基于互信息的圖像拼接算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代醫(yī)療生物等學(xué)科領(lǐng)域研究需求及超精密加工等的需求，對(duì)現(xiàn)代檢測技術(shù)特別是精密檢測技術(shù)的要求日益提高。為此一系列檢測儀器被發(fā)明出來，例如掃描電子顯微鏡、掃描隧道顯微鏡、原子力顯微鏡、光學(xué)共焦顯微鏡等。其中光學(xué)共焦顯微鏡以其非接觸、大視場，高速度等優(yōu)點(diǎn)，成為現(xiàn)今最具影響力的測量儀器之一，被廣泛應(yīng)用于生命科學(xué)、超精密測量、材料學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)材料表面形貌測量、微電路線寬測量、細(xì)胞觀測及其它非接觸精密測量。但是高分辨率往往與大視場范圍是

2、相對(duì)的，光學(xué)共焦顯微鏡的所謂的大視場也不過是微米級(jí)。而且隨著對(duì)分辨率要求的提高，視場范圍縮減至納米級(jí)，非常容易造成一個(gè)視場并不能觀測到被測物體的全部信息。因此需要使用圖像拼接將物體顯示在一幅圖進(jìn)行整體特性的分析，而且由于共焦顯微鏡是超精密測量儀器，分辨率為納米級(jí)，因此對(duì)拼接精度要求非常高，需要達(dá)到亞像素級(jí)。
　　本課題“基于互信息的圖像拼接算法研究”，針對(duì)上述問題開展了基于互信息圖像拼接算法的研究，主要是互信息測度函數(shù)及優(yōu)化算法的

3、研究，目的是能夠改進(jìn)現(xiàn)有的拼接算法以提高拼接精度、速度和準(zhǔn)確率，解決現(xiàn)有算法易陷入局部極值導(dǎo)致誤拼接的問題，實(shí)現(xiàn)生物共焦顯微鏡共焦掃描高分辨率二維圖像拼接功能、計(jì)量型共焦顯微鏡共焦掃描高分辨率二維/三維圖像拼接功能、彩色CCD拍攝的彩色圖片與三維高度圖像的拼接以及彩色CCD拍攝的寬場圖像拼接。完成的主要內(nèi)容如下：
　　(1)本文主要提出了三種改進(jìn)的測度函數(shù)。一種是直接改進(jìn)的傳統(tǒng)互信息測度函數(shù)，在分析其缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上增加邊緣信息，并構(gòu)

4、造新的測度函數(shù)，新測度函數(shù)曲線對(duì)比度增大，在進(jìn)行配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)其精度比傳統(tǒng)互信息要高；另外兩種是通過改進(jìn)插值算法間接改進(jìn)互信息測度函數(shù)，第一種插值核函數(shù)的改進(jìn)使得曲線局部極值情況得到很好的抑制，測度曲線尖銳程度增加，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法得到的配準(zhǔn)結(jié)果精度提高，且由于抑制了局部極值使得得到最優(yōu)變換參數(shù)的可能性增加；第三種是將插值算法領(lǐng)域擴(kuò)展并構(gòu)建新的插值核函數(shù)，該方法得到的測度函數(shù)曲線最為光滑但是最優(yōu)變換處曲線不夠尖銳，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法得

5、到的結(jié)果波動(dòng)范圍較大，但是成功率得到提升；
　　(2)提出一種基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律的去噪算法，使用該算法可以有效除去圖像的散粒噪聲，而且可以和其它濾波算法混用；提出一種改進(jìn)的Retinex算法，通過該算法可以有效解決傳統(tǒng)Retinex算法使得圖像邊緣模糊及整體‘泛白’的缺點(diǎn)，并且通過對(duì)對(duì)比度的調(diào)整得到的圖像顏色更加鮮亮；
　　(3)分析圖像拼接優(yōu)化算法，使用PSO算法和Powell算法相結(jié)合的優(yōu)化算法進(jìn)行圖像拼接最優(yōu)空間變換參數(shù)的求