兩種改進的圖像復原算法在ＣＯＳＭ中的應用

摘要：對模糊的成像結果進行圖像復原，采用高斯函數作為點擴展函數，應用于三維逆濾波和維納濾波算法中，改進了這兩種算法。實驗結果證明，改進后的維納濾波算法復原三維序列的結果比改進后逆濾波算法得到的結果更好。此外，提出三維維納增量濾波算法以及加快其收斂速度的方法。

關鍵詞：逆濾波; 維納濾波; 增量維納濾波; 點擴展函數

中圖分類號：TP391.4文獻標志碼：A

文章編號：1001－3695(2008)04－1081－03

近年來隨著顯微技術、電子技術以及圖像處理技術的發展，出現了兩種顯微成像技術，即激光共焦顯微鏡技術和計算光學切片顯微成像技術。兩種技術相比較而言，光學切片顯微成像技術得到的樣本具有信噪比高、不產生樣本漂白、價格便宜等優勢。大多數傳統圖像復原算法需要進行迭代，運算量大、所需時間長。基于線性濾波算法的逆濾波和維納濾波算法，不需要迭代、運算量小、所需時間短，在相同條件下為迭代方法用于圖像復原所需時間的1/3。兩種算法的原理是把三維顯微光學成像系統近似為線性，成像結果可以近似為是光學系統點擴展函數與生物樣本序列卷積的結果。頻域分析可知，成像結果的傅里葉變換等于樣本函數傅里葉變換與點擴展函數的傅里葉變換的乘積。本文詳細分析了基于計算光學切片顯微成像技術的兩種圖像復原算法。根據二維維納濾波的原理，提出和實現了三維改進逆濾波及改進維納濾波算法。同時，理論上提出了改進維納增量濾波算法。從顯微成像原理可以知道，成像過程是一個卷積加噪聲的過程[1，2]。

1算法介紹

1．1逆濾波算法和改進逆濾波算法

圖像成像及復原的過程可以用圖1表示[4]。其中：Q表示圖像復原濾波器。設F為序列圖像的傅里葉變換，H為點擴展函數的傅里葉變換。逆濾波算法的表達式為

3結束語

通過真實生物樣本序列圖像復原的實驗證明了改進逆濾波算法的有效性，通過實驗得出的對比數據證明了改進維納濾波算法應用于真實樣本序列圖像，其復原性能優于改進逆濾波算法得到的結果。本文提出了維納增量濾波算法中加快收斂的方法，仍有待實驗的驗證。

參考文獻：

[1]鄒謀炎.反卷積和信號復原[M].北京:國防工業出版社，2001：56－87.

[2]滕奇志，陶青川，趙佳，等.基于深度變化成像模型的圖像估計[J].計算機工程與應用，2005，41（4）:32－34.

[3]陶青川.計算光學切片顯微三維成像技術研究[D].成都:四川大學東區圖書館，2005:80－90.

[4]GONZALEZ R C， WOODS R E. 數字圖像處理[M].阮秋琦，阮宇智，等譯.2版.北京:電子工業出版社，2003:175－219.

[5]JENG F， WOODS J.Inhomogeneous Gaussian image restoration，part1:theory[J].IEEE Trans on Acoust， Speech，Signal Proc，1984，32:592－599.

[6]XIN Yu， ZOU Cai－rong，YANG Lu－xi. Improved recursive inverse filtering method for blind image restoration[C]//Proc of the 6th International Conference on Volume1. 2002:37－40.

[7]LEUNG C M， LU W S. A modified Wiener filter for the restoration of blurred image[J].IEEE Pac Rim’93，1993，1(5):166－169.

[8]ZOU Mou－yan，UNBEHAUEN R.A few new algorithms of 2DBlindde－convolution[J].Optical Engineering，1995，34(10):2945－1956.

[9]LIU Ju，YAN Hua，SUN Jiang－de， et al. Super－resolution image restoration by cobining incremental Wiener filter and space－adapative regularization[C]//Proc of IEEE Int Conf Neutal Networks Signal Processing. Nanjiang:[s.n.]， 2003:14－17.

[10]AUTOQUANT.IMAGING，INC.Manual and tutorials[EB/OL].[2006].http://www.aqi.com.

“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”