《中的应用举例》PPT课件.ppt
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1、第一章 应用案例及分析 显微图像自动聚焦、 融合、三维成像,一、研究意义 二、显微图像自动聚焦算法 三、多层聚焦融合算法 四、基于聚焦深度的三维成像系统 五、算法总结 六、应用领域,主要内容,人类通过不同尺度的成像(从宏观宇宙、遥感,到微观分子)来观察、了解客观物质世界。 客观物质的结构是三维的, 而传统研究显微样本三维结构的方法是通过在显微镜下获取其二维图像进行观察和分析的,难以准确理解样本的三维结构。 因此,研究显微三维成像理论及三维定量分析技术具有很高的实用价值和重要的学术意义,该领域的研究也是显微信息学科的研究热点之一。,一、研究意义,远程的病理会诊、显微智能仪器,需要全自动控制显微镜
2、系统。 自动控制显微镜的关键技术:显微图像的自动聚焦分析。,全自动显微镜示例,1、自动聚焦问题的提出,二、显微图像自动聚焦算法,透镜成像模型图,二、显微图像自动聚焦算法,评价函数最大值的位置即为聚焦位置; 不存在可能导致聚焦错误的局部极大值; 具有较强的抗噪能力; 聚焦曲线尖峰性好,聚焦速度比较快。,难点问题:有效的聚焦评价函数的确定,聚焦评价函数指标:,二、显微图像自动聚焦算法,空域:聚焦图像比离焦图像有较锐化的边缘。 频域:聚焦图像比离焦图像包含更多的高频分量。 使用象元间的可变步长step来计算二阶差分。 即:,2、基于改进Laplacian算子的自动聚焦方案:,二、显微图像自动聚焦算法
3、,对比: 灰度方差算子、灰度差分绝对值之和(SMD)算子 、Roberts梯度算子 、基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数 、能量谱方法 、改进拉普拉斯算子等。,3、聚焦实验,二、显微图像自动聚焦算法,(c) 聚焦评价函数曲线,(a) 离焦图像,(b) 聚焦图像,实验一:包含40幅图像的一个序列得到的聚焦评价函数曲线,二、显微图像自动聚焦算法,(c) 聚焦评价函数曲线,实验二:对实验一中40幅图像的序列加入20%的高斯噪声,(a) 离焦图像,(b) 聚焦图像,二、显微图像自动聚焦算法,4、自动聚焦应用实例 为配合全自动显微镜系统的需求,研究运动目标的检测与跟踪算法模块,为空间科学实验
4、目标成像观察用。,倒置生物镜的活体目标局部聚焦演示,倒置生物镜的活体目标采集系统 与中科院空间中心联合,二、显微图像自动聚焦算法,改进Laplacian算子可以有效地抑制噪声干扰,聚焦评价函数曲线平滑,有明显的峰值,单峰性好,且变化陡峭。 步长的选择: 噪声干扰小时步长和阈值取小; 噪声和亮度变化大时步长和阈值可以取得稍大一些。 一般步长取7。,5、自动聚焦算子小结,二、显微图像自动聚焦算法,随着放大倍数和分辨率的增大,景深减小,使得物体不可能在一幅图像中完全聚焦清晰。 而生物医学及材料科学的成像要求显微镜既要有更高的分辨率又要有足够的景深,这是传统光学硬件的矛盾。,1、传统光学硬件的问题,三
5、、多层聚焦融合算法,序列显微图象融合原理图,利用数字图像融合技术,对序列图像进行合成(Multi-Focus)。,2、解决方法,三、多层聚焦融合算法,3、空域融合算法,三、多层聚焦融合算法,为解决反射光显微图象融合问题,提出引入空域算法中的改进拉普拉斯算子,改进拉普拉斯图像融合算子:,N:窗口的大小; 即为点(i,j)的聚焦清晰的测度。,基于点处理的方法 (简单的空域融合算子 、灰度平均法 、最大离差法 )和基于区域处理的方法 (简单的区域融合方法 、灰度方差算子 、基于Sobel梯度算子的 Tenengrad函数方法 、改进拉普拉斯算子方法 )。,4、各种空域融合算子的实验分析,三、多层聚焦
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