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摘要
以鱼腥藻、栅藻和盘星藻为分析对象，通过采集多个焦平面的显微图像，基于拉普拉斯能量与引导滤波以及图像HSV颜色空间饱和度分量分别检测显微图像聚焦区域和失焦区域，研究浮游藻类细胞显微多聚焦图像融合方法，并与小波变换、拉普拉斯金字塔以及脉冲耦合神经网络融合方法进行对比分析。结果表明：鱼腥藻、栅藻和盘星藻融合图像的边缘信息保持度、空间频率、平均梯度分别为0.3529、8.9654、0.0055,0.3778、7.0058、0.0023和0.2940、1.5445、0.0005，均优于对比融合方法，具有更好的边缘信息传递能力及更高的图像清晰度，有效实现了浮游藻类细胞显微多聚焦图像融合，为获取浮游藻类细胞的全景深显微图像提供了思路。
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