提出一种基于盲源分离（BSS）从多角度投影提取出任意深度聚焦层的数字乳腺层析合成摄影（DBT）重建算法。首先，通过DBT成像设备采集乳腺的多角度投影，并对投影进行校正、对数变换等预处理工作；然后以中心投影为基准，根据成像几何将多角度投影通过位移聚焦到所选的重建深度z处；最后，将位移后的多角度投影视为由一个聚焦层内信息和若干层外信息构成的线性组合，进而通过BSS将聚焦层信息分离出来，由此快速重建出乳腺厚度范围内任意深度z处的层面。以中心投影为参考，将位移叠加（SAA）法、滤波反投影（FBP）法、最大似然期望最大化（MLEM）3种当前DBT重建的主要算法与所提重建算法进行比较，4种算法对原投影的噪声污染的改善程度分别为13.4%、18.8%、88.5%、73.6%，图像对比度分别下降83.7%、81.4%、74.6%、10.7%，与中心投影的特征相似性分别为0.841、0.866、0.861、0.886，结构相似性分别为0.596、0.594、0.628、0.787，伪影扩散平均值分别为0.571、0.254、0.189、0.146。此外所提算法的重建速度小于SAA、FBP，但比采用2次迭代的MLEM高56.0%，因此所提算法在降低噪声、保持细节、抑制伪影、重建速度方面的综合性能优秀，且随着BSS技术和计算机硬件水平的快速发展而不断提高其分离重建性能，因此所提算法是一种实用性强、极具发展潜力的DBT重建算法。

为了在多种环境条件下进行快速、高效的运动目标检测，提出一种基于新型背景提取的运动目标检测算法。首先，从视频中读取N帧连续图像，对任一像素位置，将每帧图像与其余图像对应位置依次作差，得到N组包含N个差值的差值序列；然后，基于矩形径向基函数，统计每个差值序列中属于矩形宽度内的差值个数；最后，将最大频率的差值序列所对应的像素值作为背景，通过背景减法提取运动目标。实验结果表明，在数据量一定的条件下，所提方法建立背景与真实背景的结构相似性值比ViBe算法高0.162，运动目标检测结果的precision、recall、F1-measure、假正率指标均优于ViBe算法和GMM算法。即所提算法是一种具有较高的精确性和抗干扰能力的运动目标检测算法。

为降低泊松噪声对X射线图像质量的影响, 本研究提出一种采用非线性主分量分析(NLPCA)对X射线图像序列进行盲源分离的降噪方法。该降噪方法首先采样一序列X射线图像, 并通过Anscombe变换将图像中泊松噪声转化为高斯噪声; 然后将每张含噪声图像视为噪声分量和信号分量的组合, 进而采用NLPCA将信号分量和噪声分量分离达到降噪目的; 最后通过Anscombe逆变换获取最终降噪图像。研究结果表明: 当序列中含噪声图像张数从2增加到50时, 提出的降噪方法可以将Shepp-Logan头模型含噪声图像的PSNR值由28.289 4 dB提高到37.267 8 dB、SSIM值由0.700 7提高到0.963 8。相比较常用的降噪算法, 提出的降噪方法在有效消除X射线图像中泊松噪声的同时, 使图像中细节轮廓保留更完整。

为解决采用独立成分分析算法进行图像降噪需要多个观测信号的问题，提出一种对单张图像冗余信息进行稀疏以生成多个观测信号的方法。该方法首先采用字典压缩算法对原噪声图像稀疏；再采用非局部均值算法对压缩图像的冗余信息进行处理，将处理后的冗余信息生成初次降噪图像；将初次降噪图像和原噪声图像共同作为独立成分分析的多个观测信号。结合非局部均值算法可以避免仅使用字典压缩算法造成的过量稀疏，研究表明当高斯白噪声标准差σ在20~45范围时，本文提出的方法比字典稀疏压缩算法和非局部均值算法降噪效果更好，图像降噪后的峰值信噪比是降噪前的1.4倍。本文提出的方法在高斯白噪声标准差σ在20~45范围时，具有很好的降噪效果。

利用独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)并结合多能X射线图像的丰富信息可以将二维X射线图像中重叠目标分离成像, 但是海量的图像数量, 以及高像素数的要求均会使内存占有量和计算速度面临挑战, 因此本研究将压缩感知(Compressed Sensing, CS)与ICA相结合进行分离成像, 以提高计算速度和分离成像性能。研究过程中, 首先根据被拍摄物体的物质组成确定拍摄多能X射线图像数量, 并选取CS技术中K均值奇异值分解(K-means SingularValue Decomposition,K-SVD)稀疏基将多能X射线图像进行稀疏表示, 然后利用ICA将此稀疏表示进行盲源分离得到独立源, 最后采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)将独立源进行重构实现分离成像。研究结果表明: 采用ICA&CS技术比仅采用ICA进行目标分离成像的运行时间减少了46.14 s(23.3%)、内存占有率降低了21%、重构图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)提高了2.665 dB、边缘梯度提高了0.001、信息熵提高了0.09。

为研究人体头部局部特征部位的散热情况, 得到局部特征部位体表温度随环境温度变化规律, 选取身体健康、 体态标准的青年男女各20名为测试对象并分成男、 女两组, 根据红外热辐射测温原理对测试对象头部选取5个局部特征部位进行测温、 记录。 控制空气湿度50%和风速0.15 m·s-1, 并以2 ℃幅度逐渐将环境温度从18 ℃升高到32 ℃。 发现健康青年女性头部各特征部位体表温度略高于男性; 男女受试者头部各特征部位体表温度在一定范围内随环境温度近似正比例变化; 运动对头部体表各部分温度影响较小且存在差异。 分析结果可应用于人体头部特征部位热流研究并对人体健康状况判断提供参考数据。

为产生频率间隔相同而又平坦的光频梳，基于单个多量子阱电吸收调制器强度调制特性，设计出一种新型超平坦双光梳产生方案。通过在电吸收调制器前置矩形滤波器，精密控制多量子阱电吸收调制器的反向偏置电压与射频驱动信号幅度，滤除频谱的中心谱线后，得到了平坦度为0.01 dB的双光梳。利用Optisystem7.0软件进行仿真，其对不同线宽（100 kHz、10 MHz 和20 MHz）的激光光源均可产生位于中心谱线两侧对称的、带宽均为300 GHz、谱线均为15条、谱线间距均为20 GHz以及平坦度可达0.01 dB的双光梳。

为优化多基色混合白光LED的显色性,得到色彩生动的白光LED照明效果,以评价饱和红色的特殊显色指数R9为研究对象,通过多基色光源混合白光LED的光谱功率分布的高斯数学模型,选取峰值波长λm、半波宽Δλ和幅值A为基色光源光谱功率分布的主要参量,并以“蓝光芯片+YAG黄色荧光粉”和“红、绿和蓝基色LED”为分析模型分别进行二基色和三基色混合白光LED显色性研究,讨论两种基色混合情况下三个参量对混色白光LED的显色性R9贡献.结果表明:为使多基色混合白光LED的显色性更好,首先确定光源S1的峰值波长λm1、半波宽Δλ1及幅值A1;然后设定其他基色光源幅值Ai以求此条件下峰值波长λmi和半波长Δλi取值范围;最后在求得的峰值波长λmi和半波长Δλi取值范围,反求基色光源的最佳幅值Aiopt,从而使多基色混合白光LED的显色性达到最佳效果.该方法对分析基色混合白光LED的显色性具有理论参考价值.