[发明专利]一种基于标记图的改进型小波变换图像融合方法

说明书

本发明公开一种基于标记图的改进型小波变换图像融合方法，通过引入标记图对每个浮游生物进行标记，将占据最多像素的重建图像的序号作为该浮游生物的标记，并将该浮游生物及其周围的区域用被标记的重建图像相应区域的像素进行替换，消除了高频条纹和斑点噪声，提高了浮游生物的对比度，使融合图像具有更好的视觉效果。与一般的小波变换方法相比，本方法使融合后的图像与原始的重建图像具有更高的相关系数，保留了更多的信息。同时，本方法可以实现一次性融合9幅以上的重建图像，特别适用于浮游生物的数字全息显微成像。

技术领域

本发明涉及多焦距浮游生物的数字全息显微成像领域，特别涉及一种基于标记图的改进型小波变换图像融合方法。

背景技术

与传统的光学显微镜相比，数字全息显微镜(Digital Holographic Microscope,DHM)具有更大的景深，不需要调整物镜到样品的距离，直接通过改变重建距离便可以从全息图中得到监测区域中不同深度的浮游生物的清晰重建图像，但对于每一幅重建图像，只有焦距(深度)等于重建距离的浮游生物才能成清晰的像，其它的浮游生物则成模糊的像。为了在一张图像中让所有的浮游生物均能清晰成像，需要将重建距离等于各个浮游生物焦距的多幅重建图像进行融合，得到一张景深扩大的图像，在这张图中，所有的浮游生物均处于聚焦状态。

图像融合方法主要包括空间域方法和转换域方法。空间域方法利用图像的像素梯度信息或者图像块进行融合，包括加权系数法、领域窗口法和水平集区域分裂法。空间域方法简单且耗时短，但通常会产生大量的块效应。转换域法通过各子带转换系数的融合实现图像的融合，包括拉普拉斯金字塔法、多尺度几何分析法和小波变换法。转换域方法融合精度高，并且融合的图像更接近人眼的视觉特征，因此得到了广泛的应用，尤其是小波变换方法。小波变换方法由于计算简单、耗时短，以及表达方式与人类视觉系统一致等优点，被认为是非常有效的图像融合方法。

在基于小波变换的图像融合方法中，高频子带的系数通常是根据绝对值最大的准则进行融合。由于在多焦距浮游生物的全息图的重建图像中，离焦的浮游生物会在其周围产生高频的条纹，这些条纹对应的高频子带的系数比聚焦的浮游生物的背景的高频子带的系数更大。因此，如果有两幅重建图像，其中第一幅重建图像中的某个浮游生物处于聚焦状态，而第二幅重建图像中该浮游生物处于离焦状态，那么利用小波变换方法将上面两幅图像融合时，来自第二幅重建图像的离焦的浮游生物周围的高频条纹将取代第一幅重建图像的聚焦的浮游生物的背景，于是在融合图像中，浮游生物区域来自第一幅重建图像中处于聚焦状态的浮游生物，但其背景区域来自第二幅重建图像中处于离焦状态的浮游生物周围的高频条纹，导致浮游生物的对比度下降。此外，第二幅重建图像中离焦的浮游生物内部的某些像素的高频子带系数也可能大于第一幅重建图像中聚焦的浮游生物内部的某些像素的高频子带系数，导致融合图像中聚焦的浮游生物内部的某些像素被相应的离焦的浮游生物内部的某些像素取代，产生斑点噪声。更为重要的是，大多数图像融合方法只适合融合两幅图像。因此，需要一种图像融合方法消除上述所说的高频条纹和斑点噪声，并能够一次性融合多幅(3幅以上)重建图像。

发明内容

本发明提供了一种基于标记图的改进型小波变换图像融合方法，该方法是一种空间域方法和转换域方法相结合的方法，有效消除了高频条纹和斑点噪声，具有更好的视觉效果，且能够一次性融合多达9幅重建图像，实用性强。

一种基于标记图的改进型小波变换图像融合方法，包括以下步骤：

(1)获取多焦距浮游生物全息图中各个浮游生物在对应焦距处的重建图像；

(2)对步骤(1)中的重建图像进行离散傅里叶变换，将每幅重建图像分解成4幅子图像，分别为低频子图像LL_n、水平高频子图像HL_n、垂直高频子图像LH_n和对角高频子图像HH_n，其中n代表重建图像的序号；