基于传递函数评价的共焦显微图像反卷积降噪处理算法研究

摘要

共焦显微成像技术具有高对比度的横向分辨率、纳米级的轴向分辨率和光学层析成像三大特性，因而受到研究学者的广泛关注，在精密测量、生物医学等领域得到广泛的应用。在成像过程中，可能存在多种退化因素，如照明光源的噪声、光学系统的像差、传感器的噪声、传感器分辨力、能否精确自动聚焦等因素，造成采集得到的图像实际是退化后的图像。目前，已有大量研究对退化后的共焦显微图像进行复原，其中采用反卷积降噪算法对图像进行降噪处理以提高其信噪比，是改善图像质量的有效途径之一。
　　本文首先对共焦显微图像的退化机理以及图像复原的数学模型进行研究，总结归纳共焦显微图像的退化机理，以及通常所使用的成像系统的点扩展函数(PSF)估计，然后对几种常见的图像复原方法进行了讨论分析，对其原理和特点进行了阐述说明。
　　其次，对共焦显微图像反卷积降噪算法处理后的图像复原质量做了研究，在对目前已有的图像质量评价方法进行归纳总结的基础上，采用了调制传递函数对图像复原效果进行评价的方法。该方法利用所测得图像的对比度，描绘出成像系统的调制传递函数曲线，通过比较经反卷积降噪算法处理前后所得到的调制传递函数曲线特性，作为对反卷积降噪算性能的评价指标和优化算法参数的依据。
　　然后，对共焦显微图像复原中的反卷积降噪算法进行了进一步研究，对约束最小二乘法、Lucy-Richardson算法、盲反卷积算法以及迭代盲反卷积算法的原理进行了详细研究，并应用这几种算法对共焦显微图像进行处理，对图像像质有明显的改善。
　　最后，采用共焦显微成像系统对鉴别率板上具有不同空间频率的典型线对进行成像，并采用四种不同的反卷积降噪算法进行处理，利用处理前后调制传递函数曲线特性，实现对算法性能的评价。

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第1章 绪论

1.1 课题研究的目的和意义

1.2 国内外共焦显微图像复原技术的研究现状

1.3 本课题的主要研究内容及关键技术

第2章 共焦显微图像复原方法原理介绍

2.1 引言

2.2 共焦显微图像的退化与点扩展函数估计

2.3 共焦显微图像复原的数学模型

2.4 共焦显微图像复原方法

2.5 本章小结

第3章 基于传递函数的图像反卷积降噪效果评价方法

3.1 引言

3.2 共焦显微图像反卷积降噪评价依据

3.3 基于传递函数评价的图像反卷积降噪评价方法

3.4 本章小结

第4章 共焦显微图像反卷积降噪算法应用研究

4.1 引言

4.2 约束最小二乘法

4.3 Lucy-Richardson算法

4.4 盲反卷积算法

4.5 迭代盲反卷积算法

4.6 本章小结

第5章 共焦显微图像反卷积降噪算法优化与图像复原结果评估

5.1 引言

5.2 鉴别率板图像的反卷积处理

5.3 共焦显微图像复原结果评估

5.4 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

附录