1 华东交通大学电气与自动化工程学院, 江西 南昌 330013
2 鲁南技师学院, 山东 临沂 276000
3 华东交通大学土木建筑学院, 江西 南昌 330013
人们对鱼类的品质追求越来越高, 因此对于开发水产养殖中鱼类重要参数脂肪含量的检测显得愈发的重要, 传统的检测方法虽然经过许多研究人员的修改和改进, 但仍然存在费时费力, 需要专业的人员培训存在一些问题。 光谱技术也存在仅使用整条鱼片作为预测样本, 缺乏普遍性, 整个鱼片的成分分布不均匀, 采样时间过长等导致图像质量不高等问题, 该研究通过MCR-ALS算法重建后的数据和图像的增益效果, 评估了采用近红外高光谱成像技术预测并实现鲑鱼片重要参数（脂肪）可视化的可行性。 首先将购买的新鲜三文鱼按照背面和腹部切块分割, 每条三文鱼制作成20个样本, 共100个样本, 其中75个样本用于校正集, 25个样本用于预测集。 用高光谱成像系统采集三文鱼样本的光谱数据, 再通过索氏提取器测定三文鱼脂肪的含量, 并建立其理化值样本, 然后通过MCR-ALS对光谱数据进行重构, 发现重构后的光谱有效信息随着组分推荐评分上升, 通过连续投影算法（SPA）选择特征波长, 并建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型评估两种预测效果（原始和重建数据）。 MCR-ALS-SPA-LS-SVM的预测精度最高, Rp=0.955 5, RMESP=1.650 5, RPD=3.389 9; 采用MCR-ALS和未处理的模型对鱼片脂肪进行视觉图像预测, 大大减少了噪音的输入, 有效还原了鱼片的轮廓, 并且令鱼的脂肪条纹更加的清晰, 图像质量更优。 进一步分析聚类图像, 通过不同成分的主成分贡献和相同成分的主成分贡献比, 发现类别为20种时, 样品与背景簇存在干扰, 然而采用少量的簇类分析发现, 仅5和10个种类即可完整描绘出整个样品的轮廓, 对于光谱强反应物质存在很好的聚类效果, 具有简化模型的可能。 无论是数据还是图像, 令人满意的预测结果证实了近红外高光谱成像用于鲑鱼脂肪定量和视觉图像预测的可行性, 并且算法的优化大大缩短了检测时间, 为实时在线检测创造了更好的条件。
多元曲线分辨-交替最小二乘 鲑鱼 可视化 高光谱 脂肪 图像分析 MCR-ALS Salmon Visualization Hyperspectral Fat Image analysis 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2601
红外与激光工程
2023, 52(10): 20230065
1 华侨大学医学院，福建 泉州 362021
2 华侨大学工学院，福建 泉州 362021
针对明场显微细胞图像存在边缘弱、背景非均匀和细胞形状不规则等特点导致细胞分割困难的问题，提出一种基于荧光细胞核引导的明场显微图像细胞分割方法。首先，利用荧光细胞核质心确定明场单细胞局部显微图像，对局部明场显微细胞图像进行双重高斯滤波，以减弱非均匀背景的影响，采用顶帽变换增加图像的对比度，并采用二维最大类间方差分割方法以增强算法的抗噪性；其次，对完整的明场显微细胞图像进行双重滤波和顶帽变换预处理后，采用二维最大类间方差法进行全局分割，以增强局部分割丢失的细胞轮廓信息，解决细胞形状不规则导致的分割不准确问题；最后，将局部和全局分割的结果融合后采用分水岭变换进行二次分割，以提高对粘连性细胞的分割精度。在Hela细胞图像集上进行验证实验，得到明场细胞分割的精确率、召回率和F值分别为0.960、0.984和0.971，优于现有相关算法，验证了所提方法的高准确性和鲁棒性。
图像分析 细胞分割 细胞核引导 全局分割 局部分割 激光与光电子学进展
2023, 60(14): 1410015
1 东北林业大学工程技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150040
2 上海宇航系统工程研究所, 上海 201100
光谱分析在木材种类识别领域具有一定的潜力, 而其中的中红外光谱也广泛应用于定性及定量分析。 该研究中红外光谱法识别木材种类的报道中, 基于深度卷积神经网络可以在参数较少的条件下获得较高的识别率。 提出了一种聚类分析(CA)、 对称点阵图像分析(SDP)与深度学习(DenseNet)相融合的算法, 利用DenseNet的优势提高中红外光谱法识别木材的准确率。 首先, 采集了愈疮木、 巴里黄檀、 刺猬紫檀、 大果紫檀、 螺穗木5种木材样本的250组中红外光谱数据, 应用欧式距离进行了异常值剔除, 剩余240组作为待分析数据并对其进行分类的可行性分析。 对光谱数据进行SDP转化分析, 确定SDP转化的最优参数; 之后, 运用CA筛选原始光谱数据的特征, 根据CA不同阙值确定了三组维数的特征并进行讨论, 通过对比三组特征数据经过SDP转化后图像间的类内相似性和类间差异性, 初步确定了最优维数特征; 再将初步确定的最优维数特征数据输入到SDP-DenseNet模型中, 获得模型识别的准确率; 最后通过对比分析验证了模型的有效性, 一方面将原始数据及其余两组对照维数的特征数据分别输入到SDP-DenseNet模型中, 对比识别的准确率; 另一方面以最优维数特征数据输入到随机森林中进行识别, 对比传统机器识别与SDP-DenseNet算法识别的准确率。 结果表明: 经CA特征筛选的SDP-DenseNet模型普遍高于原始数据直接输入到SDP-DenseNet模型的准确率, CA特征筛选最优维数为255维, 其测试集最高识别率达到了88.67%, 而对照组107维为77.78%, 322维为68.89%, 原始数据的SDP-DenseNet模型识别率仅为57.78%; 经CA特征筛选的最优维数数据对应的随机森林模型识别率较低, 仅为66.67%。 因此, 提出的CA-SDP-DenseNet模型能有效提高中红外光谱法识别木材种类的精度。
中红外光谱 木材种类识别 聚类分析 对称点阵图像分析 深度学习 Mid-infrared spectroscopy Identification of wood species Cluster analysis Symmetrical lattice image analysis Deep learning
1 重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室，重庆 400054
2 上海交通大学核科学与工程学院，上海 200240
针对核反应堆热工设计与建模中堆芯气液两相流参数的测算需求，研究了一种基于激光成像的气泡群特征测量方法。在透明模型堆芯外部使用平面激光照射两相流形成横向探测截面，通过高速摄影获取气泡群在该截面处的前向光散射图像，利用圆度值分类法和优化的快速径向对称变换图形分割算法对图像进行处理，有效降低了气泡影像重叠引入的面积计算误差。基于气泡“断层轮廓-速度-形态”的约束关系，完成了气泡垂直速度的求解，最终所提方法实现了瞬时截面含气率测量、截面含气率均值成像、气泡三维形态重建和平均粒径分布计算。
图像处理 激光成像 棒束通道 图像分析 含气率 光学学报
2022, 42(15): 1510001
1 河北工业大学 机械工程学院，天津30040
2 河北省智能传感与人机融合重点实验室，天津300130
3 电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津0012
4 河北工业大学 生物物理研究所，天津30001
针对数字液滴聚合酶链式反应（droplet digital Polymerase Chain Reaction， ddPCR）核酸检测中数字聚合酶链式反应由液滴数量多、尺寸小、排列紧密、荧光强度不均匀而导致的液滴难以计数问题，提出一种图像处理方法，基于灰度遍历法采集图像的信息，通过微分分析法对液滴进行分类和计数，可准确采集ddPCR实验的图像信息。通过卷积算法去除图像中的噪声，使用灰度分布均衡化法增强图像的对比度。以灰度遍历的方式将图像在逐个阈值下二值化，并以几何条件为限制统计液滴数量。通过微分分析法对数据进行分析，得出荧光液滴与全部液滴的计数结果。在以人类gDNA（genomic DNA）为检测样本的ddPCR实验中，该算法的平均检测准确率为99.36%，与商用仪器算法和同类算法相比分别提高了2.24%，2.53%。该方法为ddPCR实验提供了可靠的检测结果，可更好地适用于ddPCR实验。
荧光斑点检测 数字液滴PCR 核酸检测 图像处理 图像分析 fluorescent spot detection droplet digital PCR nucleic acid detection image processing image analysis
1 河北工业大学 机械工程学院，天津 300130
2 天津中德应用技术大学 能源工程学院，天津 300350
3 天津职业技术师范大学 机械工程学院，天津 300222
针对目前热电池内部装配缺陷检测效率低、准确度不高的问题，研究了一种可精准分割内部电池堆图像并能够准确识别缺陷种类的方法。首先采用水平、垂直积分投影法对目标电池堆边缘特征进行提取，利用局部自适应对比度增强算法对局部不清晰部分进行细节纹理增强；然后研究了缺陷结构的灰度特性，计算提取出缺陷特征参数；最后使用BP（back propagation）神经网络和CART（classification and regression tree）决策树对特征参数分类识别，并根据分类准确度进行权重分配，将加权融合后的结果作为检测的最终判据。实验结果表明：该方法对2 000个样本的检测准确度达98.9%，为热电池的X射线缺陷检测提供了有效的途径。
热电池 图像分析 缺陷检测 积分投影 thermal battery image analysis defects detection integral projection
1 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所, 江苏 南京 210042
2 中国科学院天文光学技术重点实验室(南京天文光学技术研究所), 江苏 南京 210042
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 加州州立大学北岭分校物理与天文学系, 洛杉矶 北岭 91330-8268
在成像偏振仪中引入偏振态发生器,以校准仪器,并提出了一种用于成像偏振仪的二次校准方法。偏振态发生器产生的标准偏振态经偏振仪测量后可得到偏振仪响应矩阵,从而对偏振仪潜在的误差进行一次校准。利用优化算法进一步解算偏振态发生器内四分之一波片的快轴方位角误差和线性二色性系数,从而对标准偏振态和偏振仪响应矩阵进行二次校准。在实验室内对该方法进行了测试,并计算了偏振态发生器的误差和修正后的偏振仪响应矩阵,实现了对成像偏振仪的二次校准。实验结果表明,本方法可提升成像偏振仪的测量精度。
成像系统 偏振 液晶 图像分析 光学学报
2021, 41(24): 2411001
1 华南农业大学 电子工程学院(人工智能学院) 应用物理系, 广东 广州 510642
2 暨南大学 理工学院 光电工程系, 广东 广州 510632
针对目前条纹模板测量法在图像畸变校正中所存在的过校正问题, 文章采用载频条纹相位解调分析结合畸变模型实现对镜头桶形畸变的测量与校正。以载频条纹图像作为校正模板, 使用广角镜头相机进行拍摄, 获得畸变条纹图像; 采用具有高空间局域特性的四步相移分析方法进行相位解调, 获得畸变中心位置以及径向畸变量分布; 根据桶形径向畸变的偶数阶多项式模型展开数值拟合分析, 对畸变参量进行估算, 结合畸变中心位置点参量, 最终实现对畸变图像的校正。数值模拟以及实验结果表明, 方法简单、有效, 具有实际的应用价值。
信息光学 畸变校正 机器视觉 相位分析 条纹图像分析 information optics distortion correction computer vision phase analysis fringe-pattern analysis
