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显微图像获取控制系统及图像稀疏去噪的研究

发布时间:2017-05-09 17:20

  本文关键词:显微图像获取控制系统及图像稀疏去噪的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:微血管图像所含的信息可反映出病变组织形态,通过对微血管图像所含信息的分析可以为疾病的诊断、预防以及病后恢复提供基础支持。但是在微血管图像在获取的过程中,由于图像采集对象的肢体活动导致感兴趣区域的微血管图像偏离相机所能对焦的区域,,以及图像采集对象的心跳搏动导致相机采集到的微血管图像模糊。另外,在微血管图像获取过程中,光学噪声以及电子噪声的存在导致所得到的微血管图像质量偏低。 为了解决因活体小动物肢体活动造成感兴趣区域的微血管偏离相机所能对焦的区域及活体小动物因心跳搏动造成与相机之间的距离发生变化导致采集到的显微图像清晰度不高、模糊程度比较严重的问题,本文使用VisualStudio2012开发套件在MFC基础下设计和实现了小动物活体显微图像采集移动平台,实现了当活体小动物偏离相机所能对焦的区域时,图像采集移动平台向活体小动物偏移的反方向进行位移补偿,使得感兴趣区域的微血管再次进入相机所能对焦的区域。 然后,设计以及实现了平台移动的遥控控制,实现实时、精确地控制感兴趣区域的微血管图像进入相机所能对焦的区域之内,避免通过手动调节或者开关控制造成的感兴趣区域的微血管图像再次偏离相机所能对焦的区域,实现对显微图像采集相机位置实时精确定位,提高了采集到的微血管图像清晰度,一定程度上解决了光学噪声对微血管图像的影响。 最后,使用稀疏表示的方法对微血管图像进行去噪处理,使用K-SVD算法根据所要处理的微血管图像特点学习训练出适合该微血管图像的字典,通过OMP稀疏分解方法求得去噪后的图像,经稀疏去噪后的微血管图像与原始噪声图像相比,图像质量提高了许多。相对其他的去噪算法来说,本文提出的基于稀疏表示对显微图像进行去噪处理的方法具有自适应性,可随着所要去噪处理的图像不同,训练学习出适合该图像去噪的字典。
【关键词】:微血管 活体动物 遥控定位 稀疏表示 图像去噪
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:R310;TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 1.1 课题研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外的研究现状及分析11-12
  • 1.3 图像噪声特点12-13
  • 1.4 传统去噪方法13
  • 1.5 图像质量评价方法13-15
  • 1.5.1 图像质量主观评价13-14
  • 1.5.2 图像质量客观评价14-15
  • 1.6 本文结构安排15-16
  • 第2章 小动物活体显微图像采集移动平台设计16-33
  • 2.1 小动物活体显微图像采集实验16-17
  • 2.1.1 小动物活体显微图像采集过程中的问题16
  • 2.1.2 显微图像采集实验平台的意义16-17
  • 2.2 显微图像采集移动平台系统设计17-19
  • 2.3 显微图像采集移动平台功能与实现19-32
  • 2.3.1 显微图像采集平台的运动控制功能及设计22-26
  • 2.3.2 显微图像采集底层处理与设计26-31
  • 2.3.3 显微图像目标区域图像采集31-32
  • 2.4 本章小结32-33
  • 第3章 平台移动遥控功能与程序设计33-45
  • 3.1 显微图像采集平台运动实验33-34
  • 3.1.1 显微图像采集平台运动控制过程中的问题33-34
  • 3.1.2 平台移动遥控的意义34
  • 3.2 图像采集平台的运动遥控设计34-44
  • 3.2.1 遥控操作杆及接口设计35-36
  • 3.2.2 遥控操作杆控制功能及程序设计36-44
  • 3.3 遥控操作杆的控制测试分析44
  • 3.4 本章小结44-45
  • 第4章 稀疏表示的显微图像去噪45-61
  • 4.1 图像稀疏模型45-47
  • 4.1.1 图像分块稀疏模型45-46
  • 4.1.2 整幅图像稀疏模型46-47
  • 4.2 稀疏分解方法47-49
  • 4.3 稀疏字典的设计49-54
  • 4.3.1 基于 MOD 算法的字典设计50-51
  • 4.3.2 基于 K-SVD 算法的字典设计51-53
  • 4.3.3 字典学习方法比较53-54
  • 4.4 稀疏表示去噪仿真实验及结果分析54-60
  • 4.5 本章小结60-61
  • 结论61-63
  • 参考文献63-67
  • 攻读硕士学位期间所发表的学术论文67-68
  • 致谢68

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 彭澄宇;图像稀疏建模理论与应用研究[D];重庆大学;2012年

2 邹健;分块稀疏表示的理论及算法研究[D];华南理工大学;2012年


  本文关键词:显微图像获取控制系统及图像稀疏去噪的研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:352961

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