拉曼光谱成像中的图像重构算法研究

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1、毕业论文(本科生)论文题目(中文)拉曼光谱成像中的图像重构算法研究论文题目(外文)ResearchonImageReconstructionAlgorithmbasedonRamanSpectroscopy拉曼光谱成像中的图像重构算法研究摘要拉曼散射是一种特殊的光散射现象,光的频率经过散射后会发生变化,频率的变化取决于散射的物质。对于相同频率的入射光,不同的分子,原子团,官能团会散射特定频率的光,其光谱是基于拉曼散射效应的分子光谱,以光子为探针反映物质内部不同分子间的振动关系,通过对它光谱的分析,由光谱构建图像,

2、可以得到散射物质的各种化学成分的种类和它的空间分布。本课题中,实验数据是激发光源为532nm,分辨率为32*32的细胞拉曼散射光谱图,通过选定554nm处的特征峰作为目标,将554nm处的特征峰的幅度值提取计算,然后把幅度值映射为RGB分量值。考虑到实验数据分辨率只有32*32,最后会将图像放大10倍显示,图像放大中的插值算法采用双线性插值算法,在MATLAB上完成图像显示,从而反映在细胞内的分布情况。关键词:拉曼散射,图像重构,双线性插值算法RESEARCHONIMAGERECONSTRUCTIONALGORI

3、THMBASEDONRAMANSPECTROSCOPYAbstractRamanscatteringisaspeciallightscatteringphenomenon.Thefrequencyofscatteredlightisdependentonthematerialsandwillbedifferentfromtheincidentbeam.Withthesamelaserexcitation,variousmolecules,atomsandfunctionalgroupspresentspecifi

4、cscatteringwavelength.TheRamanspectrum,whichismolecularspectroscopybasedonvibrationprobe,reflectsinformationofdifferentmoleculesofmaterial.ThroughtheanalysisofRamanspectrumandimagingconstructionbasedontheRamanspectrumofthesample,thechemicalcompositionanditssp

5、atialdistributioncanbeobtained.Inthispaper,theexperimentaldataisobtainedundertheexcitationlaser532nmwiththeresolutionof32*32cells.Thecharacteristicpeakat554nmisselectedasthetarget,theamplitudeofthecharacteristicpeakisextracted,andtheamplitudevalueismappedtoRG

6、Bcomponentvalue.Consideringtheexperimentaldata,theresolutionisonly32*32,finallytheimageismagnifiedby10timestoshowthattheinterpolationalgorithminimagezoomingusingbilinearinterpolationalgorithm,completetheimagedisplayedontheMATLAB,soastoreflectthedistributionwi

7、thinthecell.Keywords:Ramanscattering,Imagereconstruction,bilinearinterpolationI本科生毕业论文拉曼光谱成像中的图像重构算法研究目录摘要IAbstractII一绪论41.1拉曼效应的发现和发展41.2拉曼效应的应用51.3选题背景和意义51.4双线性插值61.5课题的主要内容8二课题研究步骤92.1特征峰幅度值数据提取92.2数据向RGB分量值的映射102.3三维矩阵每个像素点的填充102.4图像的放大和插值172.5MATLAB图像显示

8、19三课题目的与意义20四参考文献21五致谢2219本科生毕业论文拉曼光谱成像中的图像重构算法研究一绪论1.1拉曼效应的发现和发展拉曼效应也叫拉曼散射,1928年由印度物理学家拉曼发现,光波经过散射后频率会发生变化,并获得了1930年的诺贝尔物理学奖。一定频率的光照射到样品表面后,物质中的分子吸收了部分能量,发生了不同方式和程度的振动(例如原子的摆动,化学键的摆动和振动)

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