为了自动定位头部核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging， MRI）中稳定解剖结构点，提出了一种基于沙漏网络（Hourglass Network， HN）的头部MRI图像解剖点自动定位方法。该方法使用HN的基本结构实现多尺度特征的提取与融合，并在融合多尺度特征时引入尺度注意力机制，提高解剖结构点的提取精度。利用DSNT（Differentiable Spatial to Numerical Transform）层将卷积神经网络生成的预测热图进行坐标回归来定位解剖点。500例头部MRI图像用于训练，300例图像用于测试，测试结果表明本文提出的方法对四个解剖点的定位准确率均超过了80%，与常用的关键点定位方法相比，该方法取得了最好的效果。该方法可辅助医生进行图像的解剖点标记，为头部图像的自动配准和头部疾病的大数据分析提供技术支持。

由于红外干涉成像光谱仪结构的特殊性, 其非均匀性在线定标与校正是工程上一直没有得到有效解决的技术难题。通过对光谱仪结构的深入分析, 对空间调制红外干涉光谱仪研究出了一种有效的非均匀性在线定标与校正方法, 并建立了相应的仿真模型, 实验结果表明算法是正确的和有效的。研究成果为星载空间调制红外干涉成像光谱仪非均匀性的在轨定标与校正奠定了良好的技术基础。

由于傅里叶变换红外成像光谱仪结构的特殊性, 其非均匀性在线定标与校正在工程上一直没有得到有效解决。首先对 IRFPA非均匀性校正的原理与算法进行了简要阐述, 在此基础上, 通过对时间调制型、空间调制型及时间空间联合调制型傅里叶变换红外成像光谱仪原理结构的深入分析, 针对这三种制式的光谱仪, 分别研究出了相应的非均匀性在线定标与校正的方法, 为星载傅里叶变换红外成像光谱仪非均匀性的在轨定标奠定了良好的技术基础。

直线特征是交通标志图像中稳定而重要的特征,直线特征的正确提取,对于提高交通标志识别率是有意义的。针对已有Hough变换的缺点,如参数空间中的峰值扩散问题、繁重的计算复杂度和空间复杂度等,提出了一种自适应“多对多”Hough映射方式。新算法具有良好的时间计算复杂度、对阈值不敏感且能精确地提取出图像中的直线。实验结果表明,新方法的阈值选择范围是MTO_θ的3倍,而运算时间仅为MTO_ρ方法的10%左右。改进的Hough变换能在可接受的时间内准确地提取交通标志图像中的直线,还可用于其它图像(如票据图像、符号图像)中直线特征的提取。

利用乳液聚合方法制备了粒径约为262 nm的单分散聚苯乙烯(PS)微球。通过控制溶剂蒸发温度和液体表面下降的速度，用垂直沉积法较快速地制备出了在较大范围呈现很好有序性的密排结构聚苯乙烯胶体光子晶体，其在626 nm波长处存在光子带隙。在扫描电子显微镜(SEM)下，观察到该胶体光子晶体是面心立方(fcc)密排结构。实验结果表明，对于粒径为262 nm的聚苯乙烯微球，在温度为55 ℃，质量分数为0.3%的情况下，当液体表面下降的速度约为每天3 mm时，可以得到高质量的胶体光子晶体。这种高质量的胶体光子晶体可以为利用模板技术制备具有完全带隙的有序孔结构提供较理想的模板。

在利用小波变换进行图像融合的基础上,研究了融合因子的选取方法.由于小波变换在时域和频域中同时具有良好的局部特性,为了很好地利用小波变换的这种特征,提出了利用小波系数的邻域特征(邻域方差)来定义融合因子的思想.评价融合算法的性能应该从融合图像的信息增加量和融合图像的失真度两个方面来评价,融合图像的熵用来描述融合图像的信息含量,相对熵可以描述融合图像的失真度,评价结果显示出其方法的实用性.实验表明该算法用于医学图像的融合能得到很好的效果.

研究了数学表达式识别中符号线段特征的提取问题.为正确提取符号的线段特征及其一些相关属性,提高识别系统的符号识别率,对Hough变换的局限性进行了分析,并作了一些改进,改进算法在原算法的基础上增加了线段的连续性的检测以及相关属性的提取,如线段数目、方向(角度)以及始末端点等.实验证明,该算法能有效地提取出符号线段及其一些属性,可应用于其他识别系统的符号特征提取.