數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析

應用案例及分析

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顯微圖像自動聚焦、 融合、三維成像1數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024一、研究意義二、顯微圖像自動聚焦演算法三、多層聚焦融合演算法四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)五、演算法總結六、應用領域主要內(nèi)容2數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

人類通過不同尺度的成像（從宏觀宇宙、遙感，到微觀分子）來觀察、瞭解客觀物質(zhì)世界。 客觀物質(zhì)的結構是三維的，而傳統(tǒng)研究顯微樣本三維結構的方法是通過在顯微鏡下獲取其二維圖像進行觀察和分析的，難以準確理解樣本的三維結構。 因此，研究顯微三維成像理論及三維定量分析技術具有很高的實用價值和重要的學術意義，該領域的研究也是顯微資訊學科的研究熱點之一。

一、研究意義3數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

遠程的病理會診、顯微智能儀器，需要全自動控制顯微鏡系統(tǒng)。自動控制顯微鏡的關鍵技術：顯微圖像的自動聚焦分析。全自動顯微鏡示例1、自動聚焦問題的提出二、顯微圖像自動聚焦演算法4數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024透鏡成像模型圖二、顯微圖像自動聚焦演算法5數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024評價函數(shù)最大值的位置即為聚焦位置；不存在可能導致聚焦錯誤的局部極大值；具有較強的抗噪能力；聚焦曲線尖峰性好，聚焦速度比較快。難點問題：有效的聚焦評價函數(shù)的確定聚焦評價函數(shù)指標：二、顯微圖像自動聚焦演算法6數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024空域：聚焦圖像比離焦圖像有較銳化的邊緣。頻域：聚焦圖像比離焦圖像包含更多的高頻分量。使用象元間的可變步長step來計算二階差分。 即：2、基於改進Laplacian算子的自動聚焦方案：二、顯微圖像自動聚焦演算法7數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024對比：灰度方差算子、灰度差分絕對值之和(SMD)算子、Roberts梯度算子、基於Sobel梯度算子的Tenengrad函數(shù)、能量譜方法、改進拉普拉斯算子等。3、聚焦實驗二、顯微圖像自動聚焦演算法8數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024(c)聚焦評價函數(shù)曲線(a)離焦圖像(b)聚焦圖像實驗一：包含40幅圖像的一個序列得到的聚焦評價函數(shù)曲線二、顯微圖像自動聚焦演算法9數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024(c)聚焦評價函數(shù)曲線實驗二：對實驗一中40幅圖像的序列加入20%的高斯雜訊(a)離焦圖像(b)聚焦圖像

二、顯微圖像自動聚焦演算法10數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/20244、自動聚焦應用實例為配合全自動顯微鏡系統(tǒng)的需求，研究運動目標的檢測與跟蹤演算法模組，為空間科學實驗目標成像觀察用。倒置生物鏡的活體目標局部聚焦演示倒置生物鏡的活體目標採集系統(tǒng)——與中科院空間中心聯(lián)合二、顯微圖像自動聚焦演算法11數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024改進Laplacian算子可以有效地抑制雜訊干擾，聚焦評價函數(shù)曲線平滑，有明顯的峰值，單峰性好，且變化陡峭。步長的選擇：雜訊干擾小時——步長和閾值取??；雜訊和亮度變化大時——步長和閾值可以取得稍大一些。一般步長取7。5、自動聚焦算子小結二、顯微圖像自動聚焦演算法12數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

隨著放大倍數(shù)和解析度的增大，景深減小，使得物體不可能在一幅圖像中完全聚焦清晰。而生物醫(yī)學及材料科學的成像要求顯微鏡既要有更高的解析度又要有足夠的景深，這是傳統(tǒng)光學硬體的矛盾。1、傳統(tǒng)光學硬體的問題三、多層聚焦融合演算法13數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024序列顯微圖象融合原理圖利用數(shù)字圖像融合技術，對序列圖像進行合成（Multi-Focus）。2、解決方法三、多層聚焦融合演算法14數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/20243、空域融合演算法三、多層聚焦融合演算法為解決反射光顯微圖象融合問題，提出引入空域演算法中的改進拉普拉斯算子改進拉普拉斯圖像融合算子：N：窗口的大?。患礊辄c（i,j）的聚焦清晰的測度。15數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

基於點處理的方法（簡單的空域融合算子、灰度平均法、最大離差法）和基於區(qū)域處理的方法（簡單的區(qū)域融合方法、灰度方差算子、基於Sobel梯度算子的

Tenengrad函數(shù)方法、改進拉普拉斯算子方法）。

4、各種空域融合算子的實驗分析三、多層聚焦融合演算法16數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024最大灰度法最小灰度法灰度平均法最大離差法

當時，融合圖像的值取，否則，融合圖像取空域融合演算法—基於點處理的方法三、多層聚焦融合演算法17數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024簡單的區(qū)域融合方法：最大、最小對比度，灰度平均法等?；叶确讲钏阕?LocalConvariance)空域融合演算法—基於區(qū)域處理的方法三、多層聚焦融合演算法18數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024基於Sobel梯度算子的Tenengrad函數(shù)方法

空域融合演算法—基於區(qū)域處理的方法三、多層聚焦融合演算法19數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

(a)序列圖像之1(b)序列圖像之5(c)序列圖像之11

(d)序列圖像之14(e)序列圖像之20(f)序列圖像之3031幅蝴蝶眼睛序列顯微圖像20數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024改進Laplacian法multi-focus結果(11×11窗口、步長5)21數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024巖石圖象depthfromfocus實驗：10幅巖石圖像序列（僅示9幅）22數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024多層疊合結果23數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024聚焦深度（DepthfromFocus）的基本思想：在前面multi-focus方法基礎上，提取z方向資訊，即可實現(xiàn)通過二維圖像序列進行三維重建。優(yōu)點：

計算方式實現(xiàn)表面三維成像，代替反射光鐳射共聚焦成像。要解決問題：高度插值擬合、三維表面測量、顯示。四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)24數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024SML聚焦評價函數(shù)曲線

從圖中我們可以看出，聚焦評價函數(shù)曲線在峰值處具有高斯分佈。在邊緣處對稱性不太顯著，這主要是由圖像採集過程中顯微鏡的初始位置造成的。為此，我們將分析僅限於聚焦評價函數(shù)的峰值區(qū)域。

高度圖的插值擬合：四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)25數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024聚焦評價函數(shù)的高斯插值由SML算子可得到兩個結果：聚焦評價函數(shù)最大值和該值在序列中的位置d

四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)26數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024深度索引圖像蝴蝶眼睛三維高度圖像基於DepthfromFocus的高度插值與三維測量—實驗結果四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)27數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

未經(jīng)高斯插值處理的深度圖(b)高斯插值處理後的深度圖深度索引圖像高度圖的插值擬合效果：

四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)28數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024原36幅圖像聚焦分析擬和曲線b.抽取的12幅圖像聚焦分析擬和曲線

36幅病理圖像序列的聚焦曲線插值精度分析：聚焦最大值的層為21；擬合的聚焦算子最大層面為21.13，四捨五入取整為21。

四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)29數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024病理切片高斯插值層面實際聚焦層面樣本116.17625816樣本220.49654920樣本320.84517620樣本431.1337531樣本530.9376231

下表為5個圖像序列樣本的實驗結果，擬合計算值與實際測量值基本相符。表:自動聚焦演算法中的步長擬合比較表

四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)30數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024z軸控制器分辨力：0.1um測量參數(shù)：直線或曲線距離、剖面分析、表面積、分形維等參數(shù)。測量目標（材料斷口、皮膚）三維紋理：採用機械材料表面測量國標GB350（對應國際標準為ISO4287）

三維表面測量分析：四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)31數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/202432

根據(jù)顯微序列圖象合成原理，研製、設計了Z軸自動控制顯微鏡，結合研發(fā)的軟體系統(tǒng)，組成了光、機、電一體化的“顯微三維成像系統(tǒng)”。三維實體測量顯微鏡Z軸自動控制器DepthfromFocus成像硬體系統(tǒng)設計：四、基於聚焦深度的三維成像系統(tǒng)數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024巖石圖象depthfromfocus實驗：多層疊合結果高斯插值處理後的深度圖

10幅巖石圖像序列（僅示9幅）33數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024巖石三維表面的剖線(Profile)測量分析示意圖

34數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024直接利用高度圖、紋理圖進行三維重建顯示三維圖像的表面重建顯示：35數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024可以從任意角度觀察巖石的三維表面圖象36數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024用腳印法生成左右視圖

模擬生成的左視野圖象模擬生成的右視野圖象立體圖像的左右視圖生成：37數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024仿真立體圖像-Anaglyph38數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024傳統(tǒng)光學硬體存在“隨著放大倍數(shù)和解析度的增大，景深減小，使得物體不可能在一幅圖像中完全聚焦清晰成像”。解決該問題的有效方法是通過數(shù)字圖像處理技術，結合硬體控制成像技術，擴展了光學系統(tǒng)的景深，滿足了實際要求。同時結合插值擬合方法，實現(xiàn)目標的三維成像。五、演算法總結39數(shù)字圖像處理課件應用案例及分析5/8/2024

通過對顯微鏡的自動操縱、圖像融合和顯微三維成像，可應用於醫(yī)學的遠程診斷、空間科學實驗（