一、基于系统辨识的显微镜点扩散参数提取方法及应用（论文文献综述）
潘文慧[1]（2020）在《STORM超分辨成像活细胞线粒体动态过程研究》文中认为光学显微成像可提供高对比的图像对众多科学领域都有重大贡献,尤其是对生物医学领域,因其具有非侵入性等优点受到生物学家和医学家的欢迎,而在生物医学诊断与治疗中发挥巨大作用。在过去十年里,随着超分辨显微镜的出现,光学显微镜的最后一个阻碍——衍射极限被克服,且成像分辨率能高达20 nm。根据其“绕过”光学衍射极限的不同技术手段,主要分为3种:1)通过空间光学调制缩小光斑的点扩散函数（Point Spread Functions,PSF）尺寸,如Stefan等提出的受激辐射损耗超分辨成像（Stimulated Emission Depletion Microscopy,STED）;2)基于光学频域扩展的显微成像技术,如（饱和）结构光照明显微成像（（Saturated）Structural Illumination Microscopy,SSIM/SIM）;3)基于单分子定位成像（Single Molecule Localization Microscopy,SMLM）,代表性技术包括Shroff等报道的光活化定位显微成像技术（Photoactivated localization microscopy,PALM）和Zhuang课题组开发的随机光学重构超分辨成像（Stochastically Optical Reconstruction Microscopy,STORM）,其中单分子定位超分辨成像技术主要依赖荧光分子标记生物样品后,在激光照射下产生随机的光致闪烁,结合相应重构算法获得超分辨图,该成像技术具有成像分辨率高、探针可灵活设计等特点。线粒体是细胞中十分活跃的细胞器,被认为是真核细胞的能量工厂,还维持着细胞内离子浓度平衡,为脂类、蛋白质和DNA等生物大分子合成前体,并肩负着产生和清除如氨、活性氧等潜在的破坏性代谢副产物的重任。此外,线粒体在整个信号通路和应激反应方面发挥着积极作用。线粒体是动态的,其生物学功能与其形态及分布紧密相关,包括线粒体融合与分裂、迁移等。最近研究表明,线粒体功能和功能障碍已经成为介导代谢性疾病、癌症发生、神经退行性和衰老的关键因素,揭示着线粒体如何促进健康和病变。研究线粒体的动态结构变化对深入了解其生物学功能意义重大,尤其是在传统光学显微成像无法提供高清成像的线粒体亚结构层面的超清晰成像研究,因此,超分辨率光学成像线粒体动力学对于线粒体如何促进健康和病变具有重要意义。随机光学重建显微镜（STORM）是一种很有前途的线粒体超微结构可视化技术,本硕士论文工作主要利用STORM技术研究线粒体动力学,主要内容包括以下几个方面:1.针对STORM超分辨成像的要求,设计开发出适合活细胞线粒体标记的新型闪烁荧光探针,用于活细胞的STORM超分辨成像。对新合成的分子探针进行,包括吸收和发射的光谱测试、适度激光功率激发下的光致闪烁测试、以及光稳定性等测试,并通过荧光共定位实验验证了分子探针对线粒体的选着性标记特性。2.开发了一套基于泊松噪声校正的主成分分析算法（NC-PCA）来对原始闪烁数据进行降噪,并通过K-因子算法锐化图像,对仿真数据和实验数据做预处理后利用CSSTORM算法定位,达到提高分子定位精度的目的。3.基于自主开发的染料,在实验室搭建的dSTORM系统上采集活细胞数据,通过自主开发的降噪算法进行预处理后定位可以观察到线粒体动态过程的超分辨成像。本论文的创新点如下:1.设计了一种新型的菁染料,可在不需要成像缓冲液条件下和低激光功率下自发进行原位光闪烁活化,可靶向性定位线粒体细胞外膜上,在活细胞应用中其效果优于Alexa 647;2.开发一套NC-PCA应用于STORM成像技术的算法,该方法可以对信噪比较低的单分子闪烁图像进行降噪处理,并有效提高CSSTORM算法的定位精度;3.基于新开发的染料和算法成功观察到长时程的活细胞线粒体外膜的超分辨动态。
范骏超[2]（2020）在《结构光照明超分辨荧光显微镜的重建算法研究》文中进行了进一步梳理荧光显微镜属于衍射受限系统,成像时受系统带宽影响,截止频率外的频谱丢失,采集的图像存在分辨率极限:当两个荧光基团之间的距离小于分辨率极限时,其像点将融合为一个。结构光照明显微镜（Structured Illumination Microscopy,SIM）是近20年来逐步发展起来的超分辨荧光显微镜,能够摆脱传统荧光显微镜衍射极限的桎梏,横向分辨率提升到一百纳米以内,具有光子效率高等优势,有望取代广泛使用的共聚焦显微镜。然而,现有的SIM显微镜时间分辨率较低、连续成像帧数较少。虽然可以通过降低激发光强度、缩短曝光时间等方式解决,但这又会带来SIM显微镜原始图像信噪比下降、参数的计算误差变大、重建图像中伪影增多等问题。针对这些问题,论文提出了海森结构光照明荧光显微镜（Hessian SIM）重建算法,可对低激光强度激发、短曝光时间采集的低信噪比SIM图像进行重建。通过预平均、纯相位参数估计,Hessian SIM重建算法能够鲁棒、准确地计算出低信噪比原始图像中的结构光参数;利用基于时空的海森正则项,Hessian SIM算法能有效抑制由噪声导致的重建伪影。相比于传统的SIM显微镜,基于Hessian SIM算法的SIM显微镜能有效减少重建图像中由参数误差和噪声导致的伪影;其时间分辨率更高,达到188赫兹,连续成像帧数更长,达到6800帧,非常适用于活细胞的超分辨率成像。论文进一步深入分析了SIM显微镜重建图像中产生伪影的各种原因,总结了相应的解决方法,并将这些方法融入到传统的SIM重建过程中,提出了优化的SIM重建过程,在用于处理SIM显微镜不同成像条件下拍摄的活细胞中的肌动蛋白原始数据时,都能进行高质量的重建。为了观察玻片上方几百纳米范围内的细胞膜附近的三维结构,论文基于全内反射荧光显微镜（Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy,TIRF）的多角度成像原理,提出了一种结合反卷积的多角度TIRF显微成像模型和重建算法。通过在多角度TIRF显微镜的成像模型中考虑点扩散函数,并结合重建过程中的反卷积步骤,最终重建出玻片上方几百纳米深度范围内清晰的三维荧光信号,达到50纳米轴向分辨率的同时,将横向分辨率提升到200纳米。为了进一步看清细胞膜上小于200纳米的三维精细结构,论文提出了多角度结构光照明的三维全内反射荧光显微成像模型和重建算法。通过在多角度TIRF显微镜成像时,以结构光进行照明,实现超分辨率频谱的采集;同时,论文根据精确的物理成像模型提出了相应的三维重建算法,通过该算法能够更清晰地重建出玻片上方几百纳米范围内细胞膜附近荧光信号的三维空间分布,达到50纳米轴向分辨率的同时,将横向分辨率提升到100纳米。
唐武盛[3]（2020）在《基于光学相位恢复方法的计算散射成像关键技术研究》文中指出穿透散射介质的光学成像技术是近年来光学计算成像领域的重点研究方向之一,在军事侦察、消防搜救、汽车自动驾驶、水下成像、医学探测等领域有着重要的应用前景。现有多种用于穿透强散射介质成像的散射成像技术,都有不同优缺点,其中基于光学相位恢复的散射成像技术具有更好的发展前景,有望实现大视场、远距离、高质量的穿透成像。针对现有基于光学相位恢复的散射成像技术普遍存在的问题,本文从光学相位恢复方法的两种代表性技术——相干衍射成像和傅里叶叠层成像入手,面向某些实际散射成像应用场景需要,实现技术框架设计和算法改进,提出具有实用价值的光学散射成像技术,并进行数值仿真和实验验证。论文完成了如下研究工作:1.在光学相位恢复方法的基础上,提出并验证单帧相干功率谱散射成像技术。介绍光学相位恢复的基本原理和实现方法,基于相干衍射成像光路设计并搭建了光学实验平台,以光的传播理论为基础,结合光学记忆效应和维纳辛钦定理,推导出目标的理想功率谱和散射的实际功率谱之间的线性关系式,作为单帧相干功率谱散射成像技术的理论基础。实验结果表明,该方法仅用一幅采集的功率谱图像,就能够迅速重建被散射介质隐藏物体的清晰图像。2.改进单帧相干功率谱散射成像技术,实现对较高复杂结构物体的单帧快速散射成像。分析了影响图像重建质量的各主要影响因素,包括数据源端影响因素及算法执行过程的影响因素,并提出了动态调整反馈参数和非线性模量的频域加强方法,对单帧相干功率谱散射成像技术进行了优化,有效加快了算法的收敛速率,提高了图像重建质量,并实现了较高复杂结构物体的散射成像。3.提出并实验验证了可变孔径傅里叶叠层散射成像技术。基于孔径扫描傅里叶叠层技术的主体思想,提出可变孔径傅里叶叠层成像技术,并进行方法流程设计,模拟仿真及散射实验结果表明,该技术的图像重建耗时更短、图像质量更优,同时对孔径位置偏差与孔径形状偏差具有较强的鲁棒性,适用于宽视场复杂结构物体的散射成像。4.提出并验证软扫描傅里叶叠层单帧散射成像技术。针对硬件扫描型傅里叶叠层散射成像技术比较耗时、对机械硬件要求高的缺点,以及单帧相干功率谱散射成像技术中仍普遍存在解模糊的问题,提出了单帧采集条件下的软孔径扫描傅里叶叠层方法,实验结果表明,该技术通过更充分地挖掘所采集的图像信息,加强光学相位恢复算法的频域约束,可以在较短时间内重建出清晰且唯一的物体图像,有助于将傅里叶叠层成像技术拓展到实时性要求高的散射成像应用领域。总之,本文论述的基于光学相位恢复方法的计算散射成像技术,实现了相干光照明下透过散射介质对具有较复杂结构的目标物体的快速、高质量的成像,一定程度上解决了散射成像技术普遍存在的耗时久、解模糊、窄视场、实验条件苛刻等局限,对于解决光学散射成像领域面临的应用基础问题有重要的参考价值。
邹华东[4]（2019）在《基于BLOB分析和机器学习的煤矸石在线图像识别研究》文中认为煤矸石分拣是保障煤炭质量的重要手段,目前煤矿的分拣流水线主要由工人手动拣矸,不仅效率低,工作劳动强度大,而且作业环境恶劣,影响工人身体健康。因此,研发煤矸石智能分拣系统以取代人工作业的需求较为急迫。目前煤矸石智能分拣系统的识别主流技术有X射线识别和基于机器视觉的图像识别两种,X射线识别由于射线难以穿透大型矸石,所以只适用于小型矸石分拣,而且射线具有放射性,对工人有一定的健康危害。基于机器视觉的图像识别技术目前很多都为对图像的静态分析,而且是在脱离流水线的情况下的理论研究,实际流水线上的皮带背景和煤矸石的高低形状等对煤矸石成像产生很大影响,导致煤矸石的图像边缘区域灰度过渡平缓,边缘定位非常困难,因此煤矸石的识别与定位成为煤矸石智能分拣系统中的关键难题。论文首先根据中大型煤矸石这一特定检测目标的特点,设计了适用于煤矸石识别的图像检测系统,对系统中各个部件进行了选型和相关研发设计。首先根据目标煤矸石的尺寸大小、皮带运输机的皮带宽度、传输速度和视觉系统的安装高度等进行了相机和镜头的选型,确保了能够在运动状态下实时采集到煤矸石的整体图像和保证具有足够的分辨率。针对煤矸石的高低不同和整体的灰度值较低这个特点,设计了恒流源控制的大面积表面光源,光源采用大功率LED进行阵列排布,电路上进行了串联和并联处理,光源最外层布置有乳白色双面磨砂亚克力板,起到光源扩散作用,能够保证表面光源具有足够大的扩散角度。这些设计确保光源一方面具有足够高的亮度和均匀度,同时还具有良好的物体的适应性,确保不同尺寸高度和形状的煤矸石或煤不受光照影响形成高亮度的反射区域和边缘轮廓阴影,保证系统获得清晰图像。煤矸石视觉系统在实际使用前需要经过手动或自动对焦,以保证获得具有高对比度的清晰图像,图像清晰度评价函数是评价视觉系统是否处于聚焦位置的一个主要依据。论文以图像聚焦评价函数为研究对象,首先从光学成像的角度分析了各清晰度评价函数的基本理论依据,并就聚焦评价函数的评价参数进行了简单介绍,对图像自动聚焦典型评价函数及其特性进行了研究。在此基础上研究了傅立叶评价函数、DCT评价函数及它们的改进的加权评价函数。以电路板和校正样板为聚焦物件,对基于频域变换的评价函数及其加权函数进行了聚焦特性分析和测试比对,重点研究了图像内容、光照强度、滤波半径、聚焦步距和聚焦窗口等对频域评价函数的影响.研究结果表明,改进的DCT评价函数除了其良好的无偏性、单调性、单峰性外,其在焦点附近的灵敏度好,对不同的评价窗口都能够获得好的评价效果,算法稳定性好。改进的DCT评价函数应用在煤矸石自动分拣系统中进行了调焦测试,发现其焦点的敏感性好,用其进行辅助对焦,能够方便视觉系统的装调者准确快速找到焦点位置。为了实现对煤矸石目标物体定位和获取其通用几何特征参数,在分析研究现有的图像阈值分割和游程连通区域标记算法基础上,研究了一种基于图像阈值分割和游程连通域标记的BLOB特征提取算法。首先计算分割阈值,然后利用阈值进行图像分割,通过连通域标记划分BLOB分区,利用分区中的所有像素点信息,采用统计的方法来提取BLOB分区的分布范围、中心坐标和重心坐标等,算法具有存储量小、复杂度低、计算速度快和搜索性能高等优点。该方法能够提取煤矸石的几何特征信息和定位目标分布范围,解决了煤矸石边缘定位困难的技术难题。为了克服BLOB分析算法对分区较多的图像占用过多计算时间和内存容量的问题,提出了一种基于无矸图像过滤和BLOB分析的煤矸石识别方法,该方法采用图像三阶矩作为过滤评价函数,通过设置过滤阈值滤除大部分不含有煤矸石内容的图像,大幅减少了无效计算时间。对疑似矸石图像,利用BLOB分析方法定位目标位置和提取几何特征,并通过定位出的目标区域范围,采用面积大小和局部区域内容的三阶矩评价等方法综合进行二次精确判断,减少了背景对判断的不利影响,提高了识别正确率。在此基础上设计了煤矸石智能分拣系统软件,将研究算法应用到煤矸石智能分拣系统大型实验设备中,实现了煤矸石在线实时识别与定位,实验设备运行稳定可靠,实验条件下拣矸率达到91.1%,达到实际应用标准。为进一步提高对小概率矸石的识别正确率,进行了基于机器学习的小概率矸石识别实验。选择小概率矸石和满足特定条件的煤炭样本图像,经过BLOB分析后获得目标局部图像,将局部图像作为样本,并通过样本扩容的方法构建了样本集。选择了三类共九个评定参数作为特征向量,对样本集图像进行了特征评价并组建了数据集。采用K-CV交叉验证方法对支持向量机的模型参数进行优化选择,利用支持向量机分类方法,通过对训练样本进行训练建立正确的分类模型,完成后对测试样本进行预测,测试样本的仿真预测正确率达100%。实验仿真证明该方法对提高小概率矸石的识别率有效。
胡泽民[5]（2019）在《基于光学法的风电齿轮箱油液磨粒在线监测系统研究》文中研究指明齿轮箱是双馈风力发电机组的重要传动部件,若不能及时发现齿轮箱潜在故障,随着风机的持续运行,齿轮箱内部将会发生严重磨损,最终导致风机停转,甚至造成严重的生产事故。由于在齿轮磨损时会产生一定的磨损颗粒,其形貌大小与风机运行工况有着密切联系,所以可通过检测油液中的磨粒,较早了解齿轮箱工况,为视情维修提供宝贵依据,避免风机故障的发生。本文在对油液磨粒检测技术深入分析的基础上,针对现有监测技术的不足,并结合风电齿轮箱油液磨粒在线监测技术要求,研究并设计了一种基于光学成像法和嵌入式的风电齿轮箱油液磨粒在线监测系统。本文首先对风机齿轮箱的机械磨损过程和磨粒类型特征进行了分析,证明了油液磨粒形貌大小与齿轮箱运行工况的相关性;分析了影响油液磨粒图像清晰度的因素,提出了竖直放置油池的方法,解决了磨粒沉积、跳跃和自锁等问题;根据系统设计要求,设计了一种基于光学成像法的油液磨粒检测系统,并对进出油液、采样油池和显微成像等关键装置进行了设计和选型。根据风场地处偏远及传统数据处理设备成本较高等问题,结合处理器性能分析,提出一种基于嵌入式处理器I.MX6Q和GPRS通信芯片SIM800C的油液磨粒在线监测硬件系统;根据实际需求设计了嵌入式图像处理及控制电路,并搭建了PC-Linux交叉编译环境和移植了精简的ARM-Linux嵌入式操作系统。利用该嵌入式平台实现了油液磨粒图像的实时采集、处理及通信。在图像的实时采集中,设计了基于V4L2的图像采集程序,实现了图像YUYV的输出格式。在图像预处理中,采用抽取图像Y分量及移位操作的方式实现了图像的快速灰度化;比较了多种平滑滤波方式,选定了以中值滤波方式滤除椒盐噪声,并采用峰值信噪比（PSNR）进行了清晰度评价;利用限制对比度的自适应直方图均衡化法（CLAHE）对油液磨粒图像进行了对比度调整,突出了某些离焦磨粒;对运动模糊和离焦模糊图像的恢复过程进行了详细研究,采用改进的Radon变换、微分自相关和DFT暗环轨迹法精确辨识了模糊角度、长度及半径,并采用维纳滤波较好的实现了图像复原。在图像后处理中,提出采用Otsu算法及形态学算法实现了磨粒与背景的分割及其二值滤波。根据Canny算子实现了磨粒边缘检测,并提取了磨粒尺寸和形状两大类型共13种特征参数,为描述磨粒特征提供了必要准备。并编写了基于GPRS的无线通信程序,实现了磨粒数据的可靠上传。最后利用QT框架编写了具有TCP网络通信、数据库管理、多线程响应和磨粒信息统计与显示等子功能的监控界面;搭建了油液磨粒监测实验平台,并对齿轮箱润滑油油样进行了测试,其测试结果与实际运行工况相符,且检测精度满足设计要求。
兰玉兵[6]（2018）在《基于微小型机器人的显微操作系统关键技术研究》文中研究指明随着科学技术的发展,人们对微观领域的探索不断深入,研究对象逐渐往小型化的趋势发展,通过人工的方式已经难以实现对微细物体的精确操作,且人工操作存在劳动强度大、效率低、重复性差等缺点。因此,研制一套效率高、易于使用的自动化显微操作系统具有重要的现实意义。在本文中,根据显微操作任务的精度要求,设计了一套基于微小型机器人的显微操作系统,并对所涉及的关键技术进行了研究分析。其中,微小型机器人按机械结构可以分为平面运动模块和纵向运动模块,平面运动模块通过压电陶瓷和线圈的配合,可以实现平面范围内前进后退、左右转弯以及原地旋转运动;纵向运动模块通过步进电机和精密丝杆的配合,可以实现微操作工具在纵向方向上精确的上下运动。对全局视觉系统中涉及到的关键技术进行研究分析。首先,设计了一种基于识别板和YUV颜色空间的机器人位姿测量方法,实现了在全局视野下机器人的精确定位;然后,设计一种基于直线运动路径规划和微操作工具末端搜索相结合的方法,实现了自动引导机器人进入显微视野的观测范围;最后,采用最小二乘法实现了全局摄像机的标定。对显微视觉系统中涉及到的关键技术进行研究分析。首先,提出了一种基于模板匹配的粗定位和基于外轮廓检测的精定位相结合的方法,实现了微操作工具末端的精确定位;然后,提出了一种基于小波变换的图像清晰度评价函数,在此基础上,设计了粗调和精调相结合的自动聚焦搜索算法,使微操作工具能够快速、准确的完成自动聚焦过程,克服了采用手动方式进行调焦存在精度低、速度慢等缺点;最后,提出了一种基于点扩散参数辨识的方法,实现了微操作工具的深度信息提取,进而拓展了机器人在纵向方向上的操作空间。
卞新光[7]（2018）在《基于对焦显微法的微纳表面形貌光学测量技术研究》文中研究表明物体的表面形貌是其非常重要的一种几何特征,尤其是在工业零部件中,表面形貌的差异不但影响着零件的性能,甚至能从根本上改变其特性与功能。因此,表面形貌的高精度测量技术在工业和学术领域应用广泛,有着巨大的研究价值与前景。本文基于对焦显微法测量表面形貌的原理,围绕聚焦评估、深度计算、点云优化等关键技术深入研究,设计开发出相关软硬件实验系统。本文的主要研究内容如下:（1）为了应对真实聚焦曲线与理想模型下高斯曲线的差异,提出了基于自适应区间的聚焦曲线拟合算法,能够利用尽可能多的有效数据来计算点的深度,同时保持较低的计算复杂度;（2）对于重建的三维点云数据中存在的大量噪声点（深度值计算错误的点）,本文对其分布规律进行分析,提出了基于中值滤波的点云去噪方法,实现了点云的降噪优化;（3）提出了基于空间连续性的点云优化方法,对那些因缺乏材质纹理信息而难以直接计算的点的深度进行估算,并且通过融合大小聚焦评估窗口计算出的点云,在保证点云较低平均误差的同时提高其局部精度。（4）研究光学成像原理,基于点扩散模型设计并实现了离焦图像仿真系统,同时提出了利用真实聚焦和离焦图像计算扩散参数的方法。该仿真系统能够模拟真实硬件设备对物体表面纵向扫描的过程,合成出关于设计模型的有限景深图像序列,以此帮助分析三维重建算法的问题;（5）搭建软硬件系统平台,利用本文提出的三维重建改进算法进行表面形貌重建实验,验证其可行性。
张蓉生,张伟华,曹丹[8]（2010）在《基于单CCD摄影的泡状流近焦深度内微气泡的识别》文中指出鉴于泡状流气泡各点衍射的差异和它的点扩散函数沿进深方向的随机性以及点扩散函数与进深的映射关系的不可能标定等使得单CCD摄影的泡状流气泡的数密度难以确定,据此提出了从足够长时间的泡状流气泡视频中获得流过焦平面的各气泡灰度标准差,并依据它和通过实验所得的200μm近焦深度范围内各静止气泡最小灰度标准差与最大灰度标准差之比来确定200μm近焦深度范围内的泡状流气泡的数目。通过对已知不同进深位置的静止气泡样本的误差评估显示本文方法相对误差大于5%的概率仅占20%,因而能有效地预测单CCD泡状流气泡的数密度。
董杰[9]（2010）在《基于单目视觉的散焦测距算法的研究》文中研究指明基于图像的三维测量技术因其装置简便而适合机器人视觉系统,长期以来一直是计算机视觉中的热点问题。其中最具代表性的双目视觉技术和辐射立体视觉技术已被广泛研究。近些年来,基于散焦的物体深度算法逐渐受到重视。它属于单目视觉,不存在立体视觉中目前尚未解决的特征点匹配以及遮挡等问题,在某些领域具有更好的实用性。目前的散焦测距算法（Depth from defocus,简称DFD）需要两幅以上的图像,根据同一物体散焦成像的差异来确定所测物体表面的深度。二次成像的约束增加了单目测距操作的复杂度,限制了其应用实时性。实际上,目前DFD的算法中并没有利用图像的整体灰度信息关联。而利用辐射立体视觉原理,二维图像的灰度分布在重建物体三维形状的同时,也提供了替代二次成像要求的约束条件,从而使基于单目单幅图像的物体表面测距在理论上成为可能。本论文结合图像的灰度信息,对基于单幅图像的散焦测距这一探索性课题进行了研究。本论文的主要工作是研究单幅图像的散焦测距算法,主要分为两部分,第一部分是在求取点扩散函数的过程中引入清晰度评价函数,通过对原图像进行复原的方法来得到点扩散函数；第二部分则是利用图像的二维灰度信息,通过灰度梯度法来解决单幅图像散焦测距算法中难以确定聚焦像面与具体成像面位置关系的问题。本论文的主要研究内容如下：1.对目前在自动调焦过程中应用较多的几种清晰度评价函数进行了比较,根据单目散焦测距的要求,主要针对局部区域图像清晰度评价函数的性能进行了分析,并通过实验验证选取适合的清晰度评价函数。2.对散焦模糊采用高斯函数模型的点扩散函数描述,以清晰度评价函数作为优化准则,通过图像滤波复原方法求取物体表面不同位置处的局部散焦模糊参数。3.为了确定物体的具体成像面位置,利用图像的二维灰度信息替代经典的DFD算法中的二次成像约束。通过解灰度约束方程确定物体上相邻两物点的相对位置关系。在此基础上,结合此两物点在图像中的点扩散函数以及透镜成像模型来确定物体成像面的具体位置。这是本论文的主要创新点之一。4.为了实现灰度约束方程的稳定解,本项研究中提出将物体连续表面的局部区域进行平面近似,某测量区域内的所谓像素点被认为处在同一平面,拥有相同的法向,因此可以方便地求解灰度方程。这一假设不仅仅是单纯为解方程而加的数学约束。其物理意义在于：（1）单目散焦测距原理本身是依据物体表面局部区域的模糊程度实现物距测量的,因此严格来说此类方法不能实现逐点测量；（2）从应用的角度,多数情况下机器人视觉的任务并不是对环境目标的精确重建,而是诸如避障、导航、识别等不需要致密测量的操作。所以,本论文所提出的算法是以牺牲精度为代价换取更为简便的实用性。这是本论文进行探索研究的意义所在。5.通过实验验证了算法的可行性,为机器人视觉应用提供了一种基于单幅图像测距的新思路。
孙明竹,赵新,卢桂章[10]（2009）在《基于离焦的微操作机器人系统光轴方向深度测量》文中研究指明在分析显微物镜成像原理的基础上,提出并实现了一种微操作机器人系统光轴方向深度测量方法,该方法通过显微物镜离焦光学传递函数（optical transfer function,OTF）建立物方离焦程度与显微图像模糊程度的关系,由此实现深度测量.由于考虑了透镜参数与衍射效应的影响,方法具有较高的测量精度和较好的线性度,同时利用条状物体快速辨识算法,对原始方法进行了简化,使深度测量可在线完成.进一步,将上述方法应用于实际微操作机器人系统,通过离焦状态双针互插实验验证了方法的有效性,同时拓展了微操作机器人系统的有效操作空间.
二、基于系统辨识的显微镜点扩散参数提取方法及应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于系统辨识的显微镜点扩散参数提取方法及应用（论文提纲范文）
（1）STORM超分辨成像活细胞线粒体动态过程研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 线粒体动态与细胞功能 |
| 1.1.2 线粒体功能与人类疾病的重要关系 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 远场超分辨荧光显微成像 |
| 1.2.2 线粒体的纳米尺度成像 |
| 1.3 本论文主要研究内容 |
| 第二章 随机光学重构显微技术以及探针的优化 |
| 2.1 随机光学重构显微技术 |
| 2.1.1 STORM基本原理 |
| 2.1.2 荧光探针的选择要求 |
| 2.1.3 dSTORM超分辨成像系统 |
| 2.2 荧光探针的设计 |
| 2.3 探针1的测试实验 |
| 2.3.1 探针1的光学特性实验 |
| 2.3.2 探针1的生物测试实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分子定位超分辨成像算法研究 |
| 3.1 分子定位显微镜算法 |
| 3.1.1 各种分子定位算法的比较 |
| 3.1.2 压缩感知的稀疏重构算法理论与求解方法 |
| 3.2 NC-PCA降噪提高压缩感知分子定位精度的原理与流程 |
| 3.2.1 NC-PCA降噪算法工作原理与流程 |
| 3.2.2 泊松噪声校正的统计学原理 |
| 3.2.3 主成分分析的数学原理 |
| 3.2.4 K-因子图像增强算法 |
| 3.3 NC-PCA降噪算法的仿真与实验验证 |
| 3.3.1 仿真数据检验 |
| 3.3.2 对荧光探针的闪烁数据进行降噪处理 |
| 3.3.3 对细胞微管数据的降噪效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 活细胞线粒体动态过程的超分辨成像研究 |
| 4.1 活细胞中线粒体的动态过程 |
| 4.1.1 线粒体融合与分裂 |
| 4.1.2 线粒体管 |
| 4.2 活细胞线粒体动态过程的STORM超分辨成像实验 |
| 4.2.1 活细胞和固定细胞的线粒体STORM成像 |
| 4.2.2 线粒体动态过程研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 导师评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
（2）结构光照明超分辨荧光显微镜的重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 超分辨率荧光显微镜的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 2 海森结构光照明超分辨荧光显微镜的重建算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统结构光照明荧光显微镜 |
| 2.3 海森结构光照明显微镜 |
| 2.4 验证成像效果 |
| 2.5 重建方法的优势分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 优化的结构光照明荧光显微镜重建过程 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 伪影产生原因 |
| 3.3 优化SIM显微镜的重建过程 |
| 3.4 验证重建效果 |
| 3.5 本章方法的优势分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 结合反卷积的多角度三维全内反射荧光显微镜及重建算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统多角度三维全内反射荧光显微镜 |
| 4.3 结合反卷积的多角度三维全内反射显微镜 |
| 4.4 验证重建方法的效果 |
| 4.5 本章方法的优势分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多角度结构光照明的三维全内反射超分辨荧光显微镜 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 成像模型和重建算法 |
| 5.3 验证算法的重建效果 |
| 5.4 本章方法的优势分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文的主要研究成果 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 I 攻读博士学位期间发表论文和所获奖项 |
| 附录 II 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 附录 III 公开发表和在审的学术论文与博士学位论文的关系 |
| 附录 IV 分辨率极限和瑞利判据的推导过程 |
（3）基于光学相位恢复方法的计算散射成像关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究目的 |
| 1.1.1 介质散射的光学视觉影响 |
| 1.1.2 散射的本质及光学散射成像的目的 |
| 1.1.3 光学散射成像方法简介 |
| 1.2 光学相位恢复方法与计算光学成像研究现状 |
| 1.2.1 相位恢复方法及计算光学成像 |
| 1.2.2 相位恢复方法的发展历程及现状 |
| 1.2.3 相干衍射成像技术的发展历程及现状 |
| 1.2.4 叠层成像技术的发展历程及现状 |
| 1.2.5 傅里叶叠层成像技术的发展历程及现状 |
| 1.3 计算散射成像技术的研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 基于波前整形的散射成像技术 |
| 1.3.2 基于散斑相关的散射成像技术 |
| 1.4 论文的主要研究工作 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 主要内容及论文结构 |
| 第二章 光学相位恢复基本原理与方法 |
| 2.1 相干衍射成像技术的基本原理 |
| 2.1.1 记录衍射图样 |
| 2.1.2 光学相位恢复 |
| 2.2 叠层成像技术的基本原理 |
| 2.2.1 叠层成像的实现 |
| 2.2.2 傅里叶叠层技术 |
| 2.3 基于光学相位恢复方法的计算散射成像技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单帧相干功率谱散射成像技术设计与实现 |
| 3.1 单帧相干功率谱散射成像技术设计依据 |
| 3.2 技术设计 |
| 3.3 单帧相干功率谱散射成像技术实现 |
| 3.3.1 算法与实验结果 |
| 3.3.2 结果评估与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 单帧相干功率谱散射成像技术改进 |
| 4.1 单帧相干功率谱散射成像质量影响因素分析 |
| 4.1.1 数据源端影响因素分析 |
| 4.1.2 算法执行过程影响因素分析 |
| 4.2 动态调整反馈参数优化方法 |
| 4.2.1 方法设计 |
| 4.2.2 实验验证与分析 |
| 4.3 复杂结构物体的单帧功率谱散射成像 |
| 4.3.1 算法优化 |
| 4.3.2 实验结果与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 可变孔径傅里叶叠层散射成像技术与实现 |
| 5.1 现有傅里叶叠层技术原理 |
| 5.1.1 现有傅里叶叠层技术的优势与不足 |
| 5.1.2 傅里叶叠层技术拓宽成像视场原理分析 |
| 5.2 可变孔径傅里叶叠层成像技术设计 |
| 5.3 可变孔径傅里叶叠层成像技术验证 |
| 5.3.1 仿真验证 |
| 5.3.2 实验验证 |
| 5.4 基于可变孔径傅里叶叠层技术的散射成像实现 |
| 5.4.1 技术方法与实验系统设计 |
| 5.4.2 方法可行性验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 软扫描傅里叶叠层单帧散射成像技术设计与实现 |
| 6.1 傅里叶叠层方法去除解模糊现象分析 |
| 6.2 软扫描傅里叶叠层单帧散射成像技术设计 |
| 6.2.1 技术框架设计 |
| 6.2.2 软扫描过程及重构算法 |
| 6.3 软扫描傅里叶叠层单帧散射成像技术实现 |
| 6.3.1 方法可行性验证 |
| 6.3.2 方法优越性验证 |
| 6.3.3 方法普适性验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 高动态范围融合图像程序 |
（4）基于BLOB分析和机器学习的煤矸石在线图像识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 煤矸石自动识别技术研究现状 |
| 1.3 煤矸石图像识别关键技术难点 |
| 1.4 课题来源和主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 课题主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 煤矸石自动分拣视觉检测系统的构建 |
| 2.1 视觉系统总体方案设计 |
| 2.1.1 图像检测目标物分析 |
| 2.1.2 视觉系统总体方案 |
| 2.2 光学成像系统选型设计 |
| 2.2.1 工业相机选型 |
| 2.2.2 镜头选型 |
| 2.3 照明系统设计 |
| 2.4 通讯系统设计 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于频域的聚焦评价函数研究 |
| 3.1 聚焦评价函数的理论依据和研究现状 |
| 3.1.1 聚焦评价函数的理论依据 |
| 3.1.2 国内外研究现状 |
| 3.2 聚焦评价函数的评价指标 |
| 3.3 影响评价函数评价效果的因素分析 |
| 3.3.1 硬件影响因素 |
| 3.3.2 聚焦窗口选择 |
| 3.3.3 聚焦步距选择对评价函数影响 |
| 3.4 现有聚焦评价函数及其研究 |
| 3.4.1 基于空间域的聚焦评价函数 |
| 3.4.2 基于频域的聚焦评价函数 |
| 3.4.3 基于信息理论的评价函数 |
| 3.5 基于频域的聚焦评价函数的算法改进及测试比对 |
| 3.5.1 基于频域的聚焦评价函数算法改进 |
| 3.5.2 基于频域的聚焦评价函数的性能测试 |
| 3.5.3 与其他评价函数的对比测试 |
| 3.5.4 测试结论 |
| 3.6 基于频域的聚焦评价函数在煤矸石智能分拣系统中应用 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于阈值分割和游程连通域标记的BLOB特征提取算法研究 |
| 4.1 图像分割基本原理及特征提取算法总体方案设计 |
| 4.1.1 图像分割的基本原理 |
| 4.1.2 算法的总体方案设计 |
| 4.2 图像阈值分割研究现状及机器视觉常用阈值分割算法 |
| 4.2.1 图像阈值分割技术研究现状 |
| 4.2.2 机器视觉中常用的图像阈值分割算法 |
| 4.3 游程的几个相关定义和游程连通域标记算法研究现状 |
| 4.3.1 游程及其连通性定义 |
| 4.3.2 游程连通域标记算法研究现状 |
| 4.4 基于阈值分割和游程连通域标记的特征提取算法 |
| 4.4.1 基于游程的连通区域标记两次扫描快速算法 |
| 4.4.2 区块特征参数计算和边缘提取 |
| 4.5 图像特征提取算法底层函数库构建 |
| 4.5.1 图像阈值计算函数 |
| 4.5.2 区块分割函数 |
| 4.6 算法验证 |
| 4.6.1 图像分割实验 |
| 4.6.2 噪声对分割算法的影响 |
| 4.6.3 实验结论 |
| 4.7 煤矸石图像几何特征提取实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于无矸图像过滤和BLOB分析的煤矸石识别与定位研究 |
| 5.1 无矸图像的过滤方法 |
| 5.1.1 过滤目标分析 |
| 5.1.2 图像过滤方法的过滤参数选取 |
| 5.2 基于BLOB分析的煤矸石二次精确识别与定位 |
| 5.2.1 方法基本原理 |
| 5.2.2 煤矸石的精确识别 |
| 5.2.3 定位特征参数提取方法与实验验证 |
| 5.2.4 运动产生的影响及其解决方法 |
| 5.3 基于无矸图像过滤和BLOB分析的煤矸石识别与定位实验 |
| 5.3.1 算法总体流程 |
| 5.3.2 软件总体框架及界面 |
| 5.3.3 算法应用实验 |
| 5.4 小结 |
| 6 基于机器学习的小概率煤矸石识别实验研究 |
| 6.1 支持向量机基本原理 |
| 6.1.1 支持向量机基本原理 |
| 6.1.2 基于机器学习的小概率煤矸石分类实验基本思路 |
| 6.2 分类特征参数选取 |
| 6.2.1 灰度共生矩阵纹理特征参数 |
| 6.2.2 基于灰度直方图的特征参数 |
| 6.2.3 清晰度评价函数 |
| 6.3 数据集的生成 |
| 6.3.1 煤矸石识别中的误判原因分析和样本图像的构建 |
| 6.3.2 分类实验的数据集生成 |
| 6.4 数据的训练与测试 |
| 6.4.1 数据的归一化 |
| 6.4.2 数据训练与测试 |
| 6.4.3 测试结论 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于光学法的风电齿轮箱油液磨粒在线监测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 油液磨粒检测技术的研究现状 |
| 1.2.1 离线式油液磨粒检测的研究现状 |
| 1.2.2 在线式油液磨粒检测的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 全文章节安排 |
| 2 基于光学法的油液磨粒在线监测原理与系统设计方案 |
| 2.1 齿轮箱机械磨损过程与磨粒类型特征分析 |
| 2.1.1 齿轮箱机械磨损过程分析 |
| 2.1.2 磨粒类型特征分析 |
| 2.2 油液磨粒图像清晰度的影响因素分析 |
| 2.2.1 显微成像系统分析 |
| 2.2.2 油液运动与磨粒受力分析 |
| 2.3 油液磨粒监测系统总体设计方案 |
| 2.3.1 系统设计要求 |
| 2.3.2 系统总体结构设计 |
| 2.4 油液磨粒采样关键装置的设计 |
| 2.4.1 进液装置的设计 |
| 2.4.2 采样油池的设计 |
| 2.4.3 显微成像系统的选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于嵌入式的油液磨粒硬件电路与操作系统设计 |
| 3.1 硬件电路设计需求分析 |
| 3.1.1 嵌入式处理器性能的分析与选择 |
| 3.1.2 通信方式和接口的分析与选择 |
| 3.2 嵌入式硬件电路设计 |
| 3.2.1 核心板设计 |
| 3.2.2 底层板设计 |
| 3.3 无线通信电路设计 |
| 3.3.1 GPRS无线通信芯片的选择 |
| 3.3.2 无线通信芯片外围电路设计 |
| 3.4 嵌入式操作系统的搭建 |
| 3.4.1 PC-Linux交叉编译环境的搭建 |
| 3.4.2 ARM-Linux操作系统的搭建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 油液磨粒监控终端的应用程序设计 |
| 4.1 油液磨粒图像的采集与处理 |
| 4.1.1 油液磨粒图像的采集 |
| 4.1.2 油液磨粒图像的预处理 |
| 4.1.3 油液磨粒图像的后处理 |
| 4.2 油液磨粒模糊图像的恢复 |
| 4.2.1 运动模糊参数辨识与恢复 |
| 4.2.2 离焦模糊参数辨识与恢复 |
| 4.3 油液磨粒形貌特征参数的提取与表达 |
| 4.3.1 磨粒提取与标号 |
| 4.3.2 特征参数的数字化表达 |
| 4.4 油液磨粒数据的无线通信设计 |
| 4.4.1 磨粒数据发送前的准备操作 |
| 4.4.2 基于GPRS的数据远程无线通信程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 监控中心界面设计与系统联调实验 |
| 5.1 监控中心界面设计 |
| 5.1.1 网络通信 |
| 5.1.2 数据库 |
| 5.1.3 多线程 |
| 5.1.4 统计与显示 |
| 5.2 油液磨粒在线监测系统联调实验 |
| 5.2.1 系统标定实验 |
| 5.2.2 系统联调实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于微小型机器人的显微操作系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外显微操作系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及论文章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 基于微小型机器人的显微操作系统的构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微小型机器人结构设计 |
| 2.2.1 平面运动模块 |
| 2.2.2 纵向运动模块 |
| 2.3 微小型机器人驱动方式设计 |
| 2.3.1 平面运动模块驱动方式 |
| 2.3.2 纵向运动模块驱动方式 |
| 2.3.3 模拟量输出卡 |
| 2.3.4 多通道功率放大器 |
| 2.4 微小型机器人的运动机理分析 |
| 2.4.1 平面运动模块的运动机理 |
| 2.4.2 纵向运动模块的运动机理 |
| 2.5 显微操作系统总体控制体系 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于全局视野的微小型机器人技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 全局视野下微小型机器人定位方法研究 |
| 3.2.1 全局定位特征的选取 |
| 3.2.2 颜色空间的选取 |
| 3.2.3 二值化与形态学处理 |
| 3.2.4 位姿提取 |
| 3.3 全局视野下微小型机器人伺服控制 |
| 3.3.1 机器人的运动路径规划 |
| 3.3.2 微操作工具末端搜索算法 |
| 3.4 基于最小二乘法的全局摄像机标定 |
| 3.4.1 摄像机标定原理 |
| 3.4.2 角点提取 |
| 3.4.3 基于最小二乘法的摄像机标定实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于显微视野的微操作工具末端技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 显微视野下微操作工具末端定位方法研究 |
| 4.2.1 基于模板匹配的微操作工具末端粗定位 |
| 4.2.2 基于外轮廓检测的微操作工具末端精定位 |
| 4.3 基于小波变换的清晰度评价函数及自动聚焦实现 |
| 4.3.1 图像清晰度与清晰度评价函数 |
| 4.3.2 基于小波变换的清晰度评价函数 |
| 4.3.3 自动聚焦的实现 |
| 4.4 微操作工具的深度信息提取 |
| 4.4.1 显微镜光学成像原理 |
| 4.4.2 点扩散函数及成像系统数学模型 |
| 4.4.3 点扩散参数辨识 |
| 4.4.4 点扩散参数与离焦量映射关系的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 显微操作平台的建立与实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 显微操作系统的软件实现 |
| 5.3 显微操作系统的硬件组成 |
| 5.4 全局摄像机标定实验 |
| 5.5 显微针对插验证实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于对焦显微法的微纳表面形貌光学测量技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词 |
| 符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 微纳表面形貌光学测量技术 |
| 1.2.1 共聚焦显微法 |
| 1.2.2 干涉显微法 |
| 1.2.3 数字全息显微法 |
| 1.2.4 对焦显微法 |
| 1.3 基于对焦显微法的微纳表面形貌光学测量技术发展概况 |
| 1.3.1 国外发展概况 |
| 1.3.2 国内发展概况 |
| 1.4 本文选题依据 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 基于对焦显微法的表面形貌测量原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.3 图像像素点聚焦评估 |
| 2.3.1 常用聚焦评估算子 |
| 2.3.2 聚焦评估算子比较分析 |
| 2.4 纵向深度计算 |
| 2.5 生成点云 |
| 2.5.1 三维点横向坐标计算 |
| 2.5.2 放大率标定方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 离焦成像仿真技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光学成像仿真原理 |
| 3.3 仿真程序设计 |
| 3.4 仿真参数确定 |
| 3.5 仿真效果验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 表面形貌测量算法优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于自适应区间的聚焦曲线拟合算法 |
| 4.3 基于中值滤波的点云去噪方法 |
| 4.4 基于空间连续性的点云优化方法 |
| 4.4.1 问题分析 |
| 4.4.2 点云优化方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统平台搭建与实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 硬件系统 |
| 5.3 软件系统 |
| 5.4 测量流程 |
| 5.5 测量实验 |
| 5.5.1 精度验证实验 |
| 5.5.2 面向金属3D打印件表面检测的应用实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）基于单CCD摄影的泡状流近焦深度内微气泡的识别（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 测量装置 |
| 3 泡状流进深与物像的特征 |
| 3.1 光学点扩散函数与进深的关系 |
| 3.2 焦平面物像的识别 |
| 3.3 泡状流的特征 |
| 3.4 流经焦平面的泡状流气泡的数学描述 |
| 4 静止微气泡的进深特征 |
| 5 近焦深度内泡状流气泡的识别及误差评估 |
| 5.1 近焦深度内泡状流气泡的识别 |
| 5.2 误差评估 |
| 6 测试实例 |
| 7 结 论 |
（9）基于单目视觉的散焦测距算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 测距方法概述 |
| 1.2.1 主动测距方法 |
| 1.2.2 被动测距方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 散焦测距算法的应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本文结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 散焦测距算法的研究 |
| 2.1 散焦测距算法的原理 |
| 2.1.1 散焦图像光学模型 |
| 2.1.2 散焦图像的点扩散函数 |
| 2.1.3 求取物体的深度信息 |
| 2.1.4 归一化 |
| 2.2 Pentland的散焦测距算法 |
| 2.2.1 两幅模糊程度不同的图像测距算法 |
| 2.2.2 利用物体模糊的测距算法 |
| 2.3 Subbarao的散焦测距算法 |
| 2.3.1 算法的数学模型 |
| 2.3.2 数学原理 |
| 2.3.3 通过改变成像系统的光学参数实现测距 |
| 2.4 其他几种被动散焦测距算法 |
| 2.4.1 DFD1F算法 |
| 2.4.2 矩阵迭代算法 |
| 2.4.3 有理滤波算法 |
| 2.5 主动散焦测距算法 |
| 2.5.1 主动散焦测距算法的特点 |
| 2.5.2 主动散焦测距算法的实现 |
| 2.5.3 高密度全局主动散焦测距算法 |
| 2.5.4 投影散焦的主动散焦测距算法 |
| 2.5.5 投影正交正弦光栅的全局主动散焦测距算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 点扩散函数算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像清晰度评价函数 |
| 3.2.1 清晰度评价函数原理 |
| 3.2.2 几种常见的清晰度评价函数 |
| 3.2.2.1 灰度梯度评价函数 |
| 3.2.2.2 统计学评价函数 |
| 3.2.2.3 信息学评价函数 |
| 3.2.3 清晰度评价函数的选取 |
| 3.2.3.1 适合单目视觉单幅图像散焦测距的清晰度评价函数 |
| 3.2.3.2 实验分析 |
| 3.3 散焦模糊图像复原 |
| 3.3.1 散焦图像退化模型 |
| 3.3.2 散焦模糊图像复原算法 |
| 3.3.2.1 点扩散函数模型 |
| 3.3.2.2 滤波器 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 利用灰度梯度法确定实际成像位置的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 光学原理 |
| 4.3 物体的三维形貌恢复算法 |
| 4.3.1 三维形貌恢复的基本理论 |
| 4.3.2 几种经典的散焦恢复形貌算法 |
| 4.4 灰度梯度法 |
| 4.4.1 梯度空间 |
| 4.4.2 郎伯体 |
| 4.4.3 灰度梯度法的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 单幅图像的散焦测距算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 摄像系统的标定 |
| 5.3 单幅图像的散焦测距算法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 6 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表的学术论文 |
（10）基于离焦的微操作机器人系统光轴方向深度测量（论文提纲范文）
| 1.引言 |
| 2. 基于离焦光学传递函数的显微成像系统模型 |
| 2.1.光学显微镜物镜分析 |
| 2.2.显微物镜离焦光学传递函数 |
| 2.3.显微数字成像系统的离焦成像模型 |
| 3. 显微图像在线深度测量 |
| 3.1.理论离焦量计算 |
| 3.2.条状物体快速辨识算法 |
| 3.3.理论离焦量与真实离焦量的映射关系 |
| 4. 实验结果 |
| 4.1.离焦光学传递函数模型参数 |
| 4.2.深度测量结果 |
| 4.3.实验结果对比 |
| 5. 微操作机器人系统双针互插实验 |
| 6.结论 |
四、基于系统辨识的显微镜点扩散参数提取方法及应用（论文参考文献）
- [1]STORM超分辨成像活细胞线粒体动态过程研究[D]. 潘文慧. 深圳大学, 2020(10)
- [2]结构光照明超分辨荧光显微镜的重建算法研究[D]. 范骏超. 华中科技大学, 2020
- [3]基于光学相位恢复方法的计算散射成像关键技术研究[D]. 唐武盛. 国防科技大学, 2020(01)
- [4]基于BLOB分析和机器学习的煤矸石在线图像识别研究[D]. 邹华东. 中国矿业大学(北京), 2019(04)
- [5]基于光学法的风电齿轮箱油液磨粒在线监测系统研究[D]. 胡泽民. 北京交通大学, 2019(01)
- [6]基于微小型机器人的显微操作系统关键技术研究[D]. 兰玉兵. 华南理工大学, 2018(12)
- [7]基于对焦显微法的微纳表面形貌光学测量技术研究[D]. 卞新光. 南京航空航天大学, 2018(02)
- [8]基于单CCD摄影的泡状流近焦深度内微气泡的识别[J]. 张蓉生,张伟华,曹丹. 仪器仪表学报, 2010(11)
- [9]基于单目视觉的散焦测距算法的研究[D]. 董杰. 中国海洋大学, 2010(06)
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