见的三种重建算法即菲涅耳变换算法、角谱算法和卷积算法做了比较研究。结果表明：利用菲涅耳变换算法对离轴无透镜傅里叶变换数字全息进行重建时,无重建距离的限制;采用卷积重建法只能在最佳再现距离附近一个非常小的范围内才能获得高分辨率再现像;而采用角谱重建法在略小于最佳再现距离及大于最佳再现距离较大范围内重建,均能获得高分辨率的再现像。角谱重建法总体上优于卷积重建法。菲涅耳变换重建法简单、快捷,是优化的重建算法。
数字全息 无透镜傅里叶变换 重建算法 衍射积分 激光与光电子学进展
2010, 47(3): 030901
Institute of Modern Optics, Nankai University, Tianjin 300071, CHN
