4。2 小波的分解与重构算法 17

4。3 基于小波变换的显微图像融合 19

4。4 实验结果及分析 25

4。5 本章小结 27

结论 29

致谢 30

参考文献 31

1 绪论 

1。1 课题的研究背景及意义 

当今世界，科学技术的飞速发展标志着数字信息化时代的到来，信息对人类 来说其重要性不言而喻，其中视觉信息占据了很大一部分。随着不同领域对信息 需求的增多，医学、生物、电子、机械等方面所研究的对象已经逐渐由宏观领域 进入微观领域。随着计算机技术快速的发展，人们开始不再满足于仅仅只研究普 通的光学图像，于是开始在处理分析图像时结合计算机技术，从而发明了数字图 像处理技术。显微图像经过数字化处理之后更加便于保存，处理过程更加快捷简 便，分析结果更便于量化。数字显微图像分析技术作为图像分析的重要研究领域， 在测绘学、摄影测量、遥感学等学科中得到广泛应用。文献综述

在一个被拍摄的场景中往往包括不同距离的物体，这个场景的图像中的锐度 分布受很多因素影响。被聚焦的物体以及那些到镜头相同距离的物体在图像中呈 现最高的锐度。在聚焦距离前后的物体的锐度在图像中会有所减小。这个锐度损 失在一定物体距离范围内并不是很重要。这个范围就叫做景深。在显微观察领域， 常常遇到因为受到显微镜景深的限制导致观测不准确的问题：显微图像在获取过 程中，由于聚焦面不同的因素导致图像的细节成分很难在一幅图像中同时显示出 来，从而影响了图像视觉效果或后期的进一步处理和分析。这是因为在通过显微 镜观察样本时，低倍率显微镜工作距离越长，景深越大，而由于显微镜物镜的焦 深范围较小，在成像过程中图像的景深会因为显微镜倍率的增大与光圈的增加而 相应地减小。在显微镜倍率和距离都一定的情况下，我们只能看清楚在聚焦平面 或其周围的样本构造，即显微镜只能聚焦清晰在景深范围内的部分 [1]。这就会导 致：在显微镜成像过程中，即便是构造很简单的样本也不能够达到在一幅图像中 完全呈现清晰的效果。然而，在显微镜观察研究的实验中，许多样本都不是只有 一个层面，其构造大多都是是三维的，即在纵向上具有一定的深度，从而导致在 景深以外的部分就不能聚焦清晰。但是在实际研究实验中人们对显微镜成像的要 求与传统光学硬件的特点产生了矛盾，即人们要求显微图像细节要足够清晰并且 要有足够大的景深。解决这一问题的有效方法就是：调节显微镜的焦距，获取在 同一个场景聚焦在纵向上不同深度位置的序列图像信息，结合计算机技术对序列 图像信息根据相应的融合规则进行融合，最终重构出一幅每一处细节的景深都很清晰的图像[2]。

1。2 国内外发展及研究现状 

1。3 本课题主要任务 

由于显微图像在获取过程中，会因为聚焦面不同等因素导致各细节成分很难 在一副图像中显示，影响图像视觉效果或后期的进一步智能处理。因此本课题主 要任务是在学习和掌握显微图像处理的相关理论和技术的基础上，研究并实现显 微图像景深增强处理技术，并结合具体图像实例研究基于小波变换的算法来增强 显微图像的有效景深。

1。4 本文章节安排