顯微鏡是一種常見的光學(xué)儀器。在遙感圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像分析、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)顯微鏡存在視場范圍和分辨率大小之間的矛盾,而圖像拼接技術(shù),能將不同視場的圖像拼成完整的大視野圖像,不僅增大了視野范圍還提高了觀測圖像的分辨率。本論文對顯微鏡下視頻流的手動實(shí)時(shí)拼接系統(tǒng)中關(guān)鍵算法進(jìn)行研究,通過手動移動載物臺,集成的拼接系統(tǒng)可以進(jìn)行當(dāng)前視場下切片圖像的實(shí)時(shí)拼接和顯示。拼接系統(tǒng)關(guān)鍵問題主要包括圖像篩選、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、亮度矯正、和圖像預(yù)處理五大部分,論文將專注這幾大關(guān)鍵問題進(jìn)行研究。論文設(shè)計(jì)了一種適用于視頻流圖像拼接的框架,拼接系統(tǒng)達(dá)到實(shí)時(shí)處理速度的同時(shí)極大提高拼接精度。另外提出了配準(zhǔn)反饋機(jī)制,通過提供調(diào)節(jié)掃描速度的反饋信號,使得手動拼接流程更順暢。論文在配準(zhǔn)部分提出了粗配準(zhǔn)、精配準(zhǔn)、再配準(zhǔn)的三步配準(zhǔn)法,滿足實(shí)時(shí)拼接的要求。精配準(zhǔn)部分對ORB特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于區(qū)域的自適應(yīng)閾值提取和多尺度下的FAST特征點(diǎn)提取算法,基于直線約束的特征點(diǎn)挑選算法和基于圖約束的強(qiáng)壯點(diǎn)挑選算法,大幅度提高了配準(zhǔn)算法的精度。再配準(zhǔn)部分通過精巧的背景幀選取,采用... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１配準(zhǔn)流程圖??首先，將參考幀和當(dāng)前匹配幀縮小十倍，通過相位相關(guān)法對參考幀和當(dāng)前匹配幀進(jìn)??

浙江人學(xué)碩士學(xué)位論文??圖ｔ塊坐標(biāo)加?參考幀中截?精配準(zhǔn)中??上偏移量得到參一？収相同大小?一＋?參考幀的局?一Ｉ?????！?考幀對應(yīng)坐標(biāo)?的圖像塊?部圖像塊????匹配幀ｔ疊?積分法尋找細(xì)??????粗配準(zhǔn)?一？區(qū)域進(jìn)行拉—節(jié)最豐富的—?－＞?精配準(zhǔn)??＿＿＿｜?｜普拉斯變換?｜局部圖像塊????精配準(zhǔn)中??匹配帕的局????部圖像塊??圖２．２取局部圖像塊流程圖??然后，通過特征點(diǎn)匹配法計(jì)算參考幀區(qū)域特征塊和匹配幀區(qū)域特征塊中對應(yīng)特征點(diǎn)??之間的偏移量，以此確定當(dāng)前匹配楨相對于參考巾貞的精確偏移量和相對于初始巾貞有略微??偏差的偏移量。??最后，如果當(dāng)前匹配幀滿足融合條件時(shí)，送入融合隊(duì)列，和此時(shí)背景幀通過光流法??進(jìn)行再配準(zhǔn)，得到當(dāng)前匹配幀相對起始點(diǎn)的精確偏移量，消除累計(jì)誤差。??２．３基于ＦＦＴ改進(jìn)的快速粗配準(zhǔn)算法??相位相關(guān)法是利用快速傅里葉變換（Ｆａｓｔ?Ｆｏｕｒｉｅｒ?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，?ＦＦＴ）將空間域表不的??影像變換到頻率域，通過頻率域變換的性質(zhì)，求取兩幅圖像之間的偏移量的算法。一直??以簡單，快速而著稱，適用于圖像發(fā)生平移時(shí)候的偏移量計(jì)算，后面有學(xué)者加入了旋轉(zhuǎn)??因子，使其適用于圖像發(fā)生小角度旋轉(zhuǎn)時(shí)的偏移量計(jì)算［４￣。由于本文的應(yīng)用場景中只存??在平行移動，所以采用相位相關(guān)法作為快速粗配準(zhǔn)算法。??由于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基于二進(jìn)制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，只能處理有限長的信號，需要使用離散域代??替連續(xù)域，通過在時(shí)域和頻域都對傅里葉變換進(jìn)行周期性采樣實(shí)現(xiàn)離散傅里葉變換??（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ?ＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，?ＤＦＴ）。ＤＦＴ也可以看作是

第．：章圖像配準(zhǔn)筧法原理??到／２（ｘ，ｙ），得到關(guān)系式（２－２）：??’２?（－＇＂，），）?＝?Ａ?卜－４，少－冬）?（２－２）??將公式（２－２）左右兩邊分別進(jìn)行傅里葉變換，得到兩幅圖像在頻率域的關(guān)系：??Ｆ２｛ｕ，ｖ）?＝?ｅ＂２，，（＂Ｊ＇＋ｖｄ＇）Ｆ］（ｕ，ｖ）?（２－３）??公式（２－３）中，／為虛數(shù)常量。根據(jù)公式（２－３）可以得到兩幅圖像的互功率譜／／（ｗ，ｖ）的表達(dá)??式（２－４）：??／／?（Ｗ，?Ｖ）?＝?１?＇?￣?ｒ?—－?Ｃ?（２－４）??公式（２－４）中ｇ（ｗ，ｖ）為６（ｗ，ｖ）的共軛復(fù)函數(shù)。在理想情況下，＂（ｗ，ｖ）的傳里葉逆變換是??一個(gè)狄利克雷脈沖函數(shù)，這個(gè)函數(shù)只在偏移量處數(shù)值不為〇。如圖２．３所示，通??過尋找脈沖函數(shù)的峰值，可以得到配準(zhǔn)幀相對于參考幀的偏移量４和??國??圖２．３頻譜圖??由于在移動載物臺的過程中，用于配準(zhǔn)的圖像可能會產(chǎn)生輕微模糊，即重合區(qū)域不??可能和參考圖像一模一樣，所以在真實(shí)計(jì)算中，傅里葉逆變換后會產(chǎn)生偽鋒，且圖片重??合區(qū)域越小，準(zhǔn)確度越差。實(shí)驗(yàn)測得圖片大小為２０４８ｘ１０８０時(shí)，由于將圖像縮小十倍之??后再進(jìn)行的配準(zhǔn)，誤差大概在３０像素以內(nèi)，所需時(shí)間為ｌｍｓ。??２．４基于ＯＲＢ改進(jìn)的精確配準(zhǔn)算法??基于圖像特征點(diǎn)匹配的配準(zhǔn)算法是常見的匹配算法之一，具有精確、適用范圍廣的??特點(diǎn)。通常有以下五個(gè)步驟：提取圖像中的顯著特征點(diǎn)（角點(diǎn)、交叉點(diǎn)、高曲率點(diǎn)）：對??特征點(diǎn)周圍信息進(jìn)行提娶描述；通過一定的相似性準(zhǔn)則和搜索法則，搜索在參考圖像??１３??

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3113614