基于傳遞函數(shù)評價的共焦顯微圖像反卷積降噪處理算法研究.pdf

1、共焦顯微成像技術(shù)具有高對比度的橫向分辨率、納米級的軸向分辨率和光學層析成像三大特性，因而受到研究學者的廣泛關(guān)注，在精密測量、生物醫(yī)學等領域得到廣泛的應用。在成像過程中，可能存在多種退化因素，如照明光源的噪聲、光學系統(tǒng)的像差、傳感器的噪聲、傳感器分辨力、能否精確自動聚焦等因素，造成采集得到的圖像實際是退化后的圖像。目前，已有大量研究對退化后的共焦顯微圖像進行復原，其中采用反卷積降噪算法對圖像進行降噪處理以提高其信噪比，是改善圖像質(zhì)量的有效

2、途徑之一。
　　本文首先對共焦顯微圖像的退化機理以及圖像復原的數(shù)學模型進行研究，總結(jié)歸納共焦顯微圖像的退化機理，以及通常所使用的成像系統(tǒng)的點擴展函數(shù)(PSF)估計，然后對幾種常見的圖像復原方法進行了討論分析，對其原理和特點進行了闡述說明。
　　其次，對共焦顯微圖像反卷積降噪算法處理后的圖像復原質(zhì)量做了研究，在對目前已有的圖像質(zhì)量評價方法進行歸納總結(jié)的基礎上，采用了調(diào)制傳遞函數(shù)對圖像復原效果進行評價的方法。該方法利用所測得圖像

3、的對比度，描繪出成像系統(tǒng)的調(diào)制傳遞函數(shù)曲線，通過比較經(jīng)反卷積降噪算法處理前后所得到的調(diào)制傳遞函數(shù)曲線特性，作為對反卷積降噪算性能的評價指標和優(yōu)化算法參數(shù)的依據(jù)。
　　然后，對共焦顯微圖像復原中的反卷積降噪算法進行了進一步研究，對約束最小二乘法、Lucy-Richardson算法、盲反卷積算法以及迭代盲反卷積算法的原理進行了詳細研究，并應用這幾種算法對共焦顯微圖像進行處理，對圖像像質(zhì)有明顯的改善。
　　最后，采用共焦顯微成像系