【摘要】：在醫(yī)學、生物學等領域,顯微鏡是一個重要的觀察工具。顯微鏡的視野隨著放大倍數(shù)的增大而縮小,在低倍鏡下的視野較大但清晰度較差,在高倍鏡下能夠獲得高分辨率的局部樣本信息,但難以獲得整體樣本信息,因此,利用顯微鏡高倍鏡獲得整體樣本的高分辨率信息是顯微鏡成像的一個問題。利用圖像拼接算法對多張高清晰度的圖像進行拼接,從而得到整體樣本的高分辨率圖像。本文的實驗對象為顯微鏡觀察得到的細胞圖像,圖像中包含有大量的斑點結構,如細胞核、線粒體、細胞膜附著物等,因此本文采用的是基于SURF特征的拼接算法。本文首先針對顯微鏡觀察到的5幅細胞局部圖像進行了圖像預處理,在這個部分中,使用了濾波器對圖像進行了平滑處理,并對圖像進行邊緣檢測,經(jīng)過實驗分析,選擇高斯濾波器和Canny邊緣檢測方法作為適用于課題任務研究的預處理操作。在圖像配準的研究中,分別采用Moravec角點檢測算法、Harris角點檢測算法、SUSAN角點檢測算法和SURF特征檢測算法對實驗圖像進行了特征點檢測,實驗表明,SURF特征檢測算法適用于課題的研究。SURF檢測算法首先利用快速Hessian矩陣對不同尺度空間下的圖像特征進行檢測,并建立描述向量,然后根據(jù)描述向量間的歐氏距離確定圖像間的初步匹配點,再利用RANSAC算法剔除錯誤匹配點,進行匹配點的提純,得到準確的特征匹配點。最后,進行了基于SURF特征的顯微鏡圖像拼接及圖像融合,完成了幀到幀、幀到拼接子圖的設計任務。實驗表明,該方法可以有效地實現(xiàn)電鏡顯微圖像的拼接任務。
【圖文】：

待拼接細胞圖

三種圖像灰度化方法
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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