期刊文献+

基于全自动显微镜的图像新技术研究 被引量:15

New Image Techniques Based on Automatic Microscopy
下载PDF
导出
摘要 针对显微图像分析、识别需要的全自动控制显微镜,研究开发其相应的图像处理算法。提出了能量谱自动聚焦评价函数算法、自适应选取基准图的图像拼接算法、改进Laplacian算子的多层聚焦图像叠合算法等。该算法模块已成功地应用于所开发的CMIAS显微医学图像分析系统中,取得了满意的应用效果。 For the automatic microscope required by micro-image analysis and recognition, the relevant image processing algorithms are investigated. Three algorithms are described: energy-spectrum image auto focusing evaluation function, image merging based on the adaptive selection of standard image and sum-modified-Laplacian (SML) operator for multi-focus image fusion. The algorithms have been applied successfully to CMIAS medical micro-optical image analysis system and testified to be feasible and effective.1 引言 显微镜是一种应用非常广泛的光学仪器,它通过光学系统的作用放大被观察的对象,对微观组织结构进行显示,从微观形态来认识和研究对象的特性。目前,它已广泛应用于生物学、病理学、细胞组织学、药物化学、遗传基因、临床诊断、材料检测、航空与空间技术、地质和考古、电子元件性能检测和分析等各个领域。 但随着现代研究应用的需要,传统的手工控制显微镜不能满足科学研究的需求,迫切需要由计算机来精确控制其动作的全自动控制显微镜。该自动显微镜可广泛应用于远程医学病理会诊、高精度的显微测量、显微目标的自动获取与识别等。由高级计算机图像工作站与全自动控制显微镜一起组成了智能化显微图像分析系统,与传统的显微分析工作站相比,其自动化程度和工作效率大大提高,人为干扰减少,分析精度更高。 全自动控制显微镜技术,包括硬件和软件两部分。硬件部分是在普通显微镜基础上加上XYZ轴三向自动控制平台(实现载物台两轴、聚焦第三轴自动控制),较多控制功能的显微镜还可对视场光阑、物镜、聚光镜、光圈等进行自动控制、调节。软件部分包括显微镜自动控制、显微图像采集、处理以及分析模块。 长期以来,自动显微镜的研究开发甚至应用都是在国外,目前国内的相关产品开发则刚刚开始,MOTIC公司已推出七轴自动控制显微镜。本课题根据研究的需要,研究开发全自动控制显微镜系统中需要的相关图像处理关键技术,主要包括自动显微镜聚焦过程中的自动聚焦算法、多幅显微图像的拼接算法、显微多层聚焦图像叠合算法等。 2 显微图像自动聚焦算法 2.1 算法原理 在光学系统中,镜头对物体成像有一个最佳成像位置,偏离了这个位置将导致所成图像模糊,图像质量下降,因此能否准确聚焦对于一个光学系统十分重要。 自动聚焦技术主要是通过各种光电检测法,得到准确的离焦数据,然后反馈给控制中心,控制中心再通过电机调节镜头组中各镜片的距离,使之到达聚焦位置。 数字图像自动聚焦技术是以数字图像处理和分析为基础的,主要有立体视觉法、聚焦深度法、离焦
出处 《中国体视学与图像分析》 2004年第1期31-36,共6页 Chinese Journal of Stereology and Image Analysis
基金 国家自然科学基金项目 (NO.60372017)资助
关键词 全自动显微镜 自动聚焦 图像拼接 多层聚焦图像叠合 Automatic microscope auto focusing image merging multi-focus image fusion
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献37

  • 1黄福才,李永乐.论清末商会与行会并存的原因[J].中国社会经济史研究,1999(3):60-68. 被引量:11
  • 2彭泽益.民国时期北京的手工业和工商同业公会[J].中国经济史研究,1990(1):77-86. 被引量:20
  • 3荆仁杰 叶秀清.计算机图象处理[M].杭州:浙江大学出版社,1992..
  • 4孙仲康 沈振康.数字图像处理及其应用[M].北京:国防工业出版社,1985..
  • 5苏大图.光学测量[M].北京:机械工业出版社,1987..
  • 6柳健.基于局部熵差的快速图象匹配方法.华中理工大学研究报告[M].,1995..
  • 7[1]Chandran V, et al. Pattern recognition using invariants defined from higher order-spectra one dimensional inputs. IEEE Transactions on Signal Processing, 1993, 1(41):205-212
  • 8[1]Sang Ku Kim,Sang Rae Park.Simultaneous out-of-focus blur estimation and restoration for a digital auto-focusing system.IEEE Transactions on Consumer Electronics,Aug.1998,44(3):1071~1075.
  • 9[2]Sang Ku Kim,Joon Ki Paik.Out-of-focus blur estimation and restoration for digital auto-focusing system.Electronics Letters.1998,34(12):1217~1219.
  • 10[3]Chung Nam Cho,etc.Digital auto-focusing of multiple objects based on image restoration.Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering 4067(III).2000,20-23:1642~1651.

共引文献161

同被引文献124

引证文献15

二级引证文献62

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部