通过显微镜观察具有一定厚度的样本时,由于景深有限使图像部分模糊、部分清晰,出现观察分析困难的情况。多聚焦融合技术是图像融合的一个重要分支,目的是将不同焦点下所成图像中的清晰区域提取并融合成一幅视觉效果良好的图像。因此,采用多聚焦融合技术进行景深扩展是性价比较高的方案之一,是解决上述问题的有效手段。基于空间域的多聚焦融合算法是根据待融合图像中像素点的灰度值进行融合,算法简单,实时性较强,但往往缺乏细节表现力,融合后的图像存在对比度低、模糊以及块效应等问题,人眼视觉效果较差。选择基于变换域的多聚焦融合算法可以获得较好的人眼视觉效果。　　本课题的研究重点是显微镜景深扩展应用下的基于新轮廓波变换的多聚焦融合方法。涉及内容包括:显微镜光学成像原理、清晰度评价函数、图像融合典型算法、Contourlet变换与新轮廓波变换、系数解析方法、融合评价、多聚焦融合应用等。研究思路如下:　　(1)探讨了显微镜景深扩展的基本理论、研究现状以及光学成像原理。在分析光学传递函数的基础上,得出采用多聚焦图像融合技术进行景深扩展具有可行性和必要性的结论;　　(2)探讨并实验分析了聚焦评价函数的性能和特点,得出Brenner函数是性能优良的聚焦评价函数,尤其是在图像内容稀疏的情况下其性能优良的结论;　　(3)探讨了基于多尺度变换的图像融合方法,分析了小波变换、Contourlet变换和新轮廓波变换各自的特点,得出了新轮廓波变换频率局部化程度高、系数各向异性、稀疏性明显的结论;　　(4)利用上述结论,针对新轮廓波变换系数稀疏性明显的特点,提出了使用Brenner函数进行特征值提取的方案;针对新轮廓波变换系数各向异性明显的特点,提出了使用椭圆方向窗进行特征值累加的方案,并通过实验验证了融合算法的有效性。