为了在兼顾形状匹配算法的检索率和运算效率的同时实现部分遮挡目标的精确匹配, 提出了一种基于弦角轮廓特征的形状描述算法。该算法基于轮廓点的空间位置关系构造每个轮廓采样点的弦角轮廓特征描述子, 利用描述子的自包含属性描述开轮廓的形状特征。采用L1度量方法计算两个轮廓点的弦描述子之间的距离, 获得匹配代价矩阵。最后利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度, 实现部分遮挡目标的识别。基于MPEG-7形状数据库和Kimia216形状数据库进行了目标识别实验。实验结果表明: 该算法对部分遮挡目标具有良好的鲁棒性, 而且有较高的运算效率, 部分匹配的检索率达到83.63%, 提高了19.09%, 实验结果优于现有部分遮挡形状匹配算法。该算法较好地满足了遮挡形状的匹配和识别对速度、准确率和抗遮挡能力等方面的要求。

基于形状上下文(Shape Context)算法并融合主成分分析(PCA)的降维思想, 提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵, 按照特征值由大到小的准则进行降维, 形成新的特征矩阵用于匹配和识别, 既抑制了噪声干扰, 提高了识别准确率, 又能够提高匹配速度, 易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析, 结果表明, PCA-SC算法在保持了SC算法原有的定位准确、抑制噪声等优点的基础上, 识别速度提高了1倍; 准确率达到了96.15%, 提高了约0.5%; 而且抗噪性更强, 可用于匹配和识别较复杂的形状和目标。该算法基本满足匹配和识别对速度、准确率和抗干扰性等方面的要求。

对二维Otsu法中类间离散度测度进行了分析, 发现按该算法对被噪声污染图像的二维直方图进行划分时, 所得两类的类内均值点容易远离主对角线, 因而抗噪声能力不足。针对以上情况, 本文提出了一种新算法, 该算法基于二维直方图中直线阈值分割的思想, 利用像素点的二维信息直接建立阈值直线的截距直方图; 然后应用Otsu准则对该一维直方图求解最佳截距阈值, 并应用该阈值和二维信息完成图像分割。对提出的算法与传统二维Otsu法进行了比较和分析, 结果表明：提出的算法可以有效避免传统算法在抗噪方面的缺陷, 当实验图像的噪声方差大于0.003且逐渐增加时, 提出的算法抗噪表现稳健; 另外, 提出的算法计算阈值的速度比基于二维Otsu法的直分法和直线阈值法快2个数量级以上, 占用内存空间更少。因而提出的算法是一种抗噪稳健且快速有效的阈值分割算法, 更适于实时应用。

利用苯乙烯与3-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(KH570)化学反应合成共聚前驱物, 再采用凝胶-溶胶法,与四乙氧基硅烷在一定的条件下共同水解与缩合,合成了近红外染料［(环戊二烯)钴(Ⅰ)三(二乙基亚磷酸基)］［5,10,15,20-四(p-甲氧基苯基)-卟啉］合镱(Ⅲ)掺杂的聚苯乙烯/二氧化硅复合纳米粒子。这种制备染料掺杂复合纳米粒子的方法既克服了传统物理包埋方法染料容易泄漏的问题,又不受到化学键合方法对近红外染料分子性质的限制。用扫描电子显微镜表征该复合纳米粒子呈球形,大小均匀,直径约100 nm。所制得的纳米粒子荧光性质稳定,受外界环境的影响小,具潜在生物亲和性,是一种新型的近红外荧光标记物。