發(fā)布時間：2020-07-02 12:37

【摘要】：顯微系統(tǒng)作為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域常用的設(shè)備,但由于其景深和視野有限,病理科醫(yī)生在觀察病理圖像時需要不斷調(diào)整鏡頭來達到聚焦,同時還要移動玻片觀察病理圖像的各個位置來完成診斷。這種傳統(tǒng)的方式會導(dǎo)致醫(yī)生工作量大、效率低、診斷準確率低,已很難滿足當前的需求。而此時計算機科學(xué)技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)都取得了很大的進展,為了采集到清晰的圖像可以應(yīng)用自動對焦技術(shù),將采集得到的兩幅或多幅具有重疊部分的小視野范圍圖像利用圖像的拼接技術(shù)拼接成一張大視野圖像。這樣拼接好的大圖不但視野范圍更大,而且圖像清晰度較高,可以方便病理科醫(yī)生的觀察與診斷,減輕醫(yī)生的工作負擔。本文主要針對顯微圖像的自動對焦算法以及其拼接算法展開分析與研究的,研究的具體內(nèi)容如下:1、對顯微鏡的基本工作方法及其原理做出了介紹,在此基礎(chǔ)上敘述了自動對焦相關(guān)的原理和方法,而對于圖像處理的方法是研究重點。對于圖像處理的對焦方法,理解了利用邊緣特征完成圖像的對焦,并得出該算法在顯微圖像的自動對焦過程中存在的不足,從而提出一種結(jié)合方向梯度直方圖(HOG)特征的顯微圖像的自動對焦方法。將HOG特征與拉普拉斯梯度結(jié)合起來判斷圖像是否清晰,進而實現(xiàn)顯微圖像自動對焦。實驗結(jié)果表明,當顯微鏡拍攝物體較小且背景相對復(fù)雜的情況下,本文的算法依然能夠準確找到最清晰的圖像。2、針對基于特征點的圖像匹配,介紹了Harris特征點提取、SUSAN特征點提取、尺度不變(SIFT)特征點提取。其中運用SIFT特征的圖像匹配法作為本文研究的重點,先詳細介紹SIFT特征的原理,然后提出結(jié)合二維熵的SIFT圖像匹配方法。在特征點提取階段,通過計算圖像的二維熵,剔除一部分不穩(wěn)定的特征點。在特征點匹配階段,通過判斷參考圖像與待匹配圖像中特征點之間的差值,如果特征點對的二維熵差值太大,則不再進行后續(xù)的歐氏距離比求取匹配對的計算,這樣大大節(jié)省了計算時間。最后由實驗可以驗證,針對傳統(tǒng)SIFT算法匹配速度慢的問題,本文改進算法在保持匹配魯棒性的基礎(chǔ)上,匹配速度有了很大的提升。3、找到參考圖像與待匹配圖像之間的匹配對后,運用H空間變換矩陣得到圖像的拼接結(jié)果。然而拼接好的圖像總是會存在一定的拼接痕跡,因此需要運用圖像的融合技術(shù)達到圖像的無縫拼接。分別對直接平均融合、加權(quán)平均融合以及漸入漸出融合算法做出了介紹,并提出一種利用偏微分方程實現(xiàn)融合的算法。通過實驗說明本文改進的融合算法在去除圖像拼接痕跡及抑制噪聲方面效果更佳。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TH789

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本文編號：2738205