数码立体显微视频信号处理方法研究

发布时间：2017-04-29 17:11

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【摘要】：数码立体显微镜是在立体显微镜基础上通过数码摄像机获取其左右光路信号的设备,集信息科学、人工智能、光学等学科于一体,具有重大的研究价值与应用价值。立体显微测量是通过对数码显微图像的处理实现图目标的三维测量,是数码显微信号处理的核心技术。本文旨在研究数码显微立体信号处理的关键技术,对测量、识别、检测等关键技术进行相应讨论,并就算法鲁棒性进行了探讨。(1)立体标定是实现立体测量的关键环节,因为显微镜的景深浅,导致常用标定算法无法正常工作,本文提出了一种基于深度反馈矫正的显微标定实现模型,并在此基础上提出一种显微标定方法,能够在显微镜浅景深情况下实现显微标定。紧接着,在标定基础上,本文研究了立体测量实现过程中的误匹配消除、虚拟插值等相关内容,将显微标定结果进行了实际应用,取得良好效果。在显微标定时,首先通过预设的摄像机参数和浅景深范围内的拍摄标定板图像,实现预标定,然后根据标定参数进行立体重构,最后根据重构计算得到的深度信息进行补偿,得到深度补偿系数,由此得到最终的标定结果,实验结果表明利用标定参数进行恢复时,Z轴的误差在-4.43%;在立体误匹配消除时,先进行左右两路图像的SIFT特征匹配,接着结合摄像机标定参数和匹配结果进行立体重构,再根据重构得到的世界坐标系进行再成像,最后通过统计再成像得到的特征点位置与原始特征点位置的相对位置,实现误匹配消除,实验结果表明用这种算法后,误匹配的特征被100%消除,并且正确的特征全部保留,而没有被误删除;在显微测量时,针对IC芯片特征点少的情况,通过虚拟插值的方式增加特征点,并通过多组特征点联合计算,得到IC芯片沟道内外的深度,最终对于10um的测量范围而言,三个位置的误差分别为26.637%、16.733%和30.468%。(2)本文研究了连续变倍立体显微镜齐焦性的检测的相关问题。从高倍率变到低倍率过程中,目标应始终保持其清晰,或可通过微调保持其清晰,这就是齐焦性。本文通过在不同倍率下的离散点检测,来预测连续变倍情况下的齐焦性,其主要贡献在于采用基于综合清晰度函数的合焦判定技术,实验结果表明采用本文的判定模型能够实现不同倍率下的合焦判定和合焦位置计算,最终通过拟合得到齐焦性曲线。另外,本文通过引入暗通道模型,研究了抑制或消除光照对清晰度判定的影响,使清晰度判定算法更加鲁棒。首先计算原显微图像的暗通道,然后根据计算得到没有传输衰减的源图像,并结合显微图像特点计算得到目标区域,最后在源图像和目标区域基础上计算图像清晰度,实验结果表明采用时域、频域和变换域的清晰度计算方法时,采用本文方法之后,其对光照的鲁棒性均得到明显增强。(3)显微镜看到视野范围小,为看到大视野范围图像,拼接成为一种必要技术。本文研究了显微图像拼接的相关方法。通过SIFT特征提取,特征匹配,误匹配消除,得到两幅图像都相对应的运动方程,从而实现图像拼接,实验结果表明,本文方法能有效实现刚体运动模式的2D+t图像拼接。同时,由于灰尘的存在,导致图像中有固点颗粒噪声,本文通过类高斯模型和连续迭代,实现噪声定位,为后续噪声滤除与图像恢复打下基础,实验结果表明,采用本文方法后,固点噪声可被有效定位。本文对立体显微视频信号处理中存在的科学问题,进行了系统全面地研究。在立体标定、立体测量、立体匹配、齐焦性检测、清晰度计算的光照鲁棒性、噪声定位和图像拼接领域,均取得了一些创新性成果。
【关键词】：显微标定 误匹配消除 立体测量 连续变倍 显微数码信号处理
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7;TH742
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 概述10-24
• 1.1 数码立体显微镜历史10-13
• 1.2 显微镜技术国内外最新发展13-18
• 1.3 数码立体显微信号处理研究中的关键技术18-20
• 1.4 数码立体显微测量技术综述20-23
• 1.5 本文研究内容与论文框架23-24
• 第2章 立体显微测量原理与方法研究24-70
• 2.1 立体标定25-39
• 2.1.1 前言25-26
• 2.1.2 基于深度修正的立体显微镜标定方法26-31
• 2.1.3 实验结果与分析31-38
• 2.1.4 小结38-39
• 2.2 单目图像特征匹配39-49
• 2.2.1 前言39-40
• 2.2.2 基于匹配基的SIFT误匹配消除方法40-44
• 2.2.3 实验结果与分析44-49
• 2.2.4 小结49
• 2.3 基于重构的立体误匹配消除算法49-58
• 2.3.1 前言49-50
• 2.3.2 基于立体重构的误匹配消除算法具体过程50-54
• 2.3.3 实验结果与分析54-58
• 2.3.4 小结58
• 2.4 基于虚拟特征匹配的立体显微测量方法研究58-69
• 2.4.1 前言58-60
• 2.4.2 基于虚拟匹配特征的立体显微测量方法研究60-65
• 2.4.3 实验结果与分析65-69
• 2.4.4 小结69
• 2.5 本章小结69-70
• 第3章 立体显微镜齐焦性检测方法研究70-93
• 3.1 齐焦性概念与检测70
• 3.2 自动齐焦性方法研究70-82
• 3.2.1 相关背景70-71
• 3.2.2 立体显微镜的景深估计71-72
• 3.2.3 连续变倍立体显微镜齐焦性检测方法72-76
• 3.2.4 实验结果与分析76-81
• 3.2.5 小结81-82
• 3.3 光照一致性清晰度判定82-92
• 3.3.1 背景82-84
• 3.3.2 基于暗通道先验的显微图像光照一致性分离模型84-87
• 3.3.3 基于光照分离模型的显微图像清晰度判定方法87-88
• 3.3.4 实验结果与分析88-92
• 3.3.5 小结92
• 3.4 本章小结92-93
• 第4章 立体显微镜图像拼接方法研究93-120
• 4.1 图像拼接93-106
• 4.1.1 背景93-94
• 4.1.2 SIFT特征提取94-98
• 4.1.3 本文图像匹配方法98-100
• 4.1.4 实验结果与分析100-103
• 4.1.5 小结103-106
• 4.2 噪声定位106-118
• 4.2.1 背景106-107
• 4.2.2 基于类高斯模型的自适应固点噪声定位算法107-114
• 4.2.3 实验结果与分析114-118
• 4.2.4 小结118
• 4.3 本章小结118-120
• 第5章 总结与展望120-123
• 参考文献123-136
• 博士期间发表论文和其他成果136-138
• 致谢138

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本文编号：335287