33、三维成像算法与非线性扩散滤波技术解析

三维成像算法与非线性扩散滤波技术解析

1. 深度聚焦法相关内容

1.1 深度聚焦法的校准

在深度聚焦法中，归一化深度、半径比 (R_1/q/R) 和平均灰度值之间的关系需要通过校准程序来确定。校准结果可用于后续的深度计算以及颗粒大小和浓度测量等应用。

1.2 基于金字塔的深度聚焦算法

在生物技术应用中，为解决深度聚焦问题，可采用基于金字塔的深度聚焦算法。该应用主要涉及检测流体介质中的细胞，这些细胞形状和大小相似，在图像中近似为高斯形状，但亮度不同。
- 特征向量定义 ：通过拉普拉斯金字塔各层的平方滤波响应来定义特征向量。
- 拉普拉斯金字塔第 (k) 层的平方滤波响应为：
[|L(k)|^2 = \sum_{i=0}^{M - 1} \sum_{j=0}^{N - 1} (L(k) {i,j})^2]
- 特征向量 (F) 为：
[F = (F_0, F_1, \cdots) = (|L(0)|^2, |L(1)|^2, |L(2)|^2, \cdots |L(n)|^2)]
- 特征向量分量比 ：特征向量的方向与物体亮度无关，其分量的比值 (O {i,j}) 对物体亮度进行了归一化，且每个方向分量 (O_{i,j}) 是散焦的度量，对特定波数范围敏感。
[O_{i,j} = \tan \varphi_{i,j} = \frac{|L(j)|^2}{|L(i)|^2}, \quad i, j \in [0, 1, \cdots, n], \quad \forall i \neq j] <