首页> 中文学位 >低对比度显微图像的颜色增强方法研究
【6h】

低对比度显微图像的颜色增强方法研究

代理获取

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 图像增强研究现状

1.2.2 颜色转移研究现状

1.3 论文的主要研究内容

第2章 显微图像的处理及传统彩色化方法

2.1 低对比度显微图像

2.2 传统对比度增强方法

2.2.1 传统的灰度图对比度增强方法

2.2.2 传统的彩色图对比度增强方法

2.3 基于反卷积的图像增强方法

2.3.1 逆滤波反卷积算法

2.3.2 Richard-Lucy反卷积方法

2.3.3 维纳滤波反卷积算法

2.3.4 迭代盲反卷积算法

2.3.5 反卷积算法的比较和分析

2.4 传统彩色化方法

2.4.1 基于全局的彩色化方法

2.4.2 基于welsh方法的彩色化方法

2.5 本章小结

第3章 基于直方图分区的显微图像彩色化方法

3.1 基于直方图均分分区的彩色化方法

3.1.1 基于RGB空间位置的验证实验

3.1.2 基于像素重排的验证实验

3.2 基于亮度直方图极值分区的彩色化方法

3.2.1 基于B样条最小二乘拟合的直方图分区技术

3.2.2 极值点调整匹配的方法

3.2.3 带权值的彩色化方法

3.2.4 自适应的节点和拟合次数选择法

3.2.5 实验结果分析

3.3 本章小结

第4章 基于图像分割的显微图像彩色化方法

4.1 基于位屏蔽分割的显微图像彩色化方法

4.1.1 利用进化学习的方法确定最优RGB组合系数

4.1.2 基于位屏蔽的分割方法

4.1.3 基于屏蔽分区的全局彩色化方法

4.1.4 基于屏蔽分区按亮度值分区的彩色化方法

4.2 基于洪水填充分割的显微图像彩色化算法

4.2.1 基于扩展容差带的FloodFill的分割方法

4.2.2 基于距离变换的过渡带提取方法

4.2.3 基于亮度值匹配的目标区域彩色化方法

4.2.4 基于亮度值重排逐点映射的彩色化方法

4.2.5 彩色化后图像轮廓提取方法

4.3 本章小结

第5章 结合反卷积图像增强技术的彩色化方法

5.1 基于直方图分区的反卷积彩色化方法

5.2 基于亮度匹配过渡带的反卷积彩色化方法

5.3 基于图像重排的反卷积彩色化方法

5.4 实验结果对比分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 存在的问题及研究展望

参考文献

附录1

附录2

致谢

攻读学位期间的研究成果

展开▼

摘要

显微镜获得的图像一般为低对比度图像,色彩不分明,不便于分析和观察。颜色增强技术是图像处理技术中的一个非常重要的课题,应用在工业生产、生物学等多个领域。通过颜色增强技术能将低对比度图像进行增强,便于研究人员的深入研究。本文将反卷积技术、颜色转移技术应用到显微图像的颜色增强上,实现了显微图像的彩色化达到颜色增强的效果。论文的主要工作如下:
  首先,介绍了本课题的研究意义及国内外的研究现状。介绍了低对比度图像及传统的对比度提高方法,提出基于反卷积的图像对比度增强方法;同时对传统的彩色化方法进行实验验证和分析,阐述了这些方法存在的问题。
  其次,提出亮度直方图分区的彩色化方法。对灰度图和渲染图的亮度直方图进行曲线拟合求取极值点,调整极值点将两图分区调整一致,采用带权值的彩色化算法进行彩色化,克服区域间颜色过渡不自然问题,同时提出自适应节点数和拟合次数的选取方法。通过对20幅彩色显微图灰度化后进行彩色化实验,部分展示图对比传统的彩色化方法,该方法均能够取得较高的峰值信噪比。
  然后,提出含容差值的洪水填充分割的彩色化方法。利用含容差值的洪水填充对感兴趣颜色区域和显微图的目标区域进行分割,目标区域利用亮度值匹配和图像重排映射的彩色化方法,同时对目标区域进行距离变换,找到目标区域边界的两个过渡带,将彩色化后目标区域的彩色轮廓对过渡带进行彩色化处理,通过对20幅灰度显微图进行实验,通过部分展示图分析两种彩色化方法优缺点,同时验证过渡带彩色化方法能够有效的解决边界过渡问题,使边界过渡自然平滑。
  最后,将反卷积去模糊提高对比度方法和本文提出的彩色化方法进行结合,对显微图像进行颜色增强。通过对两幅真实彩色图模糊化、灰度化后进行颜色增强实验,对本文提出的几种方法进行对比分析,反卷积方法结合亮度匹配方法的结构相似度值最高,适用范围更广泛;同时对200幅灰度显微图像彩色化、100幅彩色显微图彩色化,并展示其中55幅和24幅效果图,验证反卷积结合亮度匹配过渡带彩色化方法取得的彩色化效果最好。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号