Специалистами ИПМ им. Келдыша РАН и МГУ им. Ломоносова разработан новый метод реконструкции плоских объектов по набору изображений с микроскопа

Пусть под микроскоп установлен образец с поверхностью, имеющей плоские участки. Требуется оценить параметры плоскостей этих участков. Предполагается, что можно программно управлять фокусировкой микроскопа. Таким образом, имеется возможность получать наборы фотографий с разными положениями глубины резкости. Перед определением положения и ориентации конкретного плоского участка оператор сдвигает образец под микроскопом таким образом, чтобы он был в области видимости камеры. После этого требуется вычислить положение, ориентацию плоскости и единственные данные, которые можно использовать, - это фотографии образца с фиксированной ориентацией, полученные в разных положениях по фокусу.

Предлагаемый в данной работе метод базируется на идее алгоритмов трехмерной реконструкции по фокусировке (далее - SFF). Как известно, при фотосъемке объектов только часть реальной сцены, которая лежит в пределах глубины резкости, оказывается на фотографии четкой, а та часть, что лежит вне глубины резкости, оказывается размытой. Таким образом, когда в какой-то области изображения видны резкие детали, можно с точностью до глубины резкости сказать, на каком расстоянии от камеры лежит эта область, если известно фокусное расстояние.

Все методы SFF работают примерно следующим образом. Снимается набор фотографий сцены с разным положением глубины резкости, причем обычно это делается с постоянным шагом. Затем полученные изображения разбиваются регулярной сеткой на набор областей, и по всем областям для всех фотографий считается значение меры резкости. Так как фотографии отличаются друг от друга только положением глубины резкости, области (i, j) на одном изображении соответствует область (i, j) на любом другом изображении из набора. Далее для каждой области ищется фотография, на которой мера резкости максимальна, и фокусное расстояние для этой фотографии принимается за оценку глубины по этой области. Затем по данным, выданным алгоритмами SFF, можно оценить положение плоскости грани с помощью методов математической статистики.

Подробное описание дается в статье 'Реконструкция плоских объектов по изображениям с микроскопа', авторы: Гаганов В.А. (Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, г. Москва), Игнатенко А.В. (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова).