基于Canny边缘检测的半盲图像复原算法

将成像系统的点扩散函数限定为二维高斯函数,在此基础上提出了一种新的半盲图像复原算法。该方法将Canny边缘检测引入图像复原领域,在选代过程中,首先对当前图像进行边缘检测,并根据检测结果更新模型参数和复原结果。由于在复原过程中将图像边缘与其他区域进行了不同处理,该方法可以在保持图像细节的同时抑制噪声。从仿真实验和实际显微图像复原两方面对此方法进行了验证,实验结果表明,该方法即使在高噪声级别下,仍能得到较好的复原结果。     

基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法

为解决显微镜观测视野狭小的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的显微图像自动拼接方法.该方法充分考虑了显微图像采集过程以及显微图像自身的特点,通过一系列适用于显微图像拼接的算法,控制单幅图像拼接时间在1秒内,进而可以保证显微图像拼接随图像采集在线完成,同时,利用SIFT特征匹配准确度高的优点,可达到亚像素级的拼接精度.该方法拓展了显微镜的应用,尤其适用于生物和医学显微图像观测.