Restoration methods for biomedical images in confocal microscopy
Diese Arbeit stellt neue Loesungen zum Problem Bildrestauration im biomedizinischen Bereich vor. Das Konfokal-Mikroskop ist eine verhaeltnismaessig neue Bildungstechnik, die als Standardwerkzeug in biomedizinischen Studien eingesetzt wird. Diese Technik dient zum Sammeln einer Reihe von 2D Bildern der einzelnen Abschnitte innerhalb eines Probestuecks, um eine 3D Darstellung des Gegenstandes zu erzeugen. Trotz seiner verbesserten Belichtungseigenschaften unterliegen die beobachteten Bilder Stoerungen augrund der begrenzten Groesse der Punktantwort (PSF) und das Poisson-Rauschens. Bildrestaurationstechniken versuchen diese Stoerungen herauszurechnen und das Originalbild zu rekonstruieren. Diese Doktorarbeit beginnt mit der Beschreibung des Konfokal-Mikroskops und den Quellen von Artefakten. Dann werden die vorhandenen Bildwiederherstellungsmethoden vorgestellt und verglichen. Die Arbeit ist in drei Teile gegliedert: Im ersten Teil wird eine neue begrenzte blinde Dekonvolutionsmethode eingefuehrt. Durch eine passende Re-Parametrisierung wird dabei a priori Wissen eingebaut. Fuer die PSF wird ein parametrisches Modell, mit einem begrenzten Satz von Basisunktionen benutzt, um Nicht-Negativitaet, zirkulaaere Symmetrie und Limitierung der Frequenzbandbreite sicher zu stellen. Fuer das Bild stellt die quadratische Re-Parametrisierung die Nicht-Negativitaet sicher. Die Entfaltungsmethode wird anhand von simulierten und realen Konfokal-Mikroskopie Daten ausgewertet. Der Vergleich mit einem nicht-parametrisierten Algorithmus zeigt, dass die vorgeschlagene Methode verbesserte Leistung und schnellere Konvergenz erreicht. Im zweiten Teil der Arbeit wird eine neue Methode eingefuehrt, die versucht die anisotrope tiefabhaengige Unschaerfe zu beheben. Wenn roehrenfoermige Gegenstaende -wie Neuronen- abgebildet werden, sind die aufgenommenen Bilder degradiert und die Extraktion der genauen Morphologie der Neuronen wird erschwert. Es wird eine neue Methode vorgeschlagen, mit der sich die PSF ohne irgendein Vorwissen ueber das Belichtungssystem aus dem augenommenen Bild schaetzen laesst. Diese Methode, die auf der Schaetzung des urspruenglichen Gegenstandes basiert ist fuer Faelle verwendbar, in denen der abgebildete Gegenstand eine bekannte Geometrie hat. Mit der vorgeschlagenen Dekonvolutionsmethode werden geometrische Verzerrungen beseitigt und die wiederhergestellten Bilder sind fuer weitere Analysen besser verwendbar. Im dritten Teil wird eine neue Methode zur adaptiven Regularisierung vorgeschlagen. Diese vorgeschlagene Technik passt ihr Verhalten abhaengig von den lokalen Intensitaetsgradient im Bild an. Die neue Technik wird getestet und mit der ''total variation'' und der Tikhonov Regularisierungtechnik verglichen. Die Experimente zeigen, dass mit dem adaptiven Verahren, die Qualitaet der rekonstruierten Bilder verbessert wird.
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