基于GPU的多層顯微圖像實(shí)時(shí)融合技術(shù)_何曉昀
顯微鏡光學(xué)系統(tǒng)中,低倍數(shù)顯微鏡工作距離長(zhǎng),景深比較大, 隨著放大倍數(shù)的增長(zhǎng),景深會(huì)相應(yīng)減小,只有在聚焦平面附近的 結(jié)構(gòu)才能看清楚。這使得即使結(jié)構(gòu)最簡(jiǎn)單、三維深度相對(duì)平坦 的物體也沒(méi)有辦法在一幅圖中完全聚焦清晰。 顯微圖像融合技術(shù)是將多幅在同一場(chǎng)景的不同聚焦位置 的圖像,融合成一幅各處都清晰的圖像。它已廣泛的應(yīng)用于生物 醫(yī)學(xué)、微電子和材料檢測(cè)等領(lǐng)域。長(zhǎng)期以來(lái)由于通用計(jì)算機(jī)計(jì) 算能力的限制無(wú)法實(shí)現(xiàn)圖像的快速或?qū)崟r(shí)融合。當(dāng)需要顯微鏡 下物體景深融合圖像時(shí),都是先采集不同聚焦位置的圖片,再通 過(guò)軟件進(jìn)行圖像融合。這種方式不僅操作復(fù)雜而且速度慢、影 響了圖像融合技術(shù)的應(yīng)用范圍。 隨著 GPU 技術(shù)的快速發(fā)展, 當(dāng)前的 GPU 已經(jīng)具有了很強(qiáng) 的計(jì)算能力, 浮點(diǎn)運(yùn)算能力甚至可以達(dá)到同代 CPU 的 10 倍以 上。隨著 Nvidia 公司的 CUDA(Compute Unified Device Architec－ ture,統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))的推出,使 GPU 具有更好的可編程性, 在圖像處理中有廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò) GPU 代替?zhèn)鹘y(tǒng) CPU 進(jìn) 行圖像融合運(yùn)算可以極大的提高融合速度, 最終達(dá)到高速或者 實(shí)時(shí)顯微圖像融合。