单胺氧化酶(Monoamine oxidases,MAOs)是一种膜结合的线粒体酶，通过催化氧化及脱氨反应来维持神经递质和其他生物胺在生物系统中的稳态。MAOs功能障碍与许多神经和精神疾病密切相关，因此，监测MAOs的活性及表达水平，对深入理解其生理功能及相关疾病的临床诊断都具有十分重要的意义。荧光探针具有原位、无创、可实时成像等优势，是准确监测MAOs活性的一种有效方法。本文综述了近年来MAOs荧光探针的研究进展，阐述了这些荧光探针在MAOs相关疾病诊断及治疗中的应用。

多环芳烃(PAHs)具有强致癌性, 威胁人类身体健康。 在复杂水质检测环境中, 利用荧光光谱检测PAHs浓度时, 由于测量光谱中存在瑞利散射影响, 使得PAHs光谱信号包含明显的非平稳噪声, 常用的多次采样求均值法容易使PAHs光谱存在明显的测量误差, 导致PAHs检测精度下降。 为此, 提出了一种基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘(N-PLS)的PAHs浓度优化检测方法, 首先分析了菲、 芴、 苊与荧蒽4种PAHs溶液的光谱特性, 通过拟合散射带数据点值消除光谱中的瑞利散射噪声, 同时尽可能地保留原光谱信息。 提取4种PAHs光谱的均值、 方差和一维边际分布等特征参数, 利用聚类分析方法对其光谱数据做样本分类, 将相似光谱数据样本进行合并; 然后根据校正集的光谱信号与不同PAHs浓度之间的关系, 建立N-PLS模型, 对各类PAHs的浓度进行预测分析, 并且验证PAHs浓度与光谱数据荧光强度的关系; 最后利用双线性分解对浓度残差进行修正, 对含有各类PAHs的水溶液与实际水样进行浓度残差验证, 分析了不同参数下PAHs的预测误差。 实验结果表明, 溶剂菲有2个明显的荧光峰值, 激发与发射波长分别为285/245和315/345 nm; 芴与荧蒽均存在6个明显的荧光特征峰值, 分别为265/255, 325/345, 335/325, 365/355, 385/395和405/415 nm, 且与其他PAHs的荧光峰值相距较远; 溶液苊在发射波长300~485 nm的范围内存在连续波峰, 且对应激发波长在255~360 nm范围内; N-PLS方法对不同水质环境下的PAHs预测误差较小, 其中菲与芴均方根误差均小于0.4 μg·L-1, 相对误差小于6%, 苊与荧蒽均方根误差均小于1.0 μg·L-1, 相对误差均小于9%。 对4种不同的PAHs在河流中的扩散趋势进行了仿真分析, 确定出了其扩散程度, 其中芴与菲扩散速率约为51 mg·L-1, 苊与荧蒽扩散速率为21 mg·L-1, 且扩散速率在一定范围内呈线性增长趋势, PAHs与其浓度之间符合朗伯比尔定律的线性关系; 通过不同迭代次数下N-PLS方法的均方根误差分析, 得到了均方根误差精度最高时的迭代次数; 对比了不同主因子数时N-PLS方法对PAHs预测的适应度与相关系数, 结果表明当主因子数为3时, 适应度可达96.5%, 此时N-PLS预测模型效果最佳。 相比其他检测方法, 本文方法检测精度较高, 回收率较好, 具有较强的鲁棒性。

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理, 多幅图像去雾算法是常用的方法之一。 多幅图像去雾算法也有多种形式, 部分算法面临硬件实现困难、 获取途径受限或者可实施性弱等问题, 而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准, 造成算法的实时性差、 计算复杂度高等问题。 针对以上问题, 提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路, 基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像, 将近红外传感器图像作为新的数据源, 近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾, 在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节, 而且硬件实现简单。 可见光图像的颜色信息较丰富, 近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好, 捕获的图像稍加校正就能实现完全配准, 将近红外图像与可见光图像进行融合, 在去雾的同时, 可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中, 得到边缘、 轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。 基于上述思路, 借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力, 提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。 首先, 将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间, 分别得到亮度通道图像、 色调通道图像和饱和度通道图像。 先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。 采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解, 对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理, 对低频系数进行反锐化掩蔽处理, 通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。 然后, 在对可见光图像的色彩处理中, 建立饱和度图的退化模型, 采用暗原色原理对参数进行估计, 得到估计的饱和度图。 最后, 将新的亮度通道图像, 估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。 为了验证新算法的有效性, 特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理, 将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。 实验结果表明, 该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。 并提出将近红外传感器图像作为新的数据源, 采用双通道图像融合方法进行去雾处理, 为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。 该算法的优势在于: 首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合, 得到了新的去雾算法的思路。 将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间, 将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理, 在去雾的同时, 可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中, 使得去雾图像中的边缘、 轮廓等细节信息更加丰富。 其次, 提出了在图像去雾算法中采用新的数据源——近红外传感器图像, 从图像处理的角度, 近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾, 对于近处场景细节的描述能力较好, 而且硬件实现简单, 捕获的图像稍加校正就能实现完全配准, 为后续的融合去雾算法带来了便利, 为图像去雾提供了新的技术途径和路线。 再次, 采用的是多幅图像去雾算法, 该算法基于双目传感器获取图像, 可见光图像的颜色信息较丰富, 近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好, 相对于单幅图像去雾算法, 有更好的效果。 最后, 将可见光传感器图像映射到其他色彩空间, 对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。 可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理, 对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法, 可以从整体上提升去雾效果, 对细节特征有了进一步增强。 该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。

提出一种能高准确度测试光电成像系统调制传递函数的改进的倾斜刃边法.利用一种自动确定高低阈值的改进Canny算子提取边缘位置点, 对提取到的边缘位置点进行线性拟合求得刃边倾角, 在利用费米函数拟合边缘扩散函数的过程中, 提出一种邻域平均值和设定误差容限的多重去噪改进方法.通过仿真与物理实验证明了本文方法的有效性, 并分析了刃边倾角、噪声变化对本文方法与传统方法MTF测试准确度的影响.实验结果表明: 本文方法的调制传递函数测试准确度达到0.004 9, 重复准确度达到0.003 1, 皆优于传统方法; 说明其具有较高的测试准确度和良好的测试重复性, 并且具有较强的抗噪性, 基本不受刃边倾角变化的影响.

In lung CT images, the edge of a tumor is frequently fuzzy because of the complex relationship between tumors and tissues, especially in cases that the tumor adheres to the chest and lung in the pathology area. This makes the tumor segmentation more difficult. In order to segment tumors in lung CT images accurately, a method based on support vector machine (SVM) and improved level set model is proposed. Firstly, the image is divided into several block units; then the texture, gray and shape features of each block are extracted to construct eigenvector and then the SVM classifier is trained to detect suspicious lung lesion areas; finally, the suspicious edge is extracted as the initial contour after optimizing lesion areas, and the complete tumor segmentation can be obtained by level set model modified with morphological gradient. Experimental results show that this method can efficiently and fast segment the tumors from complex lung CT images with higher accuracy.

Watershed segmentation is suitable for producing closed region contour and providing an accurate localization of object boundary. However, it is usually prone to over-segmentation due to the noise and irregular details within the image. For the purpose of reducing over-segmentation while preserving the location of object contours, the watershed segmentation based on morphological gradient relief modification using variant structuring element (SE) is proposed. Firstly, morphological gradient relief is decomposed into multi-level according to the gradient values. Secondly, morphological closing action using variant SE is employed to each level image, where the low gradient level sets use the large SE, while the high gradient level sets use the small one. Finally, the modified gradient image is recomposed by the superposition of the closed level sets, and watershed transform to the modified gradient image is done to implement the final segmentation. Experimental results show that this method can effectively reduce the over-segmentation and preserve the location of the object contours.

针对轴向振动配粉技术在植入式可降解缓释给药系统微量配粉中的应用, 搭建了轴向振动配粉实验台。采用毛细玻璃漏斗和圆锥状塑料吸头作为配粉管, 研究两者稳定流动的振动幅值区间, 讨论了振动频率对稳定出粉起始幅值、振动幅值对出粉流量及出粉流量稳定性的影响。结果表明: 采用圆锥状塑料吸头作为配粉管的配粉过程更稳定, 并且具有良好的抗堵性能; 振动频率越大, 实现配粉需要的起始激振幅度越小; 在固定激振频率下, 出粉流量随振幅先增大后减小, 且管体中粉体处于充分流动状态; 在激振频率为50 Hz, 150 Hz, 振幅为200~300 μm和35~50 μm时, 可以得到最大且不随振幅改变的稳定出粉流量。实验论证了轴向振动配粉技术可以实现微量粉体的稳定、精确配给。

针对材料和结构均特殊的透明材料微小器件的键合质量检测, 提出了可见光透射机器视觉检测法。分析了检测系统硬件中主要部件的性能要求, 研究了该检测系统的图像处理技术。检测系统利用光源、相机、镜头和计算机等主要部件实现图像采集功能, 并通过图像相减、灰度直方图调整、图像滤波和图像二值化等图像处理功能来完成质量检测。实验结果表明, 提出的可见光透射机器视觉检测法能灵敏有效地检测出透明材料微小器件键合位置处存在的键合间隙和缺陷大小, 检测精度可达10 μm, 满足透明材料微小器件键合质量的要求, 是一种高效、非接触、无损、无污染的检测方法。

介绍了一种利用光电摄谱法和条纹管相结合测量ps级时间分辨超快高能脉冲激光光谱的方法。论述了条纹相机工作原理和平面衍射光栅的分光原理，分析指出利用介绍的装置，可以实现波长300 nm ～1 600 nm、脉宽＞2 ps超快高能脉冲激光的光谱测量。采用1 054 nm超快高能脉冲激光器，实验得到了条纹像，对条纹像进行数据处理后得到测量光谱曲线，通过能量标定后，得到了超快高能脉冲激光器实际光谱曲线，验证了ps级时间分辨超快高能脉冲激光光谱方法。讨论了系统中耦合透镜组对光谱测量和光纤色散角对条纹图像的影响，论述了ps级时间分辨超快高能脉冲激光光谱的作用。随着条纹管制造技术的飞速发展，该方法可用于fs级激光光谱的测量。