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数字共焦显微(Digital Confocal Microscopy,DCM)技术在传统荧光显微镜基础上,利用数学的算法来去除生物细胞和组织切片显微图像中离焦模糊,从而获得高质量、高分辨率的样本切片显微图像。三维图像复原算法作为DCM技术的核心环节之一,图像复原过程所消耗的时间和复原效果与显微镜光学系统中的三维点扩散函数(Three Dimensional Point SpreadFunction,3D-PSF)密切相关。如何选取适当空间大小的3D-PSF,直接影响到图像的复原效果,在得到准确的估计情况下,3D-PSF空间大小和密度直接决定了复原效果与复原时间。3D-PSF空间大小和密度选取越大,则复原效果越好,但复原所需时间却越长。因此,在不同的复原要求下如何选取适当大小的3D-PSF,有一定的现实意义。本文在已有的理论基础上,研究了在不同的复原要求下,选取合适的径向大小和层数的3D-PSF,主要研究工作如下:1.在三种放大倍数下,保持3D-PSF的层距相同,用不同径向大小和层数的3D-PSF对模糊图像进行复原,并以改善信噪比作为复原效果指标,从统计学角度得到归一化后改善信噪比的正态分布图,然后引入区间估计方法,通过构建不同复原要求下的数学模型,提出图像复原质量概念,研究了基于区间估计的三维点扩散函数空间大小选取方法。通过实验验证,该方法具有良好的可行性,为DCM系统的3D-PSF选取提供了另一种方法。2.研究了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法的3D-PSF选取方法。对于不同放大倍数下得到的复原图像,通过SIFT算法查找每一幅复原后图像、清晰图像与模糊图像的特征点,并将复原后图像与原图做特征点匹配,获取了匹配的特征点数目、匹配点数目增量与对应的3D-PSF层距、直径的关系曲线图,根据匹配点数目增量曲线图,结合3D-PSF结构特性,提出了基于SIFT算法的三维点扩散函数选取方法。本文的研究结果为实际应用中,在不同复原要求下对3D-PSF的选取提供了理论依据。