摘要本文针对显微镜物镜焦深范围有限，显微样本成像时需要一序列图像才能聚焦清晰特点，对显微图像融合方法进行了研究，并提出了基于小波变换的图像融合算法。首先，本毕业论文对已有的各种多聚焦图像融合算法进行了总结概括，分析各种图像融合算法的优缺点以及融合效果，并整理归纳了图像融合的各种评价方法。这样的总结概括能够既能更好地为后来的研究者服务，又能促进融合算法的改进和提高。然后，提出了一种基于小波变换的融合算法，算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点，选用了不同的准则进行融合，通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性，具有增强图像的空间细节能力，融合效果良好。9173
关键词:显微图像，图像融合，小波变换毕业设计说明书（论文）外文摘要
Abstract
Microscope often suffers from the problem of limited depth of focus, which precludes the observation of a complete focused image in a single view. Due to this situation this paper researches the fusion method about the microscopy serial images and proposes a fusion algorithm based on wavelet transform.
Firstly, this paper summarized the various multi-focus image fusion algorithms，analyzes both the advantages and disadvantages of these algorithms and the fusion effect and .Then it concludes various evaluation methods of image fusion. All these works can not only be beneficial for the subsequent researchers, but also promote the fusion algorithm. Then，A images fusion algorithm is proposed based on wavelet transform. Aiming at the coefficients of low frequency and high frequency, this algorithm chooses a different rule to fuse the image and obtain the fused image by wavelet inverse transform. The experimental results show that the algorithm not only considers fully the characteristics of wavelet transform and features of human vision system, but also improve spatial presentation with good fusion effect.
Key Words: microscopy images; image fusion; wavelet transform;
目 次
第一章 绪论 1
1.1 课题研究的背景和意义 1
1.2 融合技术研究现状 1
1.2.1. 图像融合技术研究现状 1
1.2.2. 显微图像融合技术现状 1
1.3 图像融合技术概要 3
1.4本文的主要研究内容 3
第二章 多聚焦图像融合方法 4
2.1 多聚焦图像融合方法概述 4
2.1.1 像素级融合 4
2.1.2 特征级融合 5
2.1.3 决策级融合 5
2.2 多聚焦图像融合算法 6
2.2.1 空域融合算法 6
2.2.2 频域融合算法 9
2.3 融合结果评价准则 9
2.3.1主观评价 10
2.3.2客观评价 10
2.3.3评价综述 11
第三章 一种基于小波变换的显微图像融合方法 12
3.1算法基础 12
3.2基于小波变换的显微图像融合方法 13
3.2.1小波变换实现图像融合的基本思想 13
3.2.2小波变换图像融合的步骤 14
3.2.3图像融合规则 14
第四章实验结果及评价 16
4.1显微景深问题 16
4.2显微图像融合实验 16
4.2.1实例一 16
4.2.2实例二 17
4.2.3实例三 18
4.3融合效果评价 19
结 论 21 基于小波变换的显微图像融合算法的研究:http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_7802.html