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序列显微图象融合原理图
三、多层聚焦融合算法
3、空域融合算法
• 为解决反射光显微图象融合问题，提出引入空域算法中的改进 拉普拉斯算子 改进拉普拉斯图像融合算子：
N：窗口的大小； 即为点（i,j）的聚焦清晰的测度。
三、多层聚焦融合算法
4、各种空域融合算子的实验分析
基于点处理的方法 （简单的空域融合算子 、灰度平 均法 、最大离差法 ）和基于区域处理的方法 （简单的 区域融合方法 、灰度方差算子 、基于Sobel梯度算子的 Tenengrad函数方法 、改进拉普拉斯算子方法 ）。
0
SMD Robert Lap(T=0,step=3) FFT Ten Var Lap(T=500,step=7)
10
20
30
Focus position
(c) 聚焦评价函数曲线
二、显微图像自动聚焦算法
4、自动聚焦应用实例
为配合全自动显微镜系统的需求，研究运动目标的 检测与跟踪算法模块，为空间科学实验目标成像观察用。
主要内容
一、研究意义 二、显微图像自动聚焦算法 三、多层聚焦融合算法 四、基于聚焦深度的三维成像系统 五、算法总结 六、应用领域
一、研究意义
人类通过不同尺度的成像（从宏观宇宙、遥感，到微 观分子）来观察、了解客观物质世界。
客观物质的结构是三维的， 而传统研究显微样本三维 结构的方法是通过在显微镜下获取其二维图像进行观察和分 析的，难以准确理解样本的三维结构。
oberts梯度算子 、基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数 、 能量谱方法 、改进拉普拉斯算子等。
二、显微图像自动聚焦算法
实验一：包含40幅图像的一个序列得到的聚焦评价函数曲线
(a) 离焦图像 (b) 聚焦图像
Focus criteria
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
岩石图象depth from focus实验：
10幅岩石图像序列 （仅示9幅）
多层叠合结果
四、基于聚焦深度的三维成像系统
• 聚焦深度（Depth from Focus）的基本思想： 在前面multi-focus方法基础上，提取z 方向信息，
即可实现通过二维图像序列进行三维重建。
• 优点： 计算方式实现表面三维成像，代替反射光激光共聚焦
因此，研究显微三维成像理论及三维定量分析技术具 有很高的实用价值和重要的学术意义，该领域的研究也是显 微信息学科的研究热点之一。
二、显微图像自动聚焦算法
1、自动聚焦问题的提出
远程的病理会诊、显微智 能仪器，需要全自动控 制显微镜系统。
自动控制显微镜的关键 技术：显微图像的自动 聚焦分析。
全自动显微镜示例
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于区域处理的方法
• 基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数方法
(a) 序列图像之1
(b) 序列图像之5
(c) 序列图像之11
(d) 序列图像之14
(e) 序列图像之20
(f) 序列图像之30
31幅蝴蝶眼睛序列显微图像
改进Laplacian法multi-focus结果(11×11窗口、步长5)
成像。
• 要解决问题： 高度插值拟合、三维表面测量、显示。
四、基于聚焦深度的三维成像系统
SML Focus measure
高度图的插值拟合：
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
10
20
30
Image Sequence
SML聚焦评价函数曲线
从图中我们可以看出，聚焦评 价函数曲线在峰值处具有高斯 分布。在边缘处对称性不太显 著，这主要是由图像采集过程 中显微镜的初始位置造成的。 为此， 我们将分析仅限于聚 焦评价函数的峰值区域。
二、显微图像自动聚焦算法
o P
Optical axis
Object plane
i f
R
Lens
透镜成像模型图
r
Q δ
Sensor Image
plane plane
二、显微图像自动聚焦算法
难点问题：有效的聚焦评价函数的确定
聚焦评价函数指标： • 评价函数最大值的位置即为聚焦位置； • 不存在可能导致聚焦错误的局部极大值； • 具有较强的抗噪能力； • 聚焦曲线尖峰性好，聚焦速度比较快。
0
Var FFT SMD Robert Lap(T=0) Ten Lap(T=30)
10
20
30
Focus position
(c) 聚焦评价函数曲线
二、显微图像自动聚焦算法
实验二：对实验一中40幅图像的序列加入20%的高斯噪声
wenku.baidu.com
(a) 离焦图像 (b) 聚焦图像
Focus criteria
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
倒置生物镜的活体目标采集系统 ——与中科院空间中心联合
倒置生物镜的活体目标局部聚焦演示
二、显微图像自动聚焦算法
5、自动聚焦算子小结
• 改进Laplacian算子可以有效地抑制噪声干扰，聚焦评 价函数曲线平滑，有明显的峰值，单峰性好，且变化陡 峭。
• 步长的选择： 噪声干扰小时——步长和阈值取小； 噪声和亮度变化大时——步长和阈值可以取得稍大
一些。 一般步长取7。
三、多层聚焦融合算法
1、传统光学硬件的问题
随着放大倍数和分辨率的增大， 景深减小，使得物体不可能在一 幅图像中完全聚焦清晰。
而生物医学及材料科学的成 像要求显微镜既要有更高的分辨 率又要有足够的景深，这是传统 光学硬件的矛盾。
三、多层聚焦融合算法
2、解决方法
利用数字图像融合技术，对序列图像进行合成（Multi-Focus）。
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于点处理的方法
1. 最大灰度法 2. 最小灰度法 3. 灰度平均法
4. 最大离差法
当
时，融合图像的值取 ，否则，融合图像取
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于区域处理的方法
• 简单的区域融合方法：最大、最小对比度，灰度平均法等。 • 灰度方差算子(Local Convariance)
二、显微图像自动聚焦算法
2、基于改进Laplacian算子的自动聚焦方案：
• 空域：聚焦图像比离焦图像有较锐化的边缘。 • 频域：聚焦图像比离焦图像包含更多的高频分量。
使用象元间的可变步长step来计算二阶差分。 即：
二、显微图像自动聚焦算法
3、聚焦实验
• 对比： 灰度方差算子、灰度差分绝对值之和(SMD)算子 、R
三、多层聚焦融合算法
3、空域融合算法
• 为解决反射光显微图象融合问题，提出引入空域算法中的改进 拉普拉斯算子 改进拉普拉斯图像融合算子：
N：窗口的大小； 即为点（i,j）的聚焦清晰的测度。
三、多层聚焦融合算法
4、各种空域融合算子的实验分析
基于点处理的方法 （简单的空域融合算子 、灰度平 均法 、最大离差法 ）和基于区域处理的方法 （简单的 区域融合方法 、灰度方差算子 、基于Sobel梯度算子的 Tenengrad函数方法 、改进拉普拉斯算子方法 ）。
0
SMD Robert Lap(T=0,step=3) FFT Ten Var Lap(T=500,step=7)
10
20
30
Focus position
(c) 聚焦评价函数曲线
二、显微图像自动聚焦算法
4、自动聚焦应用实例
为配合全自动显微镜系统的需求，研究运动目标的 检测与跟踪算法模块，为空间科学实验目标成像观察用。
主要内容
一、研究意义 二、显微图像自动聚焦算法 三、多层聚焦融合算法 四、基于聚焦深度的三维成像系统 五、算法总结 六、应用领域
一、研究意义
人类通过不同尺度的成像（从宏观宇宙、遥感，到微 观分子）来观察、了解客观物质世界。
客观物质的结构是三维的， 而传统研究显微样本三维 结构的方法是通过在显微镜下获取其二维图像进行观察和分 析的，难以准确理解样本的三维结构。
oberts梯度算子 、基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数 、 能量谱方法 、改进拉普拉斯算子等。
二、显微图像自动聚焦算法
实验一：包含40幅图像的一个序列得到的聚焦评价函数曲线
(a) 离焦图像 (b) 聚焦图像
Focus criteria
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
岩石图象depth from focus实验：
10幅岩石图像序列 （仅示9幅）
多层叠合结果
四、基于聚焦深度的三维成像系统
• 聚焦深度（Depth from Focus）的基本思想： 在前面multi-focus方法基础上，提取z 方向信息，
即可实现通过二维图像序列进行三维重建。
• 优点： 计算方式实现表面三维成像，代替反射光激光共聚焦
因此，研究显微三维成像理论及三维定量分析技术具 有很高的实用价值和重要的学术意义，该领域的研究也是显 微信息学科的研究热点之一。
二、显微图像自动聚焦算法
1、自动聚焦问题的提出
远程的病理会诊、显微智 能仪器，需要全自动控 制显微镜系统。
自动控制显微镜的关键 技术：显微图像的自动 聚焦分析。
全自动显微镜示例
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于区域处理的方法
• 基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数方法
(a) 序列图像之1
(b) 序列图像之5
(c) 序列图像之11
(d) 序列图像之14
(e) 序列图像之20
(f) 序列图像之30
31幅蝴蝶眼睛序列显微图像
改进Laplacian法multi-focus结果(11×11窗口、步长5)
成像。
• 要解决问题： 高度插值拟合、三维表面测量、显示。
四、基于聚焦深度的三维成像系统
SML Focus measure
高度图的插值拟合：
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
10
20
30
Image Sequence
SML聚焦评价函数曲线
从图中我们可以看出，聚焦评 价函数曲线在峰值处具有高斯 分布。在边缘处对称性不太显 著，这主要是由图像采集过程 中显微镜的初始位置造成的。 为此， 我们将分析仅限于聚 焦评价函数的峰值区域。
二、显微图像自动聚焦算法
o P
Optical axis
Object plane
i f
R
Lens
透镜成像模型图
r
Q δ
Sensor Image
plane plane
二、显微图像自动聚焦算法
难点问题：有效的聚焦评价函数的确定
聚焦评价函数指标： • 评价函数最大值的位置即为聚焦位置； • 不存在可能导致聚焦错误的局部极大值； • 具有较强的抗噪能力； • 聚焦曲线尖峰性好，聚焦速度比较快。
0
Var FFT SMD Robert Lap(T=0) Ten Lap(T=30)
10
20
30
Focus position
(c) 聚焦评价函数曲线
二、显微图像自动聚焦算法
实验二：对实验一中40幅图像的序列加入20%的高斯噪声
wenku.baidu.com
(a) 离焦图像 (b) 聚焦图像
Focus criteria
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
倒置生物镜的活体目标采集系统 ——与中科院空间中心联合
倒置生物镜的活体目标局部聚焦演示
二、显微图像自动聚焦算法
5、自动聚焦算子小结
• 改进Laplacian算子可以有效地抑制噪声干扰，聚焦评 价函数曲线平滑，有明显的峰值，单峰性好，且变化陡 峭。
• 步长的选择： 噪声干扰小时——步长和阈值取小； 噪声和亮度变化大时——步长和阈值可以取得稍大
一些。 一般步长取7。
三、多层聚焦融合算法
1、传统光学硬件的问题
随着放大倍数和分辨率的增大， 景深减小，使得物体不可能在一 幅图像中完全聚焦清晰。
而生物医学及材料科学的成 像要求显微镜既要有更高的分辨 率又要有足够的景深，这是传统 光学硬件的矛盾。
三、多层聚焦融合算法
2、解决方法
利用数字图像融合技术，对序列图像进行合成（Multi-Focus）。
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于点处理的方法
1. 最大灰度法 2. 最小灰度法 3. 灰度平均法
4. 最大离差法
当
时，融合图像的值取 ，否则，融合图像取
三、多层聚焦融合算法
空域融合算法—基于区域处理的方法
• 简单的区域融合方法：最大、最小对比度，灰度平均法等。 • 灰度方差算子(Local Convariance)
二、显微图像自动聚焦算法
2、基于改进Laplacian算子的自动聚焦方案：
• 空域：聚焦图像比离焦图像有较锐化的边缘。 • 频域：聚焦图像比离焦图像包含更多的高频分量。
使用象元间的可变步长step来计算二阶差分。 即：
二、显微图像自动聚焦算法
3、聚焦实验
• 对比： 灰度方差算子、灰度差分绝对值之和(SMD)算子 、R