基于Depth from Focus的序列显微图像融合与三维测量技术研究

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光学显微镜的应用范围十分广泛,包括工业、军事、医学、民用等各个领域。本论文针对显微镜物镜焦深范围有限,显微三维样本不能在一幅图像中完全聚焦清晰的特点,研究利用数字图像处理技术扩展显微系统焦深范围,实现序列显微图像融合及显微样本的三维测量。该软件模块已成功地应用于所开发的显微医学图像分析系统中,取得了满意的应用效果。 课题研究内容包括三个部分:基于空域的序列图像融合方案的研究、基于小波变换的序列图像融合方案的研究和显微样本三维测量技术的研究。 首先分析了基于Depth from Focus的序列显微图像融合的原理,综合现有的各种融合算法并进行分析比较,重点设计、实现了适合多聚焦序列显微图像的改进Laplacian融合算子,文中讨论了步长的大小和阈值参数对融合性能的影响,提出了对高度图滤波去噪处理后重新生成融合图像的方法,有效地解决了改进Laplacian算子的边缘和重影问题。实验证明,对于序列显微图像的融合,文中选择的算法融合结果比其他算法好,达到了国外最优图像融合的效果。 其次,针对序列显微图像的特点,根据小波变换的多分辨分析理论,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合方案,首次将小波区域融合的概念引入多聚焦序列显微图像。同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响。 另外,进行了大量实验,比较了以上两种序列显微图像融合方法,分析了它们的优缺点,得出了两种方法各自的适用范围,对实际应用有很大的指导意义。 最后,为了恢复物体表面的完整信息,研究显微图像分析处理中的三维测量技术,对由改进Laplacian融合算子得到的物体深度信息进行高斯插值,得到精度更高的物体深度信息,便于进行样本的三维重建和进一步测量,提高了测量精度。
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