本文使用自行设计的光纤探针深度计,实现了哺乳动物组织体中光能流率的精确测定,并结合后向散射反射率的测量结果,利用Monte Carlo模型的部分结论,计算出了猪肉和牛肉组织的光学特性参数。

本文利用准分子激光CVD技术以液态SnCl4和氧气为源制出了半径45μm的SnO2薄膜微透镜及微透镜阵列。并从反应机制和生长规律出发对这一生长技术特点和前景进行了阐述。

为了实现大波束指向范围和精细步进调节的光波束形成网络, 采用了基于光学色散实现光真延时的方法。通过光开关实现N路高色散光纤路径切换获得大步进等延时差, 实现了波束指向的大范围和大步进调节; 通过调谐线性啁啾光纤光栅色散系数连续调谐获得小步进等延时差, 实现了波束指向的小范围和小步进调节。结果表明, 波束指向角度范围为-73.74°~+73.74°, 切换步进为0.458°, 基于光学色散原理可以实现光波束形成网络的大波束指向范围和精细步进调节。这一结果对优化相控阵天线系统设计是有帮助的。

为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边缘检测中由于滤波处理造成边缘损坏的缺陷,而且可以灵活地控制曲线演化速率;然后,将该速度函数乘入到无边缘主动轮廓模型的能量项中,避免了线性组合中的权重分配问题,同时具有全局分割能力。通过理论分析和实验验证,改进模型的相对差异度均小于1%,运行时间均低于对比模型。结果表明,新模型实现了灰度分布不均匀图像的精确分割,同时分割效率也有所提高。

为了提高星载激光雷达探测灵敏度，采用高增益放大电路设计了探测电路，理论分析了探测概率、虚警率、信噪比等指标的制约关系，对带宽、增益、阈值门限等参量进行优化设计，并进行了实验验证。结果表明，探测电路实现了灵敏度9nW，探测概率95%，虚警概率10^-5，相比国内同类产品有显著提高。这一结果对星载激光雷达的发展是有帮助的。

为了解决阿尔茨海默病3维正电子发射断层成像(PET)与核磁共振成像(MRI)相同位置强度不同问题，同时保留MRI大脑皮质、脑回沟、海马体等的萎缩情况, 首先将两幅源图像在统计参量图(SPM)中预处理，再利用3维剪切波系统(ShearLab 3D)最优表达高维数据的能力对图像分解，生成低高频子带，并以方差作为阈值将高频子带分为中高频子带。低频子带使用3维扩展的加权局部能量与改进拉普拉斯算子的加权和加权的融合规则，并引入锐化矩阵为权重参量，使融合图像边缘清晰; 中频子带以绝对值为活动度量增强图像的边缘信息; 高频子带以3个3维底层特征加权融合规则增强图像的细节特征。最后，利用ShearLab 3D逆变换获得PET/MRI图像。结果表明，ShearLab 3D变换的融合结果整体优于空域和小波变换；ShearLab 3D方法中将不同融合规则对比分析，该算法融合结果的平均梯度、空间频率、边缘强度、综合熵分别提高了11.09%，22.58%，152.68%，0.58%，解决了边缘模糊、细节不清晰的问题。该研究为PET/MRI图像融合提供了参考。

由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想。为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法。首先对基于边界的距离正则化水平集演化(DRLSE)模型进行改进,将区域信息引入到边界指示函数中,并用改进后的边界指示函数代替DRLSE模型中的边界指示函数,最后,得到一个梯度与区域信息相结合的水平集演化模型。结果表明,本文中的模型能准确分割甲状腺肿瘤超声图像,且在分割效率和分割精确度方面均比DRLSE模型有所提高。

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。