对于表面光滑且纹理单一的物体, 因其具有纹理信息不足的特征, 故利用传统的重建算法无法准确恢复其形状特征, 并且会出现大面积数据空洞的现象, 而利用偏振信息对目标物进行重建时, 则会很好地解决上述的情况。但由于入射面方位角存在模糊性, 导致无法获取有效的深度信息, 提出用双目估计参数去除歧义角从而三维重建。利用Stokes参数来表示两个视角下目标表面反射光的偏振态信息, 由于两个视图的对应点是独立的, 即每个方位角都会存在不可避免的歧义性, 这种方位模糊导致有两种可能的法向量, 故从两幅具有偏振信息的图像中估计相对位姿, 在求解相对位姿时, 相对旋转与平移是必不可少的, 问题即可以转换为最小二乘求优问题。通过求得最优解来估计出旋转矩阵从而消除方位角的歧义问题, 实验结果表明, 该消除歧义后深度图的图像分辨率更高, 重建后形状信息准确, 目标物纹理还原性高, 易于工程实现。

血管形态的变化与疾病密切相关, 血管直径是血管形态的主要参数之一, 测量血管直径有助于疾病的筛查与预防。提出一种基于聚类算法的血管直径测量方法, 对微血管进行测量。大多数显微血管图像(如光学显微成像或光声显微成像)中存在噪声, 通过非线性变换函数对显微图像进行增强; 使用训练后的U-Net网络模型进行图像分割; 利用结合聚类算法以及射线算法的测量方法对分割得到的血管进行测量, 得到血管直径。实验表明, 算法与传统测量结果一致（P＞0.05）, 与传统算法相比, 本算法的测量精度得到提升, 将测量误差由4.21%降低至2.27%, 满足血管测量的准确度需求。

在生物医学领域,为了降低成本,降低对高端器件的依赖,以及实现对无标记样本的光谱和结构等多维度图像分析的目的,基于窄带LED光源技术,自主研制了一套多通道LED照明的多光谱显微成像系统。本系统在420~680nm范围内系统的光谱分辨率约为20nm,空间分辨率优于2μm,在放大倍数为13倍时成像范围为520μm × 416μm。为了验证系统在临床病理分析中的可行性,采集了小鼠皮肤鳞状细胞原位癌病变病理切片和正常皮肤组织病理切片的多光谱图像。从多光谱图像中可以清楚地观察结构,由图像序列中提取的光谱信息表明,癌变细胞核的反射率在可见光波段内与正常细胞核有明显差异,能有效区分两种细胞。这些实验结果表明,基于LED照明的多光谱显微成像系统有望替代传统昂贵、复杂的多光谱成像系统,并可在病理分析中发挥重要作用。

针对现有的棱镜-光栅的组合设计存在结构复杂、调试困难的问题,建立了三棱镜-光栅组合色散的数学模型,提出了仅需改变三棱镜、光栅的空间相对位置来提高光谱色散线性度的双目标优化方法,获得了线性度良好的棱镜-光栅组合结构参数。采用光学标准件对模型的正确性进行仿真和实验验证。仿真结果表明:在400~1000 nm波段,系统具有长为15 cm、光谱线性度良好、结构简单的特点。实验结果表明,在420~780 nm波段,整体分辨率优于2 nm,进一步证明了该方法的有效性。本研究为棱镜-光栅组合设计提供了一种灵活、简单的结构设计方法。

变能量X射线成像技术是实现大厚度比目标内部信息检测的重要方法。该方法利用递变管电压获取工件不同厚度区域的透照子图,通过融合获取能够完整表征工件结构信息的高动态范围数字图像。但是受限于显示设备的动态范围,融合的高动态范围X射线图像的细节无法得到有效显示。针对上述问题,利用X射线图像重点表征突变结构信息的特点,提出基于图像梯度非线性增强的算法,通过增强图像中的灰度变化信息来实现图像增强。同时,结合图像的多分辨特性,实现了不同分辨率层级梯度图像的增强和融合,从而有效保留并增强不同变化程度的目标结构信息。最后,对大厚度比目标进行变能量X射线成像,并对融合的高动态范围图像进行增强处理,结果表明,所提方法能够有效实现高动态范围图像结构信息的增强。

在X射线透射成像过程中,结构间的相互遮挡导致图像信息混叠,为获取不同深度的结构信息往往需要采用计算机断层扫描(CT)的方法,但是效率偏低。针对上述问题,提出了基于多线扫描的X射线聚焦成像算法,仅需场景目标沿直线通过检测区域,便可提取多视角信息,利用光场重建理论实现指定深度结构的去遮挡重建,具有较高的实时性。对目标的多线扫描和X射线重建结果表明:所提方法可实现任意指定深度层信息的重建,对相互遮挡的目标结构能进行快速成像检测,并提升被遮挡目标的识别性,具有较好的应用前景。

合成孔径成像技术利用虚拟大尺寸孔径可实现局部被遮挡目标的有效探测,但是当场景中存在强背向散射时,重聚焦图像质量大大降低。针对上述问题,提出了一种基于共焦照明的合成孔径成像方法。该方法根据场景目标分布的深度信息对照明光源进行调制,有效实现聚焦面目标和非聚焦面目标接收的光照度差异;同时结合合成孔径成像重聚焦方法,实现了局部被遮挡的共焦照明面目标的高质量重建。利用反镜阵列搭建了共焦照明合成孔径成像系统,对指定深度目标进行共焦照明重聚焦成像,结果表明,所提方法能够有效区分场景中聚焦面和非聚焦面目标反射光的强度,并能获取共焦照明面目标的高质量图像信息,效果远远优于现有的合成孔径成像方法。

在传统合成孔径物面重聚焦成像过程中,前景射线会严重影响目标的重建质量,针对这一问题提出一种基于前景标记的重聚焦成像算法。首先根据EPI的边缘特征估计场景深度范围,根据指定待重建物面的参数提取前景边缘特征并进行扩散,从而确定前景遮挡对应的射线;对其进行标记筛除后,利用光场重建算法对特定物面进行重建,从而实现被遮挡目标的高质量重建。利用Stanford大学和Disney实验室提供的数据集进行仿真,实验结果表明该算法可有效去除场景中的遮挡物信息,提高重聚焦图像的质量。

色散镜头是光谱共焦位移传感器的核心部件, 轴向色散与波长之间的线性度直接影响系统的测量精度。研究了轴向色散与玻璃材质之间的关系, 结合透镜组光焦度分配公式, 分析线性色散产生条件, 设计了一款色散镜头; 使用ZEMAX进行仿真优化, 镜头在500~700nm工作波段范围内, 色散范围约为150.34μm, 轴向色散与波长线性度通过一元线性拟合分析, 判定系数达0.9972, 镜头分辨率较高, 配合现有的光谱仪使用, 传感器分辨率可达纳米级, 满足高精度测量要求。

在局部成像检测过程中, 由于复杂零件外形轮廓或放置状态的不同, 使得零件与成像面坐标轴之间产生了一定的夹角, 造成获取的对称点集中存在非对称点集或对称点不存在的问题, 若采用传统Hough变换、拟合法检测装配同轴度存在较大误差。针对上述问题, 提出了装配同轴度的局部成像检测算法, 提取图像的上下边缘点集, 结合Hough线性变换, 统计两点集对投影到霍夫空间的参数空间点, 并搜索其累积数量的最大值点, 该点对应的对称轴即为最优对称轴。仿真结果表明, 该方法可以高精度地提取最优对称轴, 同轴度误差仅为0.002 7°。因此, 采用装配同轴度的局部成像检测方法是有效可行的。