⛄一、SIFT配准简介

1 算法概述
在实时系统中，算法的输入为相机数据流，当前输入的图像与上一张相似度很高时应不参与融合，由于在体视显微镜下序列图像存在较大程度的偏移，所以融合前还需要进行图像配准，配准完成后再进行图像融合。算法流程图如图1所示。

图1 算法流程图

2 算法细节
2.1 图像配准
针对图像配准有基于灰度模板和特征点的算法。基于灰度模板的算法主要通过灰度匹配，使用误差函数来判断匹配程度；基于特征点的方法有SIFT,SURF和ORB等，此类方法基本思想是：首先找出图像中稳定的关键点，根据特征点给它一个向量用于描述，然后通过这个描述进行特征点的匹配，估计出图像的变换矩阵。然而，在显微图像融合的应用场景中有如下两个特殊之处：

1. 由于光源是稳定的，视角是固定的，不会有透视变换和旋转，只会有位移以及光圈弥散，即视觉上的轻微放大。大量实验表明光圈引起的放大不会对图像有显著影响。

2. 由于聚焦的变化，特征点检测也会有较大的变化，假设有两幅图像，第1幅图像左半边比较清晰，右半边比较模糊，第2幅图像则相反，左半边比较模糊，右半边比较清晰，这时候在进行图像配准时，用基于特征点的方法会发现第1幅图像找出来的特征点集中在左边，而第2幅图像特征点集中在右边，此时特征点匹配会比较困难。同时，由于基于特征点的方法可以应对相机各种类型的变换，如平移、缩放、旋转和透视等，所有的这些参数组合进算法中，使得算法的复杂度提高，计算量巨大，不太适用于实时应用程序。因此，笔者采用了基于多级下采样与最大相关性方法，由粗到精进行匹配，大大减少了计算复杂度。

2.2 聚焦度量
对于多焦图像融合，需要先对图像进行聚焦度量，再对聚焦区域进行分割和图像融合。因此，选择合适的聚焦度量方法对后续过程至关重要。笔者分析了几种典型的度量方法：EOG,EOL,SF和SML。

EOG的计算式为

SML的计算式为

4 种聚焦度量方法只有SML在计算完每个像素点的锐度之后进一步考虑了邻域内的锐度信息，因此使用SML可以获得更好的融合结果。如图2所示，除SML外，其他方法的融合均出现了不同程度的白色伪影，并且采用SML方法能保留更多的细节。因此，笔者采用SML作为聚焦度量方法，并使用积分图像进行优化。

⛄二、部分源代码

clc
a=imread(‘5left.jpg’);
b=imread(‘5right.jpg’);
c=DSIFT_Fusion(a,b,48,8,1);
figure();
imshow©;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]郑河荣,韩良伟,徐文迪,王文华.实时多聚焦显微图像融合算法[J].浙江工业大学学报. 2022,50(01)

3 备注
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