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光資訊系統實驗室

研究主題

生醫成像

光學斷層掃描的影像處理與分析

光學斷層掃描(Optical coherence tomography, OCT)是一種具備高解析度、高靈敏度的非侵入成像技術,特別適合用於眼科。 然而,OCT的原始影像通常充斥著許多雜訊,因此,怎麼樣消除雜訊以及後續的影像分析,便是臨床應用中一個十分重要的課題。




顯示技術

在傾角下的顯示器像素照度測量

我們提出了一種具有旋轉相機功能的電動滑軌系統,以用於大尺寸顯示器的自動光學檢測。 我們的演算法在不同的相機平移角度下,能夠成功地記錄市售顯示器上每顆像素的照度資訊。



無透鏡成像

使用深度學習自動檢測 OCT 影像中的神經管開口

杯盤比被視為協助青光眼判定的重要指標,而計算此指標通常從檢測光學斷層掃描(Optical coherence tomography, OCT)影像內的視神經開口(NCO)任務開始。 然而透過傳統影像處理的方法難以自動化地進行檢測,因此我們提出了基於深度學習方法之自動檢測掃描影像中的特徵點,輔助杯盤比的計算。




機器學習

用於人臉識別的散射型無透鏡加密系統

我們提出基於一擴散片的光學加密系統並應用於人臉辨識中,臉部圖像被加密後, 雖已非常模糊無法被人眼辨認,但仍富含資訊。因此加密影像仍可由基於深度學習演算法辨識。






紡織物瑕疵光學檢測系統

我們基於捲積神經網路的進行紡織物瑕疵檢測。其中所提出的輕量化捲積神經網路能達到90%的分類正確率與瑕疵切割定位,使該系統可應用於即時的紡織物瑕疵檢測。



基於深度學習的無透鏡編碼加密成像系統

我們將光學加密與計算解密結合,提出一新穎的加密成像演算法。利用編碼光罩進行光學加密後,再以深度捲積神經網路進行計算解密。




基於深度學習的新型相位還原方案

從影像中的光強度去反推其相位資訊是個典型的資訊光學問題。 我們嘗試利用殘差訓練框架來解決相位檢索的問題,其平均絕對誤差可以達到 0.08π。