一种有效的自动聚焦算法探析

在自动聚焦系统中,聚焦窗口和图像清晰度评价函数的选择很重要。聚焦窗口过大不仅增加计算量,且背景图像太多会引起误判;窗口太小则会导致目标偏离窗口,亦会引起误判。本文将非均匀采样法和梯度——阈值法相结合,提出一种有效的自动聚焦算法,既保证目标图像位于聚焦窗口之内,又显著减小了背景图像的负面影响,同时进一步提高了评价函数的准确性。实验结果表明该方法有效提高了对焦的准确性和有效性而且减少了数据量,没有影响系统的实时性。     

基于图像处理的眼球自动对焦系统研究

对眼球中心瞳孔清晰对焦是验光仪等现代眼科医疗仪器正常工作的重要前提,提出一种基于图像处理的眼球自动对焦法。该方法是对传统的登山随动聚焦法的改进,巧妙利用光斑,引入图像清晰度评价参数H,在搜索过程中先大步距缩小物距,然后计算出H后进行小步距精确对焦。实验表明：本方法对焦系统具备良好的准确性、实时性、抗干扰性和较强的鲁棒性,达到了理想的对焦效果。     

小波函数与阈值函数图像去噪研究

文章将应用不同小波函数和不同的阈值函数对加入高斯噪声的汽车图像进行研究,提出小波函数和阈值函数在图像去噪中的选取原则和策略;并通过实验数据、图形曲线和图像的清晰度验证了该结论的有效性。     

小波函数与阈值函数图像去噪研究

文章将应用不同小波函数和不同的阈值函数对加入高斯噪声的汽车图像进行研究,提出小波函数和阈值函数在图像去噪中的选取原则和策略;并通过实验数据、图形曲线和图像的清晰度验证了该结论的有效性.     

显微镜自动调光算法研究

自动调光是全自动显微成像中的一项关键技术。为了解决已有调光算法空白视野失效、不能实时处理图像和调光精度低等问题,本文从分析清晰度评价函数随光源亮度变化曲线入手,验证了这类函数的调光性能。根据光学显微镜的成像原理和观测目标的特点,考虑与图像清晰度无关、仅与图像亮度信息有关的变量,提出了利用空白区域的灰度均值寻找最优光亮度的算法。通过人工训练样本方式获取最优灰度均值,最后通过单变量寻优法得到最优光源亮度。基于自行研发的全自动显微镜系统对本文算法进行了验证,实验结果证明了算法的有效性。     

非接触式刀具测量仪的自动聚焦研究

在利用非接触式刀具测量仪进行刀具的自动测量时,需要在刀具移动过程中找到刀具图像最清晰的时刻,利用该时刻图像对刀具进行自动测量。为了能够快速准确的提取到清晰的刀具图像,本文采用了使用二阶拉普拉斯算子作为评价函数的边缘提取聚焦算法,该方法具有很好的准确性,尖锐性和单调性。通过刀具测量仪的聚焦实验,在对刀具进行自动聚焦时本文采用的方法能够满足刀具测量仪的快速、准确的实时性要求。     

基于多项式样条回归的基尼系数的算法

基尼系数的测算目前有分布函数法、几何计算法与曲线拟合法。本文推导出洛伦兹曲线的三次分段多项式样条函数拟合的简单表达式,再通过样条回归确定系数,从而可以比较精确地求出基尼系数,并在此基础上进行了实证分析,且计算结果比文献[6]的结果要精确。     

基于频谱图分析的PSF自动获取方法

运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复,恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。     

基于改进的四叉树分解多聚焦图像融合算法研究

多聚焦图像融合的目的是将两幅或多幅部分聚焦图像融合为一幅全聚焦图像。本文提出一种基于四叉树分解和鲁棒性主成分分析(RPCA)的空间域多聚焦图像融合算法。首先利用四叉树分解算法将源图像分解为最佳的四叉树形结构图像块;同时,在四叉树形结构中,使用鲁棒性主成分分析算法对其聚焦区域进行探测,将聚焦度探测结果作为停止四叉树分解的条件;最后,从源图像中提取出聚焦区域重建为一幅全聚焦图像。本算法充分发挥了四叉树分解和鲁棒性主成分分析的优势,实验结果证明,本文提出的算法在主观视觉和客观评价指标上都取得了较好的效果。     

多信息源图像的融合技术研究

多源图像融合是将不同来源的某一场景的两个（或多个）目标进行两次（或多次）成像,将这些图像的清晰部分组成一幅新的图像,以得到一个多目标都聚焦清晰的融合图像。提出将小波变换方法应用于多信息源图像的融合,并选取适当的小波基、分解层数和融合算子。针对小波变换及图像的特点,本文选取了7类共50种小波基、4种小波分解层数和6种融合算子,共1200种小波变换的融合方法进行了比较。通过比较融合图像的相似性,对图像融合效果的评价表明,实验获得的最佳图像与理想图像的相似度均达到99%。     

清晰度评价算法应用于渐进镜片检测

图像的清晰度是衡量数字图像质量优劣的重要指标。由于评价方法不同,均存在一些局限性,为此,针对图像的清晰程度提出一种新的评价方法,目的在于能够快速、准确地评价数字图像的清晰度。提出了采用逐个像元领域梯度的计算方法,即对某个像元附近选取8个点,计算最大和最小灰度值,然后进行平方差求得图像每点周围的灰度扩散统计,其值越大,表明图像越清晰。实现处理一帧的时间大概在2 ms,判断图像清晰大概在10帧左右完成,判断正确性在92%以上。     

低照度彩色图像的自适应权重Retinex图像增强算法

针对低照度情况下难以采集到清晰高质量的图像的问题,本文在多尺度Retinex算法的基础上进行了改进,对彩色图像在HSI模型上进行处理,避免造成图像颜色失真,同时,在MSR算法尺度因子的权重的选取过程中,将图像分为低亮度、中亮度和高亮度区域,从而确定其权重。经过实验证明,本文算法既实现了图像的颜色保真,又可以提高图像的整体亮度和清晰度,具有很好的鲁棒性。     

需求弹性与供给弹性的几何特征

常见的通过需求曲线(D)或供给曲线(S)的陡峭或平缓程度来研究需求弹性或供给弹性的大小,是不确切的、不全面的为了更好地掌握弹性的大小变化,本文引进等弹性曲线簇的的概念与图形,讨论需求弹性与供给弹性的几何特征,并通过实例分析更确切全面地比较需求弹性或供给弹性的大小。     

数码相机的自动对焦技术专利分析

本文介绍了数码相机自动对焦技术的原理和技术发展路线,经过检索、统计和分析,从申请趋势、重要申请人、核心技术演进等角度分析了自动对焦技术发展的历史和现状,为相关企业改进自动对焦技术提供了依据。     

基于低强度X射线影像仪的图像退化和复原方法

图像的退化是引起X射线影像仪图像质量下降的主要原因,通过对图像复原,可以改善图像质量,提高系统的清晰度.本文分析了影像仪图像退化的原因,重点介绍了影像仪的点扩展函数的获取方法,并以台阶铝板的X射线图像为例,说明了其复原过程.     

基于物联网模糊评估的大型交通车辆调度模型研究

目前的交通车辆调度系统中,依靠大量的经验策略对交通远程图像观察后制定规则,存在数据采集混乱,调度主观性强,调度效率低下的问题。将物联网的思想引入到大型交通车辆调度中,首先,使用物联网中的RIFD技术改造信息采集模块,配合GPS技术对大型交通车辆实现自动远距离、实时的数据采集,保证调度策略中的数据来源的充足与准确;在软件设计中,引入一种模糊函数制定车辆调度优化的评估模型,再使用粒子群优化算法对调度策略求解,解决了传统交通调度非线性强,无精确模型评定的缺陷。实验表明,本文的交通车辆调度方法较传统的车辆调度效率提高15%,具有很强的实用价值。     

用MATLAB绘制可选性曲线

利用MATLAB这个数学专业工具来绘制可选性曲线,运用数学中的线性插值函数（Linear）、三次样条插值函数（Spline）、Hermite插值函数（Pchip）,并通过对比其插值函数的结果,从而得到理想的科学的线型平滑的可选性曲线。他省却了手工绘制的复杂,对于读取可选性数据更加精确,并且优越于其他的计算机绘制方法。     

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用

在岩层图像获取和传输过程中会受到来自传感器震荡、电子元器件干扰等因素的影响,导致图像质量下降。小波阈值去噪技术早已体现出它在图像去噪上的优越性,而阈值函数的选取特别是闽值的确定是小波去噪技术的关键所在。结合遗传算法以期找到相对最优闽值,应用结果证明遗传算法在此方面的可行性较好。     

基于小波框架变换和区域能量的图像融合算法

提出了一种基于小波框架变换和区域能量的多聚焦图像融合方法,该方法首先利用离散小波框架变换对原始图像进行多尺度分解,通过计算各个像素的高频能量并设置合适的闽值,将源图像分割成3个区域：聚焦区、离焦区和边界区,不同的区域采用不同的融合规则,在保持源图像各自聚焦区域的同时尽可能保持边缘区域的细节：实验结果表明,该方法取得了比其它2种传统融合方法更优的视觉效果和性能指标。     

临床研究

正实时多模态图像引导的子宫肌瘤智能型高能聚焦超声治疗清华大学医学院生物医学工程系国家特聘专家廖洪恩教授课题组开展了智能型高能聚焦超声诊疗一体化研究。研究论文发表于Theranostics。该研究从临床出发,提出一种高能聚焦超声治疗(HIFU)智能化诊疗的系统方案和流程,对智能诊疗和新型诊疗一体化理论进行了论证与探讨。该系统通过对诊断与治疗过程中多模态信息的自动处理、融合与分析得到实时的治疗策略,实现对病灶在诊断与治疗过程中的自主判断、定位与跟踪。同时,临床中多模态信息被纳入诊疗信息范围之中并被处理分析,不仅可以为自动治疗策略提供依据,更重要的是可以在一定程度上作为智能诊疗中的监控并保证安全性。