33、三维成像与非线性扩散滤波技术解析

三维成像与非线性扩散滤波技术解析

1. 三维成像中的深度聚焦方法

在三维成像领域，深度聚焦方法是获取物体深度信息的重要手段。其中，归一化深度、半径比 (R_1/q/R) 与平均灰度值之间的关系需通过校准程序来确定。

基于金字塔的深度聚焦算法

在生物技术应用中，如检测流体介质中的细胞时，由于细胞形状和大小相似，可采用基于金字塔的深度聚焦算法。该算法的核心思想是通过特征向量来表征细胞的模糊程度。
- 特征向量的定义 ：特征向量定义为拉普拉斯金字塔每一层的滤波响应的平方。具体公式如下：
- 拉普拉斯金字塔第 (k) 层的平方滤波响应：
[|L(k)|^2 = \sum_{i = 0}^{M - 1} \sum_{j = 0}^{N - 1} (L(k) {i,j})^2]
- 特征向量：
[F = (F_0, F_1, \cdots) = (|L(0)|^2, |L(1)|^2, |L(2)|^2, \cdots |L(n)|^2)]
- 特征向量的归一化 ：特征向量 (F) 的方向与物体的亮度无关，因此特征向量各分量的比值：
[O {i,j} = \tan \varphi_{i,j} = \frac{|L(j)|^2}{|L(i)|^2}, i, j \in [0, 1, \cdots, n], \forall i \neq j]
这些比值相对于物体的亮度进行了归一化。每个方向分量 (O_{i,j}) 都是离焦的度量，并且对特定的波数范围敏感。

2. 非线性扩散滤波的概述