基于多源点扩散耦合边界的纤维多层显微图像融合

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61172119
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

目标清晰图像的获取在纤维图像检测等光学显微镜的应用中非常重要,然而受光学系统景深限制,超景深微观目标难以在一个焦平面清晰成像。本项目将采用多聚焦图像区域融合的方法,探索光学显微镜成像"多焦面"问题的解决方案。我们以新的视角剖析同视野、多层图像区域融合问题,提出融合区域是由清晰源点扩散形成的设想,并进一步假设不同源点扩散相遇后,会形成两两耦合且不可渗透的固定边界,进而实现清晰、互补且符合目标成像特征的融合区域划分。项目从多层图像清晰源点选取、多源点扩散耦合边界计算、不规则区域图层选取等方面展开研究,重点解决清晰度扩散数学模型构建、边界数值解计算、耦合边界图像描述等问题,拟形成直接可用的、与自动聚焦同步的超景深目标多层显微图像融合算法。本项目为多聚焦图像区域融合提供了新的思路,研究预期成果将为"多焦面"共性问题的解决奠定理论基础,为纤维图像检测等光学显微镜应用中超景深目标清晰成像提供解决方案。

结项摘要

纺织纤维粗细不均匀并存在一定的弯曲,受光学系统景深限制,纤维目标难以在一个焦平面清晰成像。本项目研究目标在超景深条件下,如何将同视野不同聚焦位置的多个图层合成为一幅清晰的融合图像,同时拓展该技术在纺织品、医学等领域自动识别、检测的应用。项目初期提出图层融合区域是由清晰源点扩散形成的设想,并假设不同源点扩散相遇后,会形成两两耦合且不可渗透的固定边界,进而实现清晰、互补且符合目标成像特征的融合区域划分。随着项目研究的深入,将这一思路进一步优化,提出所有的清晰融合点均应来自某个图层的清晰区域,并由此拼接成一幅更为清晰的融合图像。通过与多种融合方法比较,证明这一方法针对纺织纤维的多图层融合效果最优。.在此基础上课题开展了基于多焦面融合图像的非织造纤网取向、孔隙、覆盖率及纤维细度检测;纱线毛羽以及织物深层信息的起毛起球检测;载玻片全景多点取样平面拟合快速聚焦算法;木棉和棉纤维自动识别等研究。.项目资助期间,课题负责人发表了SCI论文10篇,其中标注本项目资助6篇,录用SCI论文1篇,申请国家发明专利11项,授权9项,获得包括“中国纺织工业联合会科技进步一等奖”在内的省部级奖项三项,获得“全国优秀博士学位论文作者专项基金”及“新世纪优秀人才计划”资助。作为博士生导师指导博士4人,指导硕士14人,已毕业硕士8人,其中1人获得东华大学优秀硕士论文。.基于本项目研究成果,项目负责人独立研制了3台纺织品检测设备并成功商业化,分别是“DHU-10全自动纤维细度仪”,“DHU-11非织造纤网取向分析系统”,“DHU-6纤维含量分析仪”,拥有包括日本东洋纺、香港东方羊绒在内的国内外40余家用户。通过与上海北昂精密光电仪器股份有限公司合作,课题负责人开发出“LABB全自动染色体扫描和识别系统”,已取得国家医疗设备注册许可证(国内独家),该仪器已拥有包括北京301医院、成都妇幼在内的18家大型三甲医院用户,与蔡司、徕卡两家国外公司的相关产品形成市场竞争。.本项目研究成果不仅为多聚焦图像区域融合提供了新的思路,还为"多焦面"共性问题的解决奠定基础,对于纺织品、医学图像检测等光学显微镜应用中如何清晰成像提供解决方案和应用拓展。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Stereovision for three-dimensional measurements of fabric pilling
用于织物起球三维测量的立体视觉
  • DOI:
    10.1177/0040517511418564
  • 发表时间:
    2011-12
  • 期刊:
    Textile Research Journal
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Xu, Bugao;Yu, Wurong;Wang, RongWu
  • 通讯作者:
    Wang, RongWu
Feature-based 3D reconstruction of fabric by binocular stereo-vision
基于特征的双目立体视觉织物 3D 重建
  • DOI:
    10.1080/00405000.2014.1000012
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    Journal of the Textile Institute
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    王荣武
  • 通讯作者:
    王荣武
棉纤维成熟度检测方法的研究现状与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    纺织学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张贤淼;王荣武;吴雄英
  • 通讯作者:
    吴雄英
Multi-focus image fusion for enhancing fiber microscopic images
用于增强纤维显微图像的多焦点图像融合
  • DOI:
    10.1177/0040517511407377
  • 发表时间:
    2012-02
  • 期刊:
    Textile Research Journal
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Wang, RongWu;Xu, Bugao;Zeng, Peifeng;Zhang, Xianmiao
  • 通讯作者:
    Zhang, Xianmiao
Characterizing Profiled Fibers by Multiscale Shape Representations
通过多尺度形状表示表征异形纤维
  • DOI:
    10.1520/jte104253
  • 发表时间:
    2012-03
  • 期刊:
    Journal of Testing and Evaluation
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    RongWu Wang;LiPing Tang;PeiFeng Zeng;BuGao Xu
  • 通讯作者:
    BuGao Xu

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基于卷积神经网络的非织造材料三维点云重建
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈旭旭;王荣武
  • 通讯作者:
    王荣武
基于数字图像处理的非织造布均匀性检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    产业用纺织品
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方赵琦;张弘楠;王荣武;覃小红
  • 通讯作者:
    覃小红
服饰设计视觉显著性检测
  • DOI:
    10.13475/j.fzxb.20161001406
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    纺织学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙菲菲;徐平华;丁雪梅;王荣武;吴雄英
  • 通讯作者:
    吴雄英

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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