基于机械扫描与改进SURF的显微图像拼接算法

摘要

cqvip:针对传统图像拼接算法拼接速度慢,难以实现显微图像实时拼接的难点问题,通过分析显微镜扫描的规律和显微图像的特点,结合Canny边缘检测、线性搜索法、SURF及最小二乘法,提出了一种适用于显微图像的快速拼接算法。根据已知的重叠区域,对低倍镜图像和高倍镜图像分别使用Canny边缘检测和线性搜索法,获得特征点相对集中的区域,使用SURF对其进行特征点提取,并采用快速最近邻搜索算法匹配特征点。由于显微镜的震动较为规律,对于特征点稀少,容易出现误匹配的重叠区域,为了减小算法的复杂度,利用最小二乘法,根据前后拼接点的位置信息,进行预测拼接。显微镜的扫描过程可以视为只有平移,没有旋转,运用了对平移图像融合效果好、速度快的加权平滑融合算法消除拼接缝隙。实验结果表明,该算法拼接速度快,具有很强的鲁棒性和稳定性,可以很好地实现显微图像的实时拼接。