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基于估计补偿的医学显微图像拼接技术

Mosaicing for Medical Microscopic Images Based on Estimation and Compensation
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摘要 图像拼接能很好地解决显微镜高倍镜成像时视野减小的问题。我们在分析显微成像系统对医学显微图像灰度分布影响的基础上,提出了一个系统对图像灰度分布的影响函数。结合系统影响函数和精确匹配下的相关性方程,得到一个以最小平方和形式误差函数为基础的方程组。利用奇异值分解得到系统对图像灰度分布的影响的估计值,然后用估计值来补偿系统的影响,得到图像的原始灰度,再进行拼接。这种方法能在不影响拼接速度的前提下消除医学显微图像中存在的拼接缝和拼接痕迹。 Image mosaicing can solve the problem that only very limited field of view is available when highly magnifying lens is used in microscope imaging. This paper puts forward an equation of the system s influence to the grayscale distribution of the medical microscopic images, based on the analysis of the influence. Then, by the system equation and the accurate registration equation, the least-squares optimization error function can be formulated. By these equations, a set of transcendental equations is formed....
出处 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期774-778,共5页 Journal of Biomedical Engineering
关键词 医学显微图像 无痕无缝拼接 奇异值分解 Medical microscopic images Seamlessly mosaicing Singular-value decomposition (SVD)
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[2]Litvinov A and Schechner YY,Radiometric framework for image mosaicking.J Opt Soc Am A,2005; 22(5):839
  • 2[3]James C Beck,James A Murray,Dennis Willows AO,et al.Cooper.Computer-assisted visualizations of neural networks:expanding the field of view using seamless confocal montaging.Journal of Neuroscience Methods,2000; 98:155

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