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一種三維像素超分辨顯微成像方法，其特征在于，沿與圖像采 集裝置傳感器平面水平方向 x、豎直方向 y 和顯微鏡的 z 軸方向各均成 非直角空間偏轉角的空間矢量掃描樣品，以能夠使每兩張相鄰的圖像 切片之間沿著 x,y,z 方向均有亞像素位移的步長進行掃描，通過圖像采 集裝置采集得到原始三維圖像序列 A，將原始圖像序列 A 根據無損采 樣原則分割成多組三維圖像序列 Bi，對 Bi 進行超分辨處理，生成三維 高分辨圖像 E，

單像素光子計數成像以一個像素的點探測器利用空間光調制實現二維空間分辨測量，可以在二維空間的分布中節約一個維度，相比面陣列探測器節約了成本，并能用于更多的譜段成像，同時由于大幅提高了測量光通量，在極弱光條件下具有獨特的優勢。基于壓縮感知理論發展出的光子計數單像素相機，采用統計模型進行隨機調制，進而實現光子計數成像，該成像技術在太赫茲成像、顯微成像、機器視覺等諸多應用領域得到了廣泛應用。目前缺少能夠幫助學生深刻地理解單像素光子計數成像的基礎知識以及壓縮感知理論的用于教學的單像素光子計數成像設備，故此設計本設備，以幫助大學生理解光子計數成像的基本原理與應用。 圖1.單像素光子計數成像設備樣機

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本發明所提供了一種基于超像素分割的圖像語義標注方法，首先將基于圖像超像素分割提取的特征圖塊輸入卷積神經網絡，再將卷積神經網絡訓練得到的特征向量進行擴展和加權處理，最后構建條件隨機場模型進行語義類別標注預測。由于采用本發明的技術方案，該方法將超像素塊作為研究對象，簡化了用于基于圖像超像素分割提取的特征圖塊的復雜度，提高了語義標注的計算效率；另外，采用多

產品詳細介紹                      德國萊卡DMC4500彩色數碼攝像頭、CCD相機                        聯系方式：QQ179520327、01080497309500萬有效像素、2/3" sony ICX282 CCD 、像元尺寸3.4 μm x 3.4 μm 、36bit 彩色深度一、德國萊卡DMC4500彩色數碼攝像頭、CCD相機簡介：Leica DMC4500 彩色攝像頭可在日常分析和記錄工作中攝取清晰、明亮的圖像。作為一款功能全面且操作簡易的工具，Leica DMC4500 旨在簡化從攝取到處理的整個成像過程。無論是病理學或藥物試驗等生命科學應用，還是質量控制和故障分析等工業應用，它都是您的理想之選。◇ USB 3.0 interface提供 USB 3.0 接口（兼容USB2.0接口），可在任何計算機或筆記本電腦上實現即插即用。◇ 采用成熟可靠的 500 萬像素 CCD 傳感器，運行快速而又高效。◇ 實時成像速度高達 18 幀／秒，可在計算機屏幕上直接進行樣品的定位和對焦。◇ 體驗 SXGA 分辨率為 1280 x 960 像素的實時圖像預覽。◇ 噪聲抑制能力出眾，完美采集未經處理的 CCD 信號。◇ Leica DMC4500 在攝像頭內部直接對來自 CCD 芯片的圖像信息進行數字化轉換。◇ 可執行 14 位分辨率的數字化轉換。◇ 攝像頭支持真彩色校準，提供自然的色彩重現效果，繼而生成高質量的圖像。◇ 在 SXGA 逐行掃描以及全幀模式下，分別能以 18 幀／秒和 9 幀／秒的幀速快速攝取實時圖像。 二、LEICA DMC 4500高性能的顯微鏡軟件Leica Application Suite (LAS) 和LAS X將徠卡顯微鏡、宏觀鏡以及數字攝像頭整合到一個通用的環境中。 借助 LAS 軟件和 LAS X軟件，您可加快數字圖像的可視化和強化，并測量、記錄和歸檔您的圖像。 對于特定應用，徠卡還可提供Live Image BuilderLive 等專家模塊供選擇，讓您的日常工作更輕松。

產品詳細介紹德國萊卡DFC450、DFC450C（冷卻功能）數碼攝像頭、CCD相機主要特點：500萬有效像素、2/3" sony ICX282 CCD 、像元尺寸3.4 μm x 3.4 μm 、36bit 彩色深度Leica DFC450 、DFC450C highlights：? Fast (18fps) and large (1280×960 pixel) live image for fast focusing and positioning of the specimen.? High quality 5-megapixel CCD for brilliant captured images.? Wide range of exposure times to match all types of illuminations and contrast techniques.? Freely defined region of interest for fastest live image update and precise focus position (ZoomFocus).? Standard hardware interface for easy and quick connection to all microscopes (c-mount, FireWire-B).? Powerful software and intuitive user interface for convenient image capture and processing functions.? Complete camera kit with camera head, Firewire cables and Firewire PCexpress board for easy installation to PC.DFC450 /DFC450C Technical Data：　Digital camera Leica DFC450 / DFC450 CCamera type Digital  camera for  microscopy with control softwareSensor interline transfer frame readout CCD – ICX282Sensor size 8.7×6.5 mm, diagonal 11 mm (type 2/3”)Color filter RGB Bayer MosaicShutter control Electronic global shutter / 2 frames interlaced readoutProtective filter Removable dust protection, UV/IR filterNumber of pixels 5.0 megapixel, 2560×1920Pixel size 3.4 μm x 3.4 μmColor depth 36BitA/D converter 12BitDynamic range > 59 dB / > 900:1 dBExposure Time Leica DFC450: 1 m sec – 60 sec Leica DFC 450C: 1 msec – 600 secCooling Leica DFC450:   not availableLeica DFC450C: Δ –20° compared to ambientRegion of interest Freely adjustable in 2 pixels steps from 2 × 2 up to full resolutionImage formats Leica DFC450:2560×1920 9fps, 1280*960 18fps, 640*480 30fpsLeica DFC450C: 2560×1920 4.5fps, 1280*960 8.2fps, 640*480 15fpsRecommended video adapter 0.63X or 0.7XData Single cable FireWire – IEEE1394B 9-pinPower supply via FireWire cable

本發明公開了一種基于Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正則化的亞像素位移測量方法。在數字圖像相關法中，計算散斑圖的亞像素位移時需要獲得散斑圖的灰度梯度，傳統的計算方法是通過有限差分法對散斑圖的灰度求導；然而數值求導具有很強的不穩定性，對圖像噪聲十分敏感，微小的測量誤差將導致計算所得灰度梯度嚴重偏離真實灰度梯度。針對這一問題，本文提出了一種基于Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正則化的亞像素位移測量方法，利用光滑三次樣條函數擬合散斑圖的灰度，三次樣條的導數即為散斑圖的灰度梯度，進而利用亞像素位移測量方法獲得結構的亞像素位移，克服了傳統測量方法抗噪聲能力差的問題，可以有效提高測量精度。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果