顯微圖像獲取控制系統(tǒng)及圖像稀疏去噪的研究.pdf

1、微血管圖像所含的信息可反映出病變組織形態(tài)，通過對微血管圖像所含信息的分析可以為疾病的診斷、預防以及病后恢復提供基礎支持。但是在微血管圖像在獲取的過程中，由于圖像采集對象的肢體活動導致感興趣區(qū)域的微血管圖像偏離相機所能對焦的區(qū)域，以及圖像采集對象的心跳搏動導致相機采集到的微血管圖像模糊。另外，在微血管圖像獲取過程中，光學噪聲以及電子噪聲的存在導致所得到的微血管圖像質量偏低。
　　為了解決因活體小動物肢體活動造成感興趣區(qū)域的微血管偏離

2、相機所能對焦的區(qū)域及活體小動物因心跳搏動造成與相機之間的距離發(fā)生變化導致采集到的顯微圖像清晰度不高、模糊程度比較嚴重的問題，本文使用VisualStudio2012開發(fā)套件在MFC基礎下設計和實現(xiàn)了小動物活體顯微圖像采集移動平臺，實現(xiàn)了當活體小動物偏離相機所能對焦的區(qū)域時，圖像采集移動平臺向活體小動物偏移的反方向進行位移補償，使得感興趣區(qū)域的微血管再次進入相機所能對焦的區(qū)域。
　　然后，設計以及實現(xiàn)了平臺移動的遙控控制，實現(xiàn)實時、

3、精確地控制感興趣區(qū)域的微血管圖像進入相機所能對焦的區(qū)域之內，避免通過手動調節(jié)或者開關控制造成的感興趣區(qū)域的微血管圖像再次偏離相機所能對焦的區(qū)域，實現(xiàn)對顯微圖像采集相機位置實時精確定位，提高了采集到的微血管圖像清晰度，一定程度上解決了光學噪聲對微血管圖像的影響。
　　最后，使用稀疏表示的方法對微血管圖像進行去噪處理，使用K-SVD算法根據所要處理的微血管圖像特點學習訓練出適合該微血管圖像的字典，通過OMP稀疏分解方法求得去噪后的圖像