顯微圖像融合算法研究.pdf

1、顯微圖像融合是圖像融合研究中一類具有代表性的問題,是解決顯微成像景深有限的有效方法,可有效提高圖像信息的利用率和系統(tǒng)對目標探測識別的可靠性。本文重點研究了顯微圖像融合算法,針對現(xiàn)有融合算法對顯微厚樣本序列圖像融合效果不理想的問題,提出了兩種新算法。
　　 本文首先利用小波分析良好的時頻局部化特性及分解的非冗余、方向性,以小波變換方法為基礎,提出了一種基于Log-Gabor濾波的小波顯微圖像融合算法。該算法利用區(qū)域Log-Gabo

2、r濾波方法設計尺度系數(shù)的融合規(guī)則,既使融合后的圖像不會產(chǎn)生塊效應,又避免了以往的小波融合法造成的過度模糊現(xiàn)象。文中還討論了相關參數(shù)的設置對融合結果的影響并與其他融合算法進行了對比實驗,驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性。
　　 本文還提出了一種基于二維經(jīng)驗模態(tài)分解的顯微圖像融合算法。該算法基于全新的全二維多尺度分解結構,具有完全數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應性,無需人為進行參數(shù)的選擇,且具有更強的細節(jié)獲取能力,并且反映顯微圖像獨特的視覺意義,更多地