顯微圖像融合技術研究.pdf

1、顯微鏡作為人類探索微觀世界的有力工具，已廣泛應用于材料檢測、細胞組織學、地質和考古等各個方面。但是，在顯微圖像的應用和處理中，常常遇到這樣的問題：在顯微光學成像系統中，低倍顯微鏡工作距離長，景深比較大，由于顯微鏡物鏡焦深范圍小，隨著放大倍數的增大，景深會相應減小，只有那些在聚焦平面或其附近的結構才是可見的，這使得即便是結構最簡單的、三維深度相對平坦的物體也不可能在一幅圖像中完全聚焦清晰。這個問題可以通過顯微圖像融合來解決。顯微圖像融合就

2、是將多幅已經配準的、成像條件相同而關于同一場景的不同焦點圖像，融合成一幅各處都清晰的圖像。本文主要以多尺度幾何分析工具小波_Contourlet變換為主線，針對其在顯微圖像融合應用中的關鍵技術進行了深入系統的研究。主要研究工作及貢獻包括如下內容： 1.對圖像融合技術的原理和方法進行了綜述，并詳細介紹了圖像融合評價標準，主要包括主觀評價標準和客觀評價標準兩部分。 2.研究并給出了多尺度幾何分析能夠高效表示和處理圖像信息的根

3、本原因，以及多尺度幾何分析理論的典型工具，包括Beamlet、Brushlet、Bandelet、Ridgelet和Curvelet等，并重點探討了Contourlet變換和小波_Contourlet變換的基本原理、實現方案、優(yōu)良特性以及所存在的不足之處，為該領域的應用研究奠定了理論基礎。小波_Contourlet繼承了多尺度幾何分析的優(yōu)良特性，能獲得更為優(yōu)異的圖像處理性能。 3.提出了一種基于小波_Contourlet變換和區(qū)

4、域特性的多聚焦圖像融合算法。小波_Contourlet變換不僅具有多尺度性和多方向性等優(yōu)點，并且消除了Contourlet變換中存在的信息冗余，采用該變換對圖像做多分辨率分析得到的高頻子帶，有效地表達了圖像中的細節(jié)特征信息。該方法首先采用小波_Contourlet變換對原始圖像進行多尺度分解，得到高頻分量和低頻分量；然后根據高、低頻分量中不同的區(qū)域特性，分別采用區(qū)域活度和區(qū)域方差作為融合規(guī)則，最后通過反變換得到融合圖像。通過嚴格配準的多