-
公开(公告)号：CN101634630B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910041924.5
申请日：2009-08-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N21/55
Abstract: 本发明涉及表面等离子体共振生化传感扫描检测技术。本发明针对基于共振角检测的表面等离子体共振生化传感器，提出一种表面等离子体共振生化分析的二维扫描检测方法及装置。所谓二维扫描检测是对二维传感芯片进行单光束二维扫描检测。通过精心设计角度扫描的旋转轴位置和二维扫描路径，使得在角度扫描和二维扫描过程中，光束入射到被检测芯片上的入射点不偏离需检测的样品点，克服了基于共振角检测的表面等离子体共振生化传感器在二维扫描检测过程中，光束入射点容易偏离检测样品的难题，这对提高二维扫描检测的传感芯片样品密度，实现高精度高通量检测具有重要的意义，在生化分析中将具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN101576731B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200910040114.8
申请日：2009-06-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G03H1/22
Abstract: 本发明公开了一种高质量的弱相干光数字全息位相再现图的获取方法，数字全息的光源为弱相干光源，其特征在于包括以下步骤：(1)用普通照相方式得到全息记录面处的强度图；(2)进行数字全息记录和再现，得到全息记录面处的强度再现图和位相再现图；(3)对强度图和强度再现图进行相关运算，得到相关系数；(4)多次通过相移器改变相移角，重复步骤(2)～(3)；得到一系列的强度再现图、位相再现图及对应的相关系数；(5)最大的相关系数对应的位相再现图即为高质量的数字全息位相再现图。本发明不需要标准对照物，通过被测物本身的强度信息实时评价位相再现图的质量，获得高质量的位相再现图，对数字全息的应用具有非常重要的意义。
-
公开(公告)号：CN101576731A
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200910040114.8
申请日：2009-06-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G03H1/22
Abstract: 本发明公开了一种高质量的弱相干光数字全息位相再现图的获取方法，数字全息的光源为弱相干光源，其特征在于包括以下步骤：(1)用普通照相方式得到全息记录面处的强度图；(2)进行数字全息记录和再现，得到全息记录面处的强度再现图和位相再现图；(3)对强度图和强度再现图进行相关运算，得到相关系数；(4)多次通过相移器改变相移角，重复步骤(2)～(3)；得到一系列的强度再现图、位相再现图及对应的相关系数；(5)最大的相关系数对应的位相再现图即为高质量的数字全息位相再现图。本发明不需要标准对照物，通过被测物本身的强度信息实时评价位相再现图的质量，获得高质量的位相再现图，对数字全息的应用具有非常重要的意义。
-
公开(公告)号：CN1804865A
公开(公告)日：2006-07-19
申请号：CN200610033101.4
申请日：2006-01-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了一种基于表面等离子体共振现象的指纹图像采集方法，光源发出的光束经扩束透镜组扩束、准直为一准平行光束，再经起偏器起偏后成为一振动方向平行于入射面的偏振光，该偏振光入射到一棱镜，经棱镜底面投射到金属膜上，将手指纹压在金属膜上或用油墨印在金属膜上，反射光经一成像透镜组，成像在图像传感器上，图像传感器采集反射光束中的指纹图像。该方法相对现有的全反射光学指纹图像采集方法，能够大幅度提高采集指纹图像的质量，对多汗手指和强光环境下也能获得良好的采集效果，有利于提高指纹识别的精度、准确度和指纹识别系统的处理速度。
-
公开(公告)号：CN118465992A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410409328.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种结构光照明共焦成像方法、装置及存储介质，方法包括：标定空间光调制器的调制面上调制单元点与相机光敏面上的像元点之间的点对点物像共轭关系；根据预设调制花样组数，生成调制花样集；将所述调制花样集中的所述余弦分布调制花样加载到所述空间光调制器上，得到对应的余弦分布结构光；通过所述余弦分布结构光对目标样品进行照射处理，得到目标样品图像；根据所述点对点物像共轭关系和多幅所述目标样品图像，计算与相机每个像元点共轭的物点发出的共轭信号；将多项所述共轭信号进行组合，得到共焦图像。本发明实现了共焦成像，提高计算效率，减少成像时间。本发明可应用于光学显微成像技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113436087B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110626973.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像二值化及显示方法、存储介质和终端设备，图像二值化方法包括先复制初始多灰度级图像，得到k张多灰度级子图像；然后对第1张多灰度级子图像，在帧内施行基于误差扩散的二值化算法，并计算第1张多灰度级子图像的每个像素因阈值化所导致的量化误差；接着在帧间施行基于误差扩散的二值化算法：将量化误差依次乘上帧间误差扩散模板中的m个权重值，再加到m张多灰度级子图像的对应像素灰度值上；第2张至第k张多灰度级子图像同样在帧内和帧间进行误差扩散，完成二值化处理，最终得到k张二值化子图像。这些二值化子图像可以逼近初始多灰度级图像，且不容易在有大片灰度相近的图像区域形成结构化的噪声和产生伪轮廓。
-
公开(公告)号：CN114486827A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210009243.6
申请日：2022-01-06
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明提供提高结构照明共焦显微成像效率和性能的方法及系统，方法包括：计算机生成高频条纹图案，将该图案依次传到空间光调制器上，以使其通过图案将光源发出的均匀光束调制成空间分布不均匀的结构光；高频条纹图案为傅里叶变换基底图案中对应高频傅里叶系数的条纹图案；将结构光投影到样品以使其与结构光作用后发出的光束成像到相机光敏面；从相机拍摄的每张样品与结构光作用后的图像中提取坐标相同的光强值组成光强序列以重建弥散斑图像；确定光敏像元在空间光调制器上的共轭点的坐标，从弥散斑图像中抽取与该光敏像元共轭的点的信号，按照光敏像元的像素坐标重组。该方法能够提高共焦显微图像的对比度和光切片效果，测量次数也大大减少。
-
公开(公告)号：CN111256583B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010078471.X
申请日：2020-02-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种差分自混合干涉测量系统及方法，该系统由随机偏振激光器发射激光束，形成两束光，一光束通过线偏振器和光衰减器后入射到被安置在载物台的待测物上，光束被待测物反射按原路返回进入随机偏振激光器的谐振腔，形成反馈光束；反馈光束与谐振腔内光束形成自混合干涉。另一光束入射到偏振分光棱镜进行偏振分光，分成一束为P偏振光，另一束为S偏振光；第一光电探测器探测P偏振光信号，第二光电探测器探测S偏振光信号；信号处理器分别与第一光电探测器以及第二光电探测器相连，将探测到的两路差分干涉信号，放大后再由信号采集器传输至计算机；计算机将采集到的两路干涉信号进行差分降噪后，进行处理可获得待测物的相关被测信息。
-
公开(公告)号：CN112529792A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011310821.7
申请日：2020-11-20
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种免畸变模型的相机畸变校正方法，首先计算机生成纵向和横向两组标准条纹图像作为校正模板并在平板显示器显示，相机拍摄这些图像，获得畸变图像；然后分别对两组畸变图像进行相移相位求解和相位解包裹，获得畸变图像的相位分布；获取畸变图像的瞬时空间频率分布，确定畸变中心条纹瞬时频率；接着提取畸变中心附近连续多点的畸变图像相位值，进行线性拟合，获取无畸变图像的相位值；将畸变图像与无畸变图像的相位分布相减，得到畸变图像畸变相位分布，再获得畸变图像畸变量分布；再获取校正坐标系下的畸变量分布后和校正映射图谱；最终利用校正映射图谱对相机拍摄的图像进行畸变校正。本发明无需畸变模型即可校正畸变相机图像。
-
公开(公告)号：CN111856478A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010692515.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种免成像的运动物体探测与三维追踪装置及方法，方法包括先利用控制设备控制空间光调制器生成一套正弦条纹图案调制照明，生成的结构光经成像系统和分束装置分成两束偏振光，再经反射装置反射从两个正交方向投射到待测场景，并生成穿过场景的两束透射光，接着两束透射光由光电探测器接收，由数据采集卡得出信号幅值，由控制设备根据信号幅值变化来判断场景中是否存在运动物体以及得出运动物体的三维空间坐标和运动轨迹。本发明装置结构简单成本低，本发明方法无需获取、重建或处理物体的图像，空间定位所需采集的数据量少且数据获取时间短，计算复杂度低且耗时短，可实现运动物体甚至高速运动物体的长时间实时探测和跟踪。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.021 seconds)
