多帧图像超分辨理论是通过融合多帧低分辨率图像的信息来重构高空间分辨率图像。准确估计低分辨率图像的模糊核是进行有效信息融合的先决条件。传统超分辨方法通常假设模糊核已知且采用固定的高斯滤波模糊核, 并且模型参数需要费时的手动调整。本文在变分贝叶斯框架下获得相应的超分辨算法, 该算法对高分辨率图像、模糊核和模型参数同时进行最优估计。对比实验表明, 模糊核自适应估计的盲超分辨方法总体性能优于现有的变分贝叶斯框架下的图像超分辨方法, 特别是在高信噪比场景, 推荐方法优势更加明显。

实验研究了光轨道角动量(OAM)光束的短距离自由空间传输特性。在实验装置中使用数字微镜器件(DMD)产生 OAM光束, 传输距离为室内 0～50 m。在接收端使用空间光束模场分析仪测量传输后的 OAM光束光强分布, 实验研究了不同传输距离下 OAM光束的模场展宽效应, 并通过干涉法研究了传输对 OAM光束相位分布特性的影响。在接收端使用一个单路 Sagnac干涉仪对传输后 OAM光束的各阶模式进行分离检测, 实验研究了不同距离下传输导致的 OAM光束能量从产生的模式向临近各阶模式的迁移再分配。使用局部加热的方法模拟较强的大气湍流扰动, 实验研究了较强湍流对 OAM光束模式特性的影响。实验结果表明, 在湍流扰动下, OAM光束的拓扑荷值越大传输后模式纯度的劣化越严重。

现有的细粒度分类模型不仅利用图像的类别标签, 还使用大量人工标注的额外信息。为解决该问题, 本文提出一种深度迁移学习模型, 将大规模有标签细粒度数据集上学习到的图像特征有效地迁移至微型细粒度数据集中。首先, 通过衔接域定量计算域间任务的关联度。然后, 根据关联度选择适合目标域的迁移特征。最后, 使用细粒度数据集视图类标签进行辅助学习, 通过联合学习所有属性来获取更多的特征表示。实验表明, 本文方法不仅可以获得较高精度, 而且能够有效减少模型训练时间, 同时也验证了进行域间特征迁移可以加速网络学习与优化这一结论。

互相关计算方法的性能对超声弹性成像运动的计算效率起着决定性的作用。在串行计算环境下, 基于和表的快速互相关算法在维持计算精度的同时可以获得更快的计算效率。然而, 在并行计算环境下, 尤其是 GPU平台上, 基于和表的快速互相关算法的实现以及性能还没有相关的报道。在本研究中, 以二维超声弹性成像的运动追踪应用为目标, 基于和表的快速互相关算法(ST-NCC)在 GPU平台上得以实现, 并且从计算效率及计算精度和传统的互相关算法进行了详细比较。初步结果显示, 虽然基于和表的快速互相关算法 (ST-NCC)在串行计算环境下获得了较好的计算效率, 但是在 GPU环境下, 两种方法的计算效率没有较大的差距。

干涉高光谱图像是一类特殊的图像源, 其海量数据导致很难在有限带宽信道上传输。传统的方法是对数据进行压缩, 然后进行编码传输。但是压缩后的数据还是很大, 给数据的传输和存储带来很大困难, 而压缩感知技术可以很好地解决该类图像在传输时的问题。本文在压缩感知原有算法的基础上提出了更适用于干涉高光谱图像的基于自适应阈值的正交匹配追踪算法 (ATROMP), 该算法首先采用分块处理, 然后挑选出干涉条纹块。由于竖直干涉条纹具有较强的单方向特性, 水平全变分值较大。因此本文根据水平全变分值提取出图像中的干涉条纹, 进行自适应采样。然后采用一个自适应阈值来代替正则正交匹配追踪(ROMP)算法中的二次选取, 采用自适应阈值不仅可以保障每次选取的原子的相关性足够高, 而且每次可以适当地选取多个原子保证足够的循环次数, 避免了后续匹配度更高原子的遗漏。相比于传统 ROMP算法, 大量实验数据表明本文方法稀疏重建的精度可以得到明显的提高。

采用 Te-Cs为光电阴极, 石英玻璃为玻壳材质, 使用日盲专用双光源烘箱, 成功制备出日盲型光电倍增管 (型号: CR340)。对该管进行性能测试, 结果表明, 该管具有优良的日盲特性, 光谱响应截止波长为 320 nm, 阳极输出灵敏度可达到 5×105 A/W(250 nm), 增益可达到 1.3×107, 寿命 1000 h以上。提供给国内多家分析仪器厂家 (包括北京普析通用仪器有限责任公司, 北京海光仪器有限公司等)进行评价试用, 均反馈良好。

针对显微图像自动对焦和成像系统质量评价问题, 结合多尺度分解工具和梯度绝对值算子设计, 提出了一种显微图像清晰度评价算法。采用非下采样剪切波分解, 对输入的显微图像进行多尺度、多方向变换, 得到一幅低频子带图像和若干幅高频子带图像。结合抗噪阈值设置, 计算各子带图像的梯度绝对值算子和, 利用图像清晰度变化对于低频和高频子带系数影响的差异, 将高低频梯度绝对值算子的比值作为最终的显微图像清晰度评价数值。开展了仿真论证实验和实拍论证实验, 实验结果表明, 所提出的清晰度评价算法具有较好的单调性和抗噪特性, 和几种经典的评价算法相比, 本文方法得到的评价结果在灵敏度、稳定性和鲁棒性方面表现更为优异, 具有很好的实际应用价值。

为了克服传统分水岭算法引起的过分割问题, 提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)与分水岭算法相结合的彩色图像分割算法, 以获得更理想的分割效果。该算法首先利用图像复杂度计算预分割的超像素个数, 并利用 SLIC对原始图像进行超像素分割预处理, 以减少后续处理中的冗余信息; 然后, 提出了一种自适应计算阈值的方法对预处理图像的梯度图像进行阈值处理, 以有效去除噪声, 获得较完整的轮廓信息; 最后, 利用分水岭分割算法对进行极小值标记提取后的图像进行分割。通过对大量图片进行实验表明, 本文算法可以有效地抑制传统分水岭算法所产生的过分割问题, 在 LCE和 GCE的对比上优于传统算法, 分割质量有所提高。

为了实现电润湿电子纸显示器实时播放视频, 本文设计了 DVI视频图像编解码系统加上 FPGA时序控制的显示驱动系统。DVI系统负责获取信号源并进行图像编解码, FPGA负责视频图像数据的缓存处理以及驱动波形的控制。本文提出的多灰度动态对称驱动波形, 可改善油墨分裂现象, 并且在增加灰度等级的同时抑制电荷捕获现象。实验表明: 该系统成功改善了油墨分裂、电荷捕获等问题, 成功驱动 1024×768分辨率的电润湿显示器跟随 PC端进行实时视频播放, 视频的帧率达到 60帧/秒, 像素的最高灰度达到 15阶, 满足电润湿电子纸动态显示视频的要求。

光学相干层析扫描(OCT)作为一种新型无创高分辨率扫描方式, 在临床上得到广泛应用, 但是 OCT图像本身存在严重的散斑噪声, 这大大影响了疾病的诊断。本文针对 OCT图像中的乘性散斑噪声, 改进了两种原始字典降噪算法。该算法首先对 OCT图像进行对数变换, 采用正交匹配追踪算法进行稀疏编码, 以及 K奇异值分解学习算法进行自适应字典的更新, 最后通过加权平均以及指数变换回到空域。实验结果表明, 本文改进的两种字典算法能有效降低 OCT图像中的散斑噪声, 获得良好的视觉效果。并通过均方误差 (MSE)、峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性 (SSIM)以及边缘保持指数(EPI)四个指标评价降噪效果, 与两种原始字典降噪算法和传统滤波算法相比, 两种改进字典算法降噪效果优于其他算法, 其中自适应字典算法表现更好。