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基于GPU的多层显微图像实时融合技术_何晓昀
显微镜光学系统中,低倍数显微镜工作距离长,景深比较大, 随着放大倍数的增长,景深会相应减小,只有在聚焦平面附近的 结构才能看清楚。这使得即使结构最简单、三维深度相对平坦 的物体也没有办法在一幅图中完全聚焦清晰。 显微图像融合技术是将多幅在同一场景的不同聚焦位置 的图像,融合成一幅各处都清晰的图像。它已广泛的应用于生物 医学、微电子和材料检测等领域。长期以来由于通用计算机计 算能力的限制无法实现图像的快速或实时融合。当需要显微镜 下物体景深融合图像时,都是先采集不同聚焦位置的图片,再通 过软件进行图像融合。这种方式不仅操作复杂而且速度慢、影 响了图像融合技术的应用范围。 随着 GPU 技术的快速发展, 当前的 GPU 已经具有了很强 的计算能力, 浮点运算能力甚至可以达到同代 CPU 的 10 倍以 上。随着 Nvidia 公司的 CUDA(Compute Unified Device Architec－ ture,统一计算设备架构)的推出,使 GPU 具有更好的可编程性, 在图像处理中有广泛的应用前景。通过 GPU 代替传统 CPU 进 行图像融合运算可以极大的提高融合速度, 最终达到高速或者 实时显微图像融合。
显微镜光学系统中,低倍数显微镜工作距离长,景深比较大, 随着放大倍数的增长,景深会相应减小,只有在聚焦平面附近的 结构才能看清楚。这使得即使结构最简单、三维深度相对平坦 的物体也没有办法在一幅图中完全聚焦清晰。 显微图像融合技术是将多幅在同一场景的不同聚焦位置 的图像,融合成一幅各处都清晰的图像。它已广泛的应用于生物 医学、微电子和材料检测等领域。长期以来由于通用计算机计 算能力的限制无法实现图像的快速或实时融合。当需要显微镜 下物体景深融合图像时,都是先采集不同聚焦位置的图片,再通 过软件进行图像融合。这种方式不仅操作复杂而且速度慢、影 响了图像融合技术的应用范围。 随着 GPU 技术的快速发展, 当前的 GPU 已经具有了很强 的计算能力, 浮点运算能力甚至可以达到同代 CPU 的 10 倍以 上。随着 Nvidia 公司的 CUDA(Compute Unified Device Architec－ ture,统一计算设备架构)的推出,使 GPU 具有更好的可编程性, 在图像处理中有广泛的应用前景。通过 GPU 代替传统 CPU 进 行图像融合运算可以极大的提高融合速度, 最终达到高速或者 实时显微图像融合。
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