目前，病理专家通过肉眼识别显微镜视场下乳腺癌病理切片图像中的乳腺癌细胞具有很强的主观性。因此，设计了一款基于显微图像的乳腺癌细胞识别系统，该系统包括显微图像采集模块和乳腺癌细胞识别算法实现模块。通过USAF 1951分辨率测试板验证设计的乳腺癌细胞识别系统显微图像采集模块，最终的成像分辨率可以达到2.19 μm。通过多组乳腺癌病理图像验证所提乳腺癌细胞识别算法，结果表明设计的乳腺癌细胞识别系统识别乳腺癌细胞的平均准确率达到93.4%。

为实现无标记样本的定量检测，借助NX12.0搭配相关器件自主设计了一款小型化相位显微镜。相较于市面上售价高昂的相位显微镜，所设计显微镜无需相干器件，且在满足系统分辨率的前提下，将体积缩小了约60%，大幅提高了便携性，同时成本仅需5000元左右。系统中还嵌入了自动对焦算法和基于变换域的视场校正算法，以加快检测速度和相位恢复的准确率。经测试，系统在10倍物镜下的分辨率达到了分辨率板极限2.19 μm，同时随机相位板的检测表明相位恢复的准确率也达到了基本需求。除此之外，还对活细胞结构和平面玻璃的缺陷进行了测试。结果表明，所提系统不仅能对活细胞进行较好的定量测量，还可以在透明/半透明平面缺陷的检测中发挥重要作用，更是证明了这种成本低、便携性高、可实现无标记样本定量的系统设计方案的可行性。

为了摆脱传统显微镜操作繁杂、体积巨大、光源严格等问题，提出了一种小型Wi-Fi智能显微镜系统。采用常见网络相机的CMOS电路作为显微镜的成像电路，并合理利用网络摄像头感光性强的优势。通信模块采用ESP8266模块的AP功能实现电脑与显微镜的网络通信，可将图像传输在上位机软件上执行相机参数设置、图像保存等操作。利用NX12.0软件设计显微镜的机械结构并通过三维打印技术实现，成本低廉。最终实现了整个系统的配合运转，并通过该显微镜采集到了细胞图像。

基于基尔霍夫近似方法,构建了穆勒矩阵全角度分布的数值计算模型,实现了对于金属和电介质随机粗糙表面穆勒矩阵的计算。结果表明,金属和电介质表面穆勒矩阵分布具有明显的差异,金属表面穆勒矩阵中6个元素不为0,电介质表面穆勒矩阵中6个元素均接近于0,并且该差异与材料粗糙程度无关。这种差异可以作为区分金属和电介质的判据,为探索新型的目标探测与识别手段提供了思路。

生物细胞的成像是生物和物理领域中的重要研究方向,尤其是大量细胞的测量与分析对于生物研究、疾病诊断具有重要的研究价值和意义。传统的显微检测仅局限于细胞形状的定性观察,且受视场限制,观察的细胞数量难以达到统计要求。将定量干涉显微和视场扫描结合,设计并实现了用于大量细胞成像与分析的定量干涉显微流式细胞仪。定量干涉显微可以恢复细胞的相位分布,结合视场扫描可以对大量细胞信息进行获取与分析。分别选用扩展主程序分析算法、正则化光学流场算法和傅里叶相位恢复算法,并结合不同的扫描方式,实现了对大量细胞相位面积、相位体积和圆率等不同参数的测量与统计。该系统有望在大通量高速细胞检测中获得应用。

为了研究随机粗糙表面光散射分布特性机理,采用线性滤波法生成高斯分布随机粗糙表面,以基尔霍夫近似作为电磁场边界条件,采用蒙特卡罗方法数值计算了一组金属和一组电介质粗糙表面在S偏振光和P偏振光照射下的散射光强度空间分布。计算结果显示:金属表面与电介质表面的散射光分布宽度、散射峰值、散射峰位置三个散射特征存在显著差异,经过分析发现这种特征差异的产生机理是由表面面元的斜率分布和面元反射率共同因素导致,与数值计算结果对比,二者具有良好的一致性。

A new criterion for target detection and identification is proposed to realize metal/dielectric identification and recognition based on Mueller matrix analysis. By using randomly rough surfaces as targets, numerical calculations are used to prove the robustness and accuracy of the criterion. Moreover, to the best of our knowledge, this is the first time to successfully explain the criterion by theoretical analysis. We believe the work provides an important reference for polarization imaging in laser radar and remote sensing, and so on.

Quantitative interferometric microscopy is an important method for observing biological samples such as cells and tissues. As a key step in phase recovery, a fast phase unwrapping algorithm is proposed. By shifting mod 2\pi wrapped phase map for one pixel, then multiplying the original phase map and the shifted one, the phase discontinuities could be easily determined with high speed and efficiency. The method aims at enhancing phase retrieving efficiency without any background knowledge. We test our algorithm with both numerical simulation and experiments, by focusing our attentions on wrapped quantitative phase maps of cells. The results indicate that this algorithm features fast, precise and reliable.