顯微圖像的噪聲處理與亞像素特征提取.pdf

1、SLM(Stereo Light Microscope)顯微立體視覺系統(tǒng)在微觀研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,通過視覺反饋可實(shí)現(xiàn)高精度的三維測(cè)量和定位.對(duì)于視覺系統(tǒng)來說,影響精度的因素主要有圖像噪聲、系統(tǒng)分辨率和幾何畸變.針對(duì)這三個(gè)因素,本文研究了SLM顯微圖像的噪聲處理和亞像素特征提取.圖像在成像和傳輸過程中不可避免地受到噪聲的干擾,使圖像灰度產(chǎn)生畸變.根據(jù)SLM顯微立體視覺系統(tǒng)各組成部分的光學(xué)或電子特性,分析了SLM顯微圖像的噪聲源,并建立描

2、述圖像信號(hào)和噪聲關(guān)系的圖像模型.根據(jù)噪聲屬性,將噪聲分為隨機(jī)噪聲和非均勻性噪聲.針對(duì)隨機(jī)噪聲,基于向量的1-范數(shù)和2-范數(shù)距離和排序,結(jié)合均值濾波,建立了一種向量中值濾波算法.并且,綜合各種有效的加速算法提出了一種快速算法,使濾波速度提高了76.3％~93.4％.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的優(yōu)秀濾波性能和高效率性.針對(duì)非均勻性噪聲,建立了兩種基于非均勻性標(biāo)定的校正方法.在平均標(biāo)定法的基礎(chǔ)上引入向量中值濾波以改善標(biāo)定精度,在擬合標(biāo)定過程中采用迭

3、代法提高擬合精度,從而建立了兩種標(biāo)定方法.通過實(shí)驗(yàn)分析了對(duì)SLM顯微圖像進(jìn)行非均勻性校正的必要性,并驗(yàn)證了兩種標(biāo)定方法的準(zhǔn)確性.通過噪聲處理,提高了圖像質(zhì)量,為后續(xù)的分析和處理技術(shù)莫定基礎(chǔ).亞像素定位技術(shù)是提高視覺系統(tǒng)分辨率的軟件方法.考慮SLM顯微圖像的特征和圖像的彩色信息,在HSI彩色空間和向量空間的基礎(chǔ)上,提出了兩種基于小波變換的邊緣檢測(cè)算法.在像素級(jí)邊緣的鄰域,采用三次樣條函數(shù)擬合小波變換模值,并根據(jù)擬合曲線的一階導(dǎo)數(shù)零交叉點(diǎn),

4、獲取精確的亞像素邊緣位置.實(shí)驗(yàn)證明,兩種算法都能較好地濾除噪聲,檢測(cè)出完整的亞像素邊緣,且檢測(cè)結(jié)果非常相近.對(duì)于被椒鹽比例為0~0.15的脈沖噪聲污染的圖像,位置誤差為0~0.23像素;而對(duì)于被標(biāo)準(zhǔn)差為0~60的高斯噪聲污染的圖像,位置誤差為0~0.16像素.作為亞像素邊緣檢測(cè)算法的一個(gè)應(yīng)用實(shí)例,針對(duì)平面網(wǎng)狀標(biāo)定樣板,建立了一種提取高精度圖像特征的方法.該方法經(jīng)過亞像素邊緣檢測(cè)和邊緣跟蹤等步驟,能夠獲得精確的圖像特征.對(duì)于被椒鹽比例為0