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多焦点多光子显微镜图像压缩与三维重建应用研究

何峰  
【摘要】:多焦点多光子显微镜是一种强大的活体三维组织成像的显微镜技术之一。它以近红外光源更具穿透性、最小化的光损伤和光漂白效果成为了神经成像、肿瘤病理等领域的重要的应用。多焦点多光子显微镜图像的三维重建和压缩是它的广泛应用领域的一个重要组成部分。通过多焦点多光子显微镜所成像的切片图像进行三维重建,可实时地将切片图像数据生成研究人员所需要的生物组织的三维信息图像,以便于研究人员对生物组织进行分析与研究;多焦点多光子显微镜成像的分辨率相当高,因此它的成像数据量非常巨大,图像压缩可将巨大的数据量进行压缩,方便成像数据的存储与传输。 由于多焦点多光子显微镜的特点与限制,它所采集的生物组织切片图像数据难免有噪声或其他影响。对切片图像预处理进行了研究,可改善成像图像的质量。图像预处理包括图像的滤波和灰度校正。图像滤波使用了均值滤波、中值滤波和低通滤波,并对滤波效果做出了比较;灰度校正方面提出了一种基于区域生长来分割图像背景,对感兴趣的目标组织进行灰度校正的方法。而三维重建技术则分为两类——体绘制与面绘制技术,该文详细阐述了Ray Casting算法和Marching Cubes算法的光学模型、基本原理和具体实现流程,并使用样本数据进行绘制效果比较。在图像数据的压缩部分,采用了有损压缩和无损压缩两个方面的经典算法,即基于DCT的JPEG和Huffman编码。通过对多焦点多光子显微镜图像进行压缩实验,将获取的压缩数据进行分析,对两种方法的压缩效果进行了比较和评价。在前面的理论研究基础上,通过利用中科院自动化所开发的医学图像工具包MITK的三维重建算法,并辅以MFC进行框架搭建,独立开发了多焦点多光子显微镜图像压缩与三维重建系统。最后,使用该系统完成对样本数据的实验。 与MC算法相比,基于RC算法的体绘制方法更适用于多焦点多光子显微镜的样本数据;图像压缩方面,Huffman编码的总体性能优于JPEG。


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