基于加权邻域相关性的显微镜自动聚焦函数

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激光扫描共聚焦显微技术在高分子科学研究中的应用

激光扫描共聚焦显微技术在高分子科学研究中的应用激光扫描共聚焦显微技术在高分子科学研究中的应用引言：在现代科学研究中，激光扫描共聚焦显微技术（laser scanning confocal microscopy，简称LSCM）作为一项强大的观察工具，被广泛应用于各个领域。

在高分子科学研究中，LSCM不仅能够提供高分辨率的显像效果，还能够实时观察和定量分析样品的化学组成、形貌、亲疏水性等多个方面的性质。

本文将深入探讨激光扫描共聚焦显微技术在高分子科学研究中的应用，并分享个人对这一技术的观点和理解。

正文：1. LSCM的原理和工作机制在开始探讨LSCM在高分子科学研究中的应用之前，有必要了解该技术的原理和工作机制。

LSCM基于激光的聚焦和共轴光路设计，通过扫描样品表面并利用反射或透射信号来获取高分辨率的显像结果。

其核心原理是利用高度聚焦的激光束激发样品内的荧光标记物，并通过收集荧光信号来实现显像。

相比传统荧光显微镜，LSCM具有更高的分辨率和更强的荧光显像能力。

2. LSCM在高分子材料成像中的应用LSCM在高分子材料成像中起到了至关重要的作用。

LSCM可以实时观察和记录高分子材料的形貌和表面特征。

通过调节激光功率和聚焦深度，LSCM能够获取高分辨率的表面拓扑图像，从而揭示高分子材料的微观结构特征。

LSCM还能够通过荧光标记物的选择来实现对高分子材料中特定成分的精确定位和定量分析。

通过将荧光标记物引入高分子材料体系，LSCM可以有效地观察和分析高分子材料中不同组分的分布和扩散动力学。

3. LSCM在高分子材料界面分析中的应用除了在高分子材料成像中的应用外，LSCM还在高分子材料界面分析中发挥着重要作用。

高分子材料的性质和性能往往与其界面性质密切相关，而LSCM能够提供非常高的表面敏感性。

通过选择适当的荧光探针和显微薄片，LSCM可以实时观察和定量分析高分子材料界面的亲疏水性、潜移潜聚现象等重要特性。

这种高分辨率、非接触式的表面分析方法为高分子材料的设计和调控提供了有力的工具。

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究

ｅｅｐｒｐｅ．Ｓｃｎｌｄｇｏ￣ｙｅｏｄｙ，ｉｄｓｇｄｔｅｇｂｏｒｏｄｉｏｍａｉｎｗｅｇｔｄｍｅｅｓｉｔｘｗｉｈｓａｉｌｃｎｒｉｔ．Ｆ — ｔｅｉｎｅｈｅｎｉｈｕｈｏｎｒｔｏｉｈｅｍｂｒｈｐｍａｒｔｐｔａｏｔａｎｓｉｆｉ
ｐｅｌｓｅｎｃｅｅｉｆｅｔｖｏｏｓｍａｅｏｓｄｃｕｔｒｇｓｈｍｓｅｆｃｉｅｆｒｎｉｙｉｇ．ｉＫｅｙＣ— ｅｎｓｃｕｓｅｉｇ；ｓａｉｌｉｆｒｔｏｉｕｚｍａｌｔｒｎｐｔａｎｏｍａｉｎ
ＲｅｅｒｈｏｕｚｍｅｎｌｓｅｉｇａｇｒｔｍａｅｎｓａｃｎｆｚｙＣ－ａｓｃｕｔｒｎｌｏｉｈｂｓｄｏｓａｉｌｗｅｇｔｄａｄｉｓａｐｉａｉｎｐｔｉｈｅｎｔｐｌｔａｃｏ
ＭＥＮＧ — ｉＳＬｉｍｎ，ＯＮＧＹｕ— ｉｑｎｇ，ＺＨＵｅＦｎｇ
ｎｌａｌｙ，ａｐｉｄｔｉａｇｒｈｔｙｔｅｉｍａｅａｄｓｍｕａｅａａｃｕｔｒｎ．Ｔｅｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｔａｈｒ — ｐｌｓｌｏｔｍｓｎｈｔｉｇｎｉｌｔｄＭＲｄｔｌｓｉｇｈｘｅｍｅｔｌｓｌｈｗｔｅｐｏｅｈｉｏｃｅｉｒｓｈｔ
关键词：图像聚类；模糊Ｃ均值聚类；空间邻域一
中图分类号：Ｔ３１４・文献标志码：ＡＰ９．
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０．６５２１．００９ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．００１．９ｓ

共聚焦激光扫描显微系统光学设计

共聚焦激光扫描显微系统光学设计作者：肖海东吴永前来源：《光学仪器》2018年第06期文章编号： 1005-5630（2018）06-0065-10摘要：为了实现非接触式、快速高精度的光学检测，设计了一种共聚焦激光扫描显微光学系统。

在保证设计指标的前提下，简化了各光组的结构，采用7片球面透镜并以K9玻璃作为透镜材料。

使用Zemax软件对光学系统进行了设计和仿真。

结果表明：物镜的数值孔径为0.49;系统的径向和轴向光学分辨率分别为0.400 μm和0.772 μm;显微聚焦系统聚焦弥散斑直径小于2 μm;照明系统聚焦弥散斑直径小于10 μm;探测系统的聚焦光斑直径小于20 μm;根据仿真结果确定了针孔1和针孔2的尺寸均为20 μm，且厚度不超过0.1 mm;各子系统的MTF曲线均接近衍射极限，具有很高的光学传输效率。

关键词：光学设计; Zemax; 激光共聚焦; 显微物镜; 照明系统; 探测系统中图分类号： O 439; TH 742文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2018.06.011引言与普通光学显微镜不同，共聚焦激光扫描显微镜（confocal laser scanning microscope，CLSM）以激光为照明光源，通过独特的针孔滤波技术和共轭成像原理，抑制了显微物镜焦点之外的物点信息的光信号，进而提高了光学分辨率，同时采用相应的扫描技术，又可以弥补CLSM系统视场小的缺点[1-4]。

因此在理想情况下，CLSM能够实现点对点成像。

与普通光学显微镜相比，CLSM系统在获得更高的横向分辨率的同时，还具有较高的纵向分辨率。

利用这种特性，可以实现对样品的三维结构重建和测量分析，为研究透明物体的内部结构提供了参考[5]。

1基本原理CLSM的本质是物像共轭，具体表现为：照明光源和探测器所处的位置分别与显微物镜焦点位置共轭，CLSM利用这种共轭关系抑制了光束离焦量和系统杂散光对光学分辨率和精度的影响，其基本原理如图1所示[6]。

一种快速高灵敏度聚焦评价函数

ｈｓｇｏｐｅ，ｂｔａｓａｉｈｓｎｉｖｔ．Ｉ ’ ｕｔｂｅｆｒｓｓｍｗｉｉｈｒａ— ｍｅｄｍａｄｎａｏｄｓｅｄｕｌｏｈｓｈｇｅｓｔｉｉｙｔＳｓｉｌｏｙｔｔｈｇｅｌｉｅｎｉｇ，ｓｃｓｍｃｏｃｐａｅｈｔｕｈａｉｒｓｏｅ
ｓｎｈｅｈｌａｕｏｆｌｅｏｓｉｇｔｒｓｏｄｖｅｔｔｒｎｉｅ，ｎｇｔｅｈａｅｓａｉｉｆｔｅａｇｒｔｌｉｉｈｎｎｃｔｂｌｔｏｈｌｏｈｍ，Ｔｈｘｒｍｅｔｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｍｏｎｙｙｉｅｅｐｅｉｎｓｓｏｔａｈｏｈｎｔｏｌｌｉ
适用于对实时性要求较高的场合，显微镜自动聚焦系统等。如
关键词：自动聚焦；评价函数；灰度差分中图分类号：Ｔ９１７Ｎ１．３文献标志码：Ａ文章编号：ｌＯ — ６５２１）４１３ —３Ｏ１３９（０００ — ５４０
第２７卷第４期２１００年４月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｓａｃｆＣｏｕｅｓｐｉｔｅｅｒｈｏｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ４１２．Ａｐ．２０ｔ０１
一种快速高灵 Fra bibliotek 度聚焦评价函数
度差分的快速聚焦评价函数— —利用相邻像素在水平和垂直方向的差分乘积作为核函数。该算法保持了较好
的计算性能，函数陡峭性提高，快搜索定焦的收敛速度并能提高聚焦精度，但可加同时引入阈值滤除噪声，强增了算法的稳定性。与常用聚焦函数进行了实验对比，表明该算法既有较好的计算速度又有较高的灵敏度，结果

基于邻域高斯加权平均值的插值方法

基于邻域高斯加权平均值的插值方法
基于邻域高斯加权平均值的插值方法是一种常用的图像插值方法，用于在数字图像处理中将缺失或低质量的像素值估计或恢复为更准确的值。

该方法的基本思想是使用像素点周围的邻域像素值进行加权平均，以得到目标像素的估计值。

具体的插值步骤如下：
1. 对于目标像素的位置，先确定其周围的邻域像素。

2. 计算每个邻域像素与目标像素之间的距离，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或其他距离度量方法。

3. 根据距离计算每个邻域像素的权重，一般使用高斯函数来计算权重。

高斯函数的参数通常是邻域大小的一半，用于控制邻域像素对目标像素的贡献程度。

4. 对于每个邻域像素，将其像素值与对应的权重相乘，并累加得到插值估计值。

5. 将插值估计值赋给目标像素。

基于邻域高斯加权平均值的插值方法可以通过调整邻域大小和高斯函数的参数来控制插值的平滑程度。

较大的邻域大小和较小的高斯函数参数会导致插值结果更平滑，但也可能导致细节丧失。

反之，较小的邻域大小和较大的高斯函数参数会保留更多的细节，但可能会引入噪声。

这种插值方法在图像恢复、图像超分辨率重建等应用中广泛使用，可以有效地提高图像质量和保留图像细节。

雷达信号基本知识

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1. 非线性调频信号（NLFM）由前面介绍，我们知道为了解决单载频脉冲信号的局限性，在现代雷达系统中，人们普遍使用具有大时宽带宽积的脉冲压缩信号。

脉冲压缩技术：在发射端，通过对相对较宽的脉冲进行调制使其同时具有大的带宽，从而得到大时宽带宽积的发射信号；在接收端，对接收的回波信号进行压缩处理，得到较窄的脉冲。

下图为 LFM 信号脉压前后的回波对比图，同图中我们可以看出，脉压可极大的提升目标的距离分辨率。

故脉冲压缩可以有效地解决距离分辨力与平均功率（速度分辨力）之间的矛盾，能够得到较高的距离测量精度、速度测量精度、距离分辨率和速度分辨力，在现代雷达中得到了广泛的使用。

在脉冲压缩技术中，雷达所使用的发射信号波形的设计，是决定脉冲压缩性能的关键。

常用的发射信号波形分为：线性调频（LFM）信号，非线性调频（NLFM）信号和相位编码（PSK）信号等，本文主要讨论的是NLFM信号。

LFM 信号的产生和实现都比较容易，是研究最早、应用较为广泛的一种脉冲压缩信号。

LFM 信号的频率在脉冲宽度内与时间变化成线性关系。

LFM 信号最大的优点是匹配滤波器对回波信号的脉冲多普勒频移不敏感，即使回波信号具有较大的多普勒频移，采用原有的匹配滤器仍然能得到较好的脉冲压缩结果，因而可简化信号处理系统。

LFM信号波形如下图所示。

但 LFM 信号匹配滤波器输出响应的旁瓣较高，为了抑制旁瓣常需要进行加权处理，但这会造成主瓣展宽，并导致信噪比损失。

此外，LFM 信号的缺点是会产生多普勒耦合时移现象，不能同时独立提供距离和速度的测量值。

LFM 信号经过匹配滤波器后的输出响应及主副瓣图形如下图所示。

为了解决以上问题，现代雷达也经常采用非线性调频（NLFM）信号。

NLFM 信号的频率随着时间做非线性变化，其突出的优点是直接进行匹配滤波即可得到较低的旁瓣而无需加权处理，因而避免了引入加权所带来的信噪比损失问题。

磨粒表面形貌的分析与三维重构

武汉理工大学硕士学位论文磨损条ｌ牛，为扁平状，按磁力线方囱沉积，容易与游离瘗敉枢混溪，在自反射光下星灰色，在白透射光下掇无关的红棕色。

２。

黑色氧化甥滕粒。

黑色氧化物磨粒怒由于严霪润潺不良或尝缺酒嚣产生的，它是Ｆｅ３０４，Ｆｅ２０３，ＦｅＯ的混合物。

由于Ｆｃ３０４具有铁磁性，故黑色氧化物微粒将以与其它铁磁性材料炎似的方式沉积。

黑色袋证物微粒外鼹必表露糖糙不平的堆积物、局部区域有菔色或糟桔黄色的小斑点。

３。

非铁金属磨敝。

非铁佥属磨敝跟铁磁性材料楣比，受磁力的影响很小。

这些非铁金属磨粒常常也具备铁粒子所展示的一些相似特征，例如，铁粒予在正常滑动磨授、切削型磨损朔商应力下的滑动磨损所具有的某些特征，这熙非铁金满粒子同样对应存在。

这些非铁金属粒子的最大不同点在于这照粒子本身的颜色。

４，菲金属，在发生癌损对，由予压力、温度、催纯等作用，会同时产生各类非众属微粒。

这些非金属微粒不仅是磨损形式发生的指永，而且也是油晶质量好环的一稀指示。

通常，铁谱分祈发现的貌类微粒主要有：摩擦聚合物微粒、纤维物微粒、积炭微粒及油滚物微粒等。

图２一ｌ红琶氧化妨强２—２黑色氧佐键图２—３锢粒子蚕２－４铭粒予（亮）图２－５纤维物微粒圈２。

６渗粒武汉理工大学硕士学位论文粒上常常还有圆形或拉长形的小孔存在，在用显微镜观察时，透射光可以从这些小孔中穿过。

相似的是，剥片状磨粒和球形磨粒数量的增加都是会导致碎片出现的滚动疲劳微裂纹出现的信号。

如图２－９所示薄片状的疲劳磨粒，磨粒上有小孔。

４．疲劳剥离磨粒，是运动零件的表面形成点蚀或麻点时，由于剥离的实际材料构成，这类磨粒的尺寸大于１０微米，形状因子约为１０：ｌ，平片状，具有光滑的表面和随机曲折的轮廓。

在显微开裂过程中，这类磨粒的最大尺寸可达ｉ００微米，通常，受应力大的摩擦副表面容易产生疲劳剥离磨粒，如齿轮的轮齿等。

５．球状磨粒，跟疲劳有关的球形磨粒在轴承的疲劳破坏中产生。

在任何实际的碎片出现之前，检测到球状磨粒的出现，是即将出现故障的一个早期警告信号。

显微镜的快速自动对焦算法

显微镜的快速自动对焦算法显微镜是一种常用的实验设备，广泛应用于生物医学、材料科学等领域。

在显微镜使用过程中，对焦是一个非常重要的步骤，即使是有经验的操作者也需要花费很多时间来获取清晰的图像。

因此，开发一种快速自动对焦算法对于提高显微镜的效率和准确性至关重要。

快速自动对焦算法的目标是通过分析显微镜图像的特征来确定最佳对焦位置。

这个过程通常包括以下几个步骤：图像采集、特征提取、特征评估和对焦调整。

图像采集是快速自动对焦算法的基础。

现代显微镜通常配备了高性能的图像传感器，能够快速获取高质量的图像。

这些图像可以通过光学透镜系统将样本的细节放大到可见范围内。

接下来，特征提取是快速自动对焦算法中的核心步骤。

通过分析图像的灰度、对比度、清晰度等特征，可以获取与对焦相关的信息。

其中，灰度是图像中像素亮度的度量，对比度是图像中亮度差异的度量，清晰度是图像中细节的程度。

这些特征可以通过图像处理和计算机视觉算法来提取。

特征评估是快速自动对焦算法中的关键步骤。

通过对提取的特征进行评估，可以确定当前对焦位置的优劣。

一种常用的评估方法是计算图像的锐度或焦距相关的指标。

锐度是图像中细节的清晰度，是图像对焦质量的重要指标。

焦距相关的指标可以通过计算图像的梯度或峰值信号来获得。

对焦调整是快速自动对焦算法的最终步骤。

根据特征评估的结果，可以自动调整显微镜的对焦位置。

这可以通过控制显微镜的焦距、镜头位置或样本平台的移动来实现。

快速自动对焦算法的优势在于它可以快速、准确地确定最佳对焦位置。

与传统的手动对焦相比，自动对焦算法更加高效，可以大大节省操作者的时间和精力。

此外，自动对焦算法还可以减少操作者的主观因素对对焦结果的影响，提高对焦的一致性和可重复性。

然而，快速自动对焦算法也存在一些挑战和限制。

首先，对于不同类型的样品或不同的显微镜设置，可能需要针对特定的特征进行调整和优化。

其次，对于特定的应用场景，可能需要采用更复杂的算法来处理特殊情况。

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合郑伟;孙雪青;李哲【摘要】为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能，结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质，提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。

首先，用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解，得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。

低频子带系数使用改进的加权融合算法，用平均梯度来计算加权参量，以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题，高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则，以得到丰富的细节信息。

最后，进行shearlet逆变换得到融合图像。

结果表明，此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。

%In order to improve the performance of multi-modality medical image fusion and multi-focus image fusion, since the shearlet transform can capture the detail information of images, an image fusion algorithm based on shearlet transform was proposed.Firstly, the shearlet transform was used to decompose the two registered original images, thus the low frequency sub-band coefficients and high frequency sub-band coefficients of different scales and directions were obtained.The fusion principle of low frequency sub-band coefficients was based on the method of weighted fusion, using the average gradient to calculate the weighted parameters in order to improve the edge fuzzy of the fused image.As for the high frequency sub-band coefficients, a fusion rule adopting the region variance combining with the region energy to get the detail information was presented.Finally, the fused image was reconstructed by inverse shearlet transform.The results show that thealgorithm is superior to other fusion algorithms on subjective visual effect and objective evaluation.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】7页(P50-56)【关键词】图像处理;图像融合;shearlet变换;加权融合;区域方差;区域能量【作者】郑伟;孙雪青;李哲【作者单位】河北大学电子信息工程学院，保定071002; 河北大学河北省数字医疗工程重点实验室，保定071002;河北大学电子信息工程学院，保定071002; 河北大学河北省数字医疗工程重点实验室，保定071002;河北大学电子信息工程学院，保定071002; 河北大学河北省数字医疗工程重点实验室，保定071002【正文语种】中文【中图分类】TP391E-mail:*********************图像融合是将两幅或两幅以上的图像合成一幅新图像的过程，但这并不意味着仅仅是把多幅图像相加，而是要使用特定的规则把每幅图像的有用信息综合起来，以获取一幅更加准确、更加全面的新图像。

基于Variance-Brenner函数的显微图像清晰度评价算法研究

Equipment Manufacturing Technology No.10，2020基于Variance-Brenner函数的显微图像清晰度评价算法研究王灿芳叫崔良玉叫阎兵1,(1.天津职业技术师范大学，天津300222；2•天津市高速切削与精密加工重点实验室,天津300222)摘要:针对显微镜自动聚焦时传统的图像清晰度评价算法容易受外界因素的干扰进而影响自动聚焦的精度和速度的问题，在对常用的基于图像梯度的清晰度评价算法及其他算法的研究基础上，提出了一种结合了Variance函数与Brenner函数的优点新的图像清晰度评价算法，建立其数学模型，并与传统的Brenner函数、Tenengrad函数等进行仿真对比。

分析了噪声的影响，验证了高斯及中值滤波去除噪声的效果。

仿真结果表明提出的图像清晰度评价算法计算量小，鲁棒性强，精度高。

关键词：显微图像；自动聚焦；图像处理；图像清晰度评价算法中图分类号:TH742文献标识码:A文章编号:1672-545X(2020)10-0078-050引言传统的显微镜进行图像观察需要人工手动调焦,这种聚焦方式速度慢,对于批量化显微观察，容易让人疲劳，而且由于人的主观因素存在错误判断的可能。

自动聚焦是提交检测效率、减轻劳动量的有效技术，而图像清晰度评价函数是自动聚焦技术中判断图像是否清晰的重要依据［1］O自动聚焦方法主要分为被动式聚焦和主动式聚焦［2］,主动式聚焦通过计算物体与像面的距离根据成像原理得出与焦点的位置差，从而驱动镜头完成自动对焦。

而被动式聚焦是基于数字图像处理，通过对采集的一系列图像进行数据分析来判断当前图像的聚焦程度。

被动式聚焦不需要其他的传感设备，仅使用捕捉的一系列图像就可以完成聚焦，因此应用广泛［3］O图像越清晰，表明其含有更多的细节和边沿信息，在频域上表现为图像包含更多高频成分，因此可以根据这些理论研究评价图像清晰度的算法。

传统的数字图像清晰度评价算法主要是基于空域、频域、统计学和信息熵等［4-5］。

共聚焦皮尔森系数

共聚焦是一种成像技术，指的是将聚焦平面以外的成像信息过滤，使其不在最终的成像结果中显示。

首先将光线聚焦于一点或一线，然后对所要观察的平面进行扫描，焦平面以外的光线通过检测针孔隔除。

共聚焦显微镜是激光共聚焦扫描显微镜（LCSM）的简称，它采用3D捕获的成像技术，具有较高的三维图像分辨率。

而皮尔森系数（Pearson correlation coefficient）是一种在统计学中常用的，用于度量两个变量之间相关程度的方法。

它是一个介于-1和1之间的值，其中1表示完全的正相关，-1表示完全的负相关，0表示无相关。

因此，“共聚焦”与“皮尔森系数”分别属于成像技术和统计学两个不同的领域，它们之间没有直接关联。

基于置信区间的自适应加权均值滤波算法

基于置信区间的自适应加权均值滤波算法陈家益;黄楠;熊刚强;曹会英;徐秋燕【摘要】An adaptive weighted mean filtering algorithm based on a confidence interval is proposed to improve the results of filtered images.The weighted means of the pixels in a filtering window and within the confidence interval are calculated according to the characteristics of Gaussian noise and its effect on an original image.A weighted coefficient is obtained by the linear weighted sum of the gray measure factor and distance measure factor,and the gray correlation and distance correlation are taken into consideration.Finally,the gray of the weighted mean filtered image is equalized.The experimental results show that this algorithm is better than the standard mean filtering(SMF) algorithm and adaptive mean filtering(AMF) algorithm,the filtered image is clearer,the original image is recovered well,and the edges and details are kept;the normalized mean square error(NMSE) of this algorithm is lower than that of the SMF and AMF.%为了改善图像滤波的效果,提出1种基于置信区间的自适应加权均值滤波算法.根据高斯噪声的特点以及其对原图像的影响,仅对滤波窗口中处于置信区间的像素求加权均值.同时考虑了灰度相关性与距离相关性,将灰度测度因子和距离测度因子进行线性加权求和,得出加权系数.最后对加权均值滤波后的图像进行折中的灰度均衡化.实验结果证明,相对于标准均值滤波(SMF)算法和自适应均值滤波(AMF)算法,该文算法的滤波图像更加清晰,很好地恢复了原图像,同时保留了图像的边缘和细节;该文算法对应的归一化均方误差明显低于SMF算法和AMF算法.【期刊名称】《南京理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(041)003【总页数】6页(P307-312)【关键词】置信区间;均值滤波算法;自适应滤波算法;高斯噪声;灰度相关性;距离相关性【作者】陈家益;黄楠;熊刚强;曹会英;徐秋燕【作者单位】广东医科大学信息工程学院,广东湛江 524023;南京理工大学理学院,江苏南京 210094;广东医科大学信息工程学院,广东湛江 524023;广东医科大学信息工程学院,广东湛江 524023;湛江中心人民医院外科重症加强护理病房,广东湛江 524037【正文语种】中文【中图分类】TP391数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输的过程。

一种新的图像清晰度评价算法

聚焦性能的好坏在很大程度上取决于所采用的图
评价因子的计算如下
Ｓ＝∑∑［０（√ ４（√一１ａ（，＋）一厂２ｉ）一ｆｉｆ）一ｆ１４
（一１ａ（ｉ，）一ｆ＋１ √）
－
７ｉ（＋１Ｊ＋１厂ｉ，一１ｉ，＋１厂ｉ）一（＋１＿）一一１Ｊ）一（一『．
控研究。
１０１
长沙民政职业技术学院学报
２１００拄
式，计算量要小很多，但该算法没有考虑对角相邻像元位置之间的关系，同时还在水平和垂直方向产生了相邻相元关系的重复计算，而导致灵敏度下降。从
本文综合二者之间的特点提出一种新的邻域差分
［关键词】清晰度评价算法；邻域差分子；自动聚焦
［中图分类号］
Ｔ３１Ｉ［Ｐ９文章标识码】Ａ
［文章编号］１７ — １６（００３００ — ２６１５３２１）０ — １９０
１．引言
一
１
—４
—１
～
４
１
２０
—４
—４
一ｌ
随着数字成像技术向着自动化、能化方向快速智
～
发展，自动聚焦技术应用范围不断扩大，自动化、在灵
敏性和适时性方面都取得了非常大的进展，现在已广泛应用于视频监控、照相机、摄像机、显微镜、器人等机高新技术领域 … 。
像清晰度评价算法。本文针对传统的邻域差分算子评价算法的弊端，通过对邻域差分算子的改进，提出了～种新的图像清晰度评价算法，得聚焦过程具有更好使

afm自动聚焦原理

afm自动聚焦原理AFM自动聚焦原理AFM（Atomic Force Microscopy）是一种高分辨率的扫描探针显微镜技术，常用于观察和测量材料表面的形貌和性质。

在AFM中，自动聚焦是非常重要的功能，它能确保显微镜能够在观察过程中始终保持清晰的成像。

下面将从浅入深地解释AFM自动聚焦原理。

什么是自动聚焦？自动聚焦是指利用显微镜的硬件、软件和电子系统来实现在观察过程中自动调整焦距的功能。

在AFM中，由于微观尺度的观察对象具有不同的高度和形状特征，手动调整聚焦是非常困难且耗时的，因此需要自动聚焦来提高观察效率和准确性。

AFM自动聚焦的原理AFM自动聚焦原理的核心在于测量扫描探针与样品之间的相互作用力或者光信号的聚焦位置，并通过反馈控制系统实时调整焦点。

下面将分为以下几个步骤来解释AFM自动聚焦的原理。

步骤1：获取图像信号AFM通过使用不同的传感器来获取样品表面形貌的信号，例如，晶体振子探头能够检测到样品表面的凹凸，光束器通过反射或散射来测量信号强度等。

这些传感器不仅可以提供图像信号，还可以提供高度信号的变化情况。

步骤2：设置对比度函数在自动聚焦的过程中，需要设置一个对比度函数来描述图像信号与焦点之间的关系。

对比度函数通常是由图像中的灰度变化所决定的，当焦点位置与样品表面凹凸对齐时，图像的对比度最高。

步骤3：寻找最佳焦点通过改变扫描探针与样品之间的相对位置，可以在不同的焦点位置获取到不同的图像信号强度。

自动聚焦系统会根据对比度函数，通过比较不同焦点位置的图像信号强度，寻找出对比度最高的焦点位置。

步骤4：反馈调整焦点当自动聚焦系统确定了对比度最高的焦点位置时，它会向电子系统发送信号，电子系统会根据信号调整显微镜的焦点位置，使其与对比度最高的焦点位置一致。

这种反馈调整机制能够实现自动聚焦的功能。

总结AFM自动聚焦是一种基于图像信号与焦点位置之间关系的反馈调整机制。

它通过获取图像信号、设置对比度函数、寻找最佳焦点和反馈调整焦点的步骤，实现了在观察过程中自动调整焦距的功能。

生物物理学中的原位成像技术

生物物理学中的原位成像技术生物物理学是研究生命现象的物理学科，主要研究生物分子的结构与功能、生物能量转换和生命过程的物理机制等方面。

在这个领域中，原位成像技术是一项非常重要的技术，在这篇文章中我们将更深入地探讨这一技术的原理和应用。

一、原位拍摄技术的原理原位成像技术是指在生物体中直接进行拍摄和图像处理的技术，因为生物体通常具有复杂的内部结构和家族形态，因此需要一种能够在不改变样品结构的情况下，对生物体内部进行精细成像的技术。

其中，最常见的原位成像技术是共聚焦显微镜技术(CLSM)。

CLS是将两个或多个激光束通过一个双光栅来重合，在被研究样品上聚焦，形成高分辨率图像的技术。

它基于荧光显微镜，具有高分辨率、高灵敏度和非侵入性等优点。

二、原位拍摄技术的应用在分子生物学和细胞生物学领域，原位成像技术正在被广泛应用。

它可以用于研究生命过程中的各种机制、信号传递的动态过程和互作的多维关系。

例如，在细胞分化和形态发生研究中，CLS可以体现出不同细胞类型和种类之间的不同形态和分子表达差异。

在生物医学领域，CLS还用于研究肿瘤的发生和发展。

CLS可以观察活细胞和活动，通过荧光标记来跟踪和分析恶性肿瘤的形成、生长和侵袭过程。

同时，CLS还可以被用来探寻肿瘤细胞内的生化反应和分子活性。

此外，在神经科学领域，CLS可以用于研究大脑神经元的结构和功能。

它可以检测活动神经元的位置和互动方式，并提供钙信号和神经元活性轨迹，不仅有助于理解神经科学的基本问题，同时也有助于开发新的药物和治疗方法。

三、原位拍摄技术的前景及展望原位成像技术无疑是生物物理学领域中具有巨大潜力的新兴技术。

现今，尽管该技术还存在许多挑战，例如高质量图像的制作、信号噪声比(RSN)低和兼容性问题等，但仍在持续不断地被改进和发展。

随着技术的发展，原位成像技术将会在现有的领域上有更广泛的应用。

例如，在个体化医疗上，该技术有望应用于诊断和治疗，以及预测疾病进展的过程。

图像分割文献综述

文献综述图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。

它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

图像分割起源于电影行业。

伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。

总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。

所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。

自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。

由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。

我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。

前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。

基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。

这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。

这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。

由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差不断积累，且无法修正。

基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。

基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。

这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。

基于邻域相关性进行指纹判别的方法

基于邻域相关性进行指纹判别的方法
裴育
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2013(000)010
【摘要】近几年来，指纹识别技术发展迅速。

由于指纹识别产品具有安全、方便的特点，越来越多的场合开始使用指纹识别产品。

例如银行柜员管理、指纹门锁、指纹门禁、指纹考勤管理等。

所有指纹产品的应用过程中，指纹判别是很重要的一个过程。

指纹判别的目的就是令设备独立判别出指纹采集窗口是否已经出现合格的指纹图像，以便于采集指纹并送给后续步骤进行指纹图像的处理。

由于受到手指指纹情况和环境因素造成的影响，指纹判别算法往往存在判断不准的情况。

该文提出的基于邻域相关性进行指纹判别的方法从指纹本身的特性出发，考察了指纹局部特点，提高了指纹判别的准确度。

【总页数】4页(P2434-2437)
【作者】裴育
【作者单位】杭州晟元芯片技术有限公司,浙江杭州,310012
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于邻域相关性的面向聚类数据扰动方法 [J], 张勇;倪巍伟;崇志宏;胡新平
2.用NDA指纹图谱方法进行野生小家鼠的双亲判别 [J], 房继明;孙儒泳
3.基于邻域相关性进行指纹判别的方法 [J], 裴育;
4.基于自适应加权子模式判别邻域投影的人脸识别方法 [J], 杨柳; 陈丽敏; 易玉根
5.基于多特征判别分析的指纹图像分割方法 [J], 陈小光;封举富
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