The Primary Study of Microscopical Focus Problem in the Color Image of Pigmented Spots

Pigmented spot is an important branch in the science of skin. But when processing those images, the microscopical focusing problem arises. It affects the image recognition later. In order to find the best method to solve it, comparison and analysis are given to various existing methods of image fusion in this paper . The conclusion is wavelet transform based on pixel-level.

一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法。对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数。实验结果表明:改进方法能够获得具有更丰富的信息量和更高清晰度的融合图像。

边缘检测和小波变换在多聚焦图像中的应用

根据多聚焦图像的特点,把边缘检测方法和小波变换融合算法结合起来,可以获得同一场景内所有物体都清晰的图像。首先利用高斯—拉普拉斯算子对源图像进行融合,得到边缘清晰的融合图像;接着对源图像进行小波变换,变换后的小波系数融合规则采用选择融合和加权平均融合相结合,经反变换后得到整体清晰的图像;最后将边缘清晰融合图像与小波变换融合图像再一次融合,得到了清晰度增强的融合图像。仿真试验表明,边缘检测和小波变换相结合的融合方法可有效综合多聚焦图像。

基于小波分析的显微视觉景深扩展

光学显微视觉系统的主要特点在于景深短,难以获取反映显微场景的全面信息。为解决该问题,提出基于小波分析的光学显微视觉系统景深扩展策略,分为局部清晰图像获取和多聚焦图像融合两个阶段:首先,以定义的小波系数活性水平为依据,构造了新型清晰度评价函数和聚焦曲线全局极值搜索策略来实现快速自动聚焦、获取局部显微场景信息的目的;然后,为实现多局部聚焦显微图像的融合,设计了小波系数活性水平选择型融合规则来融合获取的多个局部显微场景信息。实验表明,提出方法可有效扩展光学显微镜的景深。

基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法

针对BURT法中阈值固定、与图像的不确定性较少关联的弊端,设计了一种基于小波变换的自适应融合算法。该算法运用小波变换对多聚焦图像进行分解,利用源图像的匹配度作为自适应阈值进行判别,再做相应的最大选取以及加权平均,最终通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够获得具有更丰富的信息量以及更高的清晰度的融合图像。

同轴数字全息自动聚焦与再现像的融合

由于数字全息采用相干光成像,当再现距离偏离焦点时,再现像的边缘会出现振荡现象,采用传统的清晰度评价函数不能准确实现自动聚焦。通过对再现像进行小波分析可以发现,偏离焦点时的小波变换高频系数的幅值比聚焦时要小得多。针对这一特点,对拉普拉斯算子和小波变换清晰度评价函数进行了改进,将原来利用高频系数之和改为利用聚焦窗口中高频系数的最大幅值为清晰度评价依据。为便于同时观察到数字全息三维空间内的目标,还提出了将不同层面上的再现像进行融合的算法。进行了模拟数字全息自动聚焦及再现像融合实验和用数字全息观察生物标本的实验。实验结果表明,改进后的清晰度评价函数可以准确实现数字全息的自动聚焦;提出的融合算法可以将数字全息再现后得到的一系列再现像融合到一幅图片中。