作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
糖尿病性黄斑水肿(DME)是视网膜破损导致液体积聚的一种眼底疾病,是老年人视力丧失的主要原因之一。利用眼底光学相干断层扫描(OCT)图像检测黄斑区积液在选择DME治疗方案和评估治疗效果方面发挥着重要的作用。为此,提出了一种改进的U-net网络Res-SE Unet实现在OCT 图像上自动分割视网膜内积液(IRF)和视网膜下积液(SRF)。该网络使用Res-SE Block替代标准卷积层,增强网络对有效特征的提取。利用Kermany数据集训练和评估Res-SE Unet模型, 通过Dice系数和IoU评价模型分割效果。IRF的平均Dice系数和平均IoU分别为0.84和0.72,SRF的平均Dice系数和平均IoU分别为0.86和0.74,结果表明Res-SE Unet网络可以有效分割IRF和SRF。
糖尿病性黄斑水肿 深度学习 U-net 视网膜内积液(IRF) 视网膜下积液(SRF) diabetic macular edema deep learning U-net intraretinal fluid subretinal fluid 
光学仪器
2021, 43(3): 29
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
基于数字眼底图像进行视盘视杯分割是青光眼常用的诊断方法。为了更加精确地分割视盘视杯,提出了一种基于改进U-Net的视盘视杯分割方法。在传统U-Net的基础上,使用残差块改进了下采样部分,并使用卷积操作改进U-net中的跳层连接部分,使网络更加充分地获取特征信息。使用多种性能指标对训练的模型进行评价,结果表明,视盘模型和视杯模型在DRISHTI-GS数据集上的DICE系数分别达到了98.3%和97.2%,IOU系数分别达到了93.2%和88.5%。
青光眼 视杯 视盘 U-NET 分割 glaucoma optic cup optic disc U-Net segmentation 
光学仪器
2021, 43(1): 21
阳婷 1,2,3徐晓立 1,2,3张学典 1,2,3李峰 1,2,3江旻珊 1,2,3,*
作者单位
摘要
1 上海理工大学 上海市现代光学系统重点实验室,上海 200093
2 上海理工大学 教育部光学仪器与系统工程研究中心,上海 200093
3 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
利用Zemax软件建立了Navarro, Atchison和Zapata-Díaz三种年龄相关性人眼模型的光学系统,评估并比较了各模型眼在不同年龄及不同调节状态下的成像质量。模拟了入瞳直径分别为3 mm和5 mm时,各模型眼在年龄为20~60岁时的成像质量,以及Navarro和Zapata-Díaz模型眼在0.5~2 D范围内的调节。结果表明,三种模型眼的成像质量均随年龄的增长或者入瞳直径的增加而变差,Atchison模型眼在不同年龄下的成像质量更好,且较符合临床实际,Navarro模型眼在调节过程中具有更好的成像质量。研究结果可为视光学领域中年龄相关性人眼模型的选择提供参考。
年龄相关性人眼模型 入瞳直径(EPD) 调制传递函数 调节 光线追迹 age-related human eye model entrance pupil diameter(EPD) modulation transfer function accommodation ray tracing 
光学仪器
2020, 42(4): 47
作者单位
摘要
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
对焦窗口的选择是实现显微镜自动对焦的关键步骤。针对传统的对焦窗口选取方法不能准确定位目标物体的问题,本文提出了一种改进的人工鱼群对焦窗口法。以整幅图像中细节最丰富的区域作为对焦窗口的选取依据,充分利用人工鱼群算法良好的全局寻优能力,在整幅图像中选取最佳对焦窗口;将全局优值添加到每条人工鱼的行为更新中,使其能快速移动到当前最佳位置甚至是全局最优位置。此外,在算法中引入了淘汰机制,在保证精度的前提下,提高算法的收敛速度;再根据算法中公告板的特点,结合趋势对比法识别干扰区域,有效排除非目标区域的影响。实验表明,该方法得到的对焦窗口,可以更好地对目标物体进行对焦,大大提高了自动对焦的精确度,并且构建对焦窗口的效率较传统方法提高了1.65 倍。
自动对焦 对焦窗口 区域选择算法 人工鱼群算法 图像处理 autofocus focus window region selection algorithm artificial fish swarm algorithm image processing 
光电工程
2018, 45(12): 180236
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
图像清晰度评价函数是评价各类成像系统成像质量的一个关键函数,为找到合适的图像清晰度评价算法,采用MATLAB软件对16种适用于光学显微成像系统的清晰度评价函数进行仿真,定量分析了不同算法的灵敏度、单峰性、无偏性以及运算速度。实验表明:Laplacian函数具有较高的单峰性、无偏性和灵敏度;存在高斯噪声时,Brenner函数、Tenengrad函数和基于Prewitt算子的函数以及中值滤波-离散余弦函数稳定性好;而存在椒盐噪声时,Roberts函数综合性能最优。
清晰度评价函数 高斯噪声 椒盐噪声 Laplacian函数 sharpness function Gaussian noise salt and pepper noise Laplacian function 
光学仪器
2018, 40(1): 28
作者单位
摘要
Institute of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
autofocus search algorithm mountain-climb search strategy approximation function strategy hybrid search strategy 
光电工程
2017, 44(7): 749
作者单位
摘要
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
针对基于显微镜的自动对焦系统,本文提出了一种爬山搜索法和函数逼近法相结合的混合搜索算法。该算法中的爬山搜索法采用粗精结合的两段式算法。在粗略对焦时,大步距选用速度较快的灰度方差函数;当精细对焦时,小步距采用灵敏度较高的Laplacian函数;通过比较三幅图片来缩小对焦区间并且在该区间内采用函数逼近法来拟合出最佳对焦位置。该方法不仅大大减少了自动对焦所需要的图片数量,而且可以大幅度提高搜索精度。经实验验证,提出的新的搜索算法可以使搜索精度优于1 μm。
自动对焦 搜索算法 爬山搜索法 函数逼近法 混合搜索法 autofocus search algorithm mountain-climb search strategy approximation function strategy hybrid search strategy 
光电工程
2017, 44(7): 685
作者单位
摘要
Institute of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
saliency analysis image fusion focus GBVS Shearlet transform 
光电工程
2017, 44(4): 463
常敏 1,2,*华博 1,2张学典 1,2江旻珊 1,2
作者单位
摘要
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2 上海市现代光学系统重点实验室, 上海 200093
光电极值法是光学薄膜厚度监测的常用方法, 该方法在镀膜前引用块状材料的折射率设计膜系。而在实际镀制过程中, 用于镀制光学薄膜的材料折射率会发生改变, 从而给膜厚的监控带来误差。为了避免折射率变化的影响, 采用外差干涉法测量折射率, 将实际测得的薄膜折射率应用光电极值法监控薄膜的设计, 从而减少了因材料折射率的变化引起的误差。以750nm截止滤光片的镀制为被测对象进行了实验, 对制备的滤光片透射率光谱曲线进行了比较。结果表明, 实际的透射率曲线与设计的透射率曲线吻合较好, 两次实验曲线平均吻合度均在98%以上, 系统稳定性很好, 从而说明结合外差干涉法的光电极值监控法可以很好地克服折射率变化引起的误差。
光电极值法 光学薄膜 外差干涉法 photoelectric extreme value method optical film heterodyne interferometry method 
光学技术
2017, 43(2): 184
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
自动对焦技术是精密光学仪器中的关键技术。随着科学技术的发展和应用要求的提高,对具有精度高、速度快和稳定性好的自动对焦技术的需求越来越迫切。针对以上问题,基于显微镜系统简要介绍自动对焦技术,并提出一种快速离焦深度计算方法,不但减少了估计离焦量的计算量而且不需改变光学系统内部参数,尤其适合显微对焦系统。同时还提出结合型的对焦新方法,实现高效率、高精度的对焦。
显微镜 自动对焦 离焦量估计 microscopes auto-focusing estimation of defocus distance 
光学仪器
2016, 38(2): 145

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