一种基于SURF特征的AFM图像自动拼接方法
AFM (Atomic Force Microscope)在生命科学等领域的应用日益广泛,然而,现有的AFM由于扫描范围较小,难以得到尺寸较大的样品的全貌.针对这个问题,文章考虑AFM连续扫描时图像间存在的平移,旋转,尺度变换等关系,提出了一种基于SURF特征的AFM图像自动拼接方法,可快速准确地获取尺寸较大的样品的全貌,并保留其细节信息,以满足生命科学等领域的实际要求.具体而言,文章分析了AFM在进行连续扫描时不同图像间重叠区域的特点,提取得到了图像的SURF (Speeded Up Robust Features)特征,并设计了一种精度较高的图像双向配准方法,通过综合考虑正反两个方向的变换矩阵来得到更为准确的变换参数.在此基础上,采用渐入渐出的加权平均融合方法来消除拼接缝等问题.论文对这种AFM图像自动拼接方法进行了大量实验测试,结果表明:这种AFM图像自动拼接方法具有方便快速,准确度高等优点,可应用于生物细胞扫描来展现其全貌.
原子力显微镜、SURF特征、RANSAC、变换矩阵
34
国家自然科学基金61127006,61203333,天津市应用基础与前沿技术研究计划13JCQNJC03200资助课题.
2015-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1465-1474
