DE10235657A1 - Verfahren, Anordnung und Software zur Optimierung der Bildqualität von mit einem Mikroskop aufgenommenen beweglichen Objekten - Google Patents
Verfahren, Anordnung und Software zur Optimierung der Bildqualität von mit einem Mikroskop aufgenommenen beweglichen Objekten Download PDFInfo
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Abstract
Es ist ein Verfahren und eine Anordnung zur Optimierung der Bildqualität beweglicher mit einem Mikroskopsystem aufgenommener Objekte vorgeschlagen. Das Mikroskopsystem umfasst mindestens ein Objektiv, das ein Bildfenster definiert. Bewegungen der zu beobachtenden Objekte werden im Bildframe erfasst. Ein Rechnersystem mit einem Mittel zum Ermitteln jeweils eines Verschiebungsvektorfeldes aus einem Vergleich der Pixel von jeweils zwei zeitlich aufeinander folgender Bilder erzeugt aus der Zusammenschau der Verschiebungsvektorfelder aller aufgenommenen Bilder eine Trajektorie. Ferner ist ein Mittel zum Anwenden einer Operation auf die Bilddaten entlang einer Trajektorie vorgesehen.
Description
- Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung der Bildqualität von mit einem Mikroskop aufgenommenen Bildfolgen beweglicher Objekte.
- Ferner betrifft die Erfindung eine Anordnung zur Optimierung der Bildqualität von mit einem Mikroskop aufgenommenen Bildfolgen beweglicher Objekte.
- Bei der Beobachtung lebender und beweglicher Objekte entstehen Artefakte in der Bildgebung, da sich die Objekte bewegen. Dies bewirkt zum einen eine Unschärfe (Bewegung erzeugt ähnliche Artefakte wie Defokussierung) zum anderen haben die Bilder in der Konfokalmikroskopie eine schlechte Qualität (Signal zu Noise Ratio), da sich Verfahren wie Bildmittelung auf einer Pixel bei Bewegung nicht anwenden lassen. Bei Averaging würden bei Bewegung z.B. Objektpixel mit nicht Objektpixeln gemischt.
- Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde ein Verfahren zu schaffen, mit dem es möglich ist qualitativ gute Bilder bei beweglichen Objekten zu erzeugen und eine effiziente Anwendung von Operationen wie beispielsweise Mittelung und Filterung auch bei beweglichen Objekten zu ermöglichen.
- Die objektive Aufgabe wird durch ein Verfahren gelöst, das die Merkmale des Patentanspruchs 1 aufweist.
- Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es eine Anordnung zu schaffen, mit der es möglich ist qualitativ gute Bilder von beweglichen Objekten zu erzeugen bzw. eine effiziente Anwendung von Operationen wie beispielsweise Mittelung oder Filterung auch bei beweglichen Objekten zu ermöglichen.
- Die objektive Aufgabe wird durch eine Anordnung gelöst, die die Merkmale des Patentanspruchs 7 aufweist.
- Zur Lösung der mit diesen Aufgaben verbundenen Problemstellung ist es vorteilhaft, dass eine Trajektorie für jedes Pixel des Bildes ermittelt wird welches Verschiebungen und somit Objektbewegungen registriert. Diese werden vorteilhafterweise aus Verschiebungsvektorfeldern ermittelt, welche sämtliche Bewegungen innerhalb der Szene gesamtheitlich bewertet. Das Verschiebungsvektorfeld ergibt sich aus einem Vergleich der Pixel von jeweils mindestens zwei zeitlich aufeinander folgender Bilder. Die Nutzung von mehr als zwei Bildern einer Folge führt gegebenenfalls zu besserer Konvergenz. Die Ermittlung derartiger Verschiebungsfelder erfolgt durch die Lösung eines Flussproblems, wobei ein Pixeländerungsmodell als Differentialgleichung formuliert und numerisch an die Bilddaten nach einem Minimum Description Length (MDL) Verfahren angefittet werden. Der wohl prominenteste Vertreter derartiger Modelle ist die Modellierung der Bewegung fester Körper (solid body) in der Videotechnik für die sich synonym schon die Verfahrensbezeichnung „optischer Fluss" etabliert hat. Weitere Vertreter sind z.B. in der Klimamodellierung zu finden, wo flüssige Körper (von Wolken bis Wasser) modelliert werden. Obwohl hier die Bezeichnung optischer Fluss nicht üblich ist, verwendet dieser Text den Begriff synonym. Eine Trajektorie konstruiert man durch die Verfolgung der lokalen Verschiebungsvektoren von Pixel zu Pixel was einfach durch einen Computeralgorithmus erfolgen kann. Die derart ermittelte Trajektorie ist eine so genannte Richtschnur für die Anwendung von Operationen. Operationen entlang der ermittelten Trajektorie können zum Beispiel (ohne Beschränkung der Allgemeinheit) eine Dekonvolution, eine Glättung oder ein Averaging-Filter sein. Eine Erweiterung auf die gesamte Klasse zeitlich-lateral operierender Bildverarbeitungsklassen ist in diesem Sinne in diese Meldung eingeschlossen und bleibt in der Realisierung eines Systems der Phantasie des Fachmanns überlassen.
- Eine Besonderheit dieser neuen Operationen ist Uneindeutigkeiten die durch die Bewegung und das Verschiebungsvektorfeld entstehen. So kann zum Beispiel ein Objekt in den Bildausschnitt hineinwandern und ein Filter mit Gedächtnis muss diese neuen Pixel anders behandeln als andere statischere Pixel in der selben Szene. Ein weiteres Beispiel ist das Aufteilen eines Objekts in mehrere Objekte (Quelle von Trajektorien). Wieder ein anderes ist die Zusammenführung einzelner Pixel zu einem (Senke von Trajektorien). Dies wird durch ein intelligentes Trajektorienmanagment gelöst.
- Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung können den Unteransprüchen entnommen werden.
- In der Zeichnung ist der Erfindungsgegenstand schematisch dargestellt und wird anhand der Figuren nachfolgend beschrieben. Dabei zeigen:
-
1 eine schematische Darstellung eines Scanmikroskops; -
2 eine schematische Darstellung des durch das Mikroskop aufgenommen Bildframes und wie dieser in einzelne Bereiche bzw. Pixel unterteilt ist; -
3 eine schematische Darstellung der Verarbeitung der aus der Beobachtung lebender und beweglicher Objekte gewonnener Daten; -
4 ein Blockdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens; -
5 eine beispielhafte Darstellung, einer Situation, bei der ein Objekt das Bild verlässt, und die ermittelte Trajektorie am Rand endet; -
6 eine Darstellung einer beispielhafte Situation, bei der ein Objekt ins Bild kommt; -
7 eine Darstellung einer Situation, bei der sich ein Objekt teilt und daraus mehrere Trajektorien resultieren; und -
8 eine Darstellung einer Situation, bei der sich mehrere Objekte auf ein Objekt vereinigen, dabei enden die Trajektorien der einzelnen Objekte auf einen Punkt. - In
1 ist das Ausführungsbeispiel eines konfokalen Scanmikroskopsystems schematisch gezeigt, mit dem das erfinderische Verfahren ausgeführt werden kann. Andere Mikroskopsysteme können ebenfalls verwendet werden. Als eine Detektoreinheit19 ist mit einem Videosystem oder einem CCD-Sensor zur Aufnahme von Bildern ausgestattet. - Dies soll jedoch nicht als Beschränkung der Erfindung aufgefasst werden. Es ist dem Fachmann hinlänglich klar, dass die Erfindung auch mit konventionellen Mikroskopen bei digitaler Bildgebung realisiert werden kann. Der von mindestens einem Beleuchtungssystem
1 kommende Beleuchtungslichtstrahl3 wird von einem Strahlteiler oder einem geeigneten Umlenkmittel5 zu einem Scanmodul7 geleitet. Bevor der Beleuchtungslichtstrahl3 auf das Umlenkmittel5 trifft, passiert dieser ein Beleuchtungspinhole6 . Das Scanmodul7 umfasst einen kardanisch aufgehängten Scanspiegel9 , der den Beleuchtungslichtstrahl3 durch eine Scanoptik12 und eine Mikroskopoptik13 hindurch über bzw. durch ein Objekt15 führt. Der Beleuchtungslichtstrahl3 wird bei nicht transparenten Objekten15 über die Objektoberfläche geführt. Bei biologischen Objekten15 (Präparaten) oder transparenten Objekten kann der Beleuchtungslichtstrahl3 auch durch das Objekt15 geführt werden. Zu diesen Zwecken werden nichtleuchtende Präparate ggf. mit einem geeigneten Farbstoff präpariert (nicht dargestellt, da etablierter Stand der Technik). Die in dem Objekt vorhandenen Farbstoffe werden durch den Beleuchtungslichtstrahl3 angeregt und senden Licht in einem ihnen eigenen charakteristischen Bereich des Spektrums aus. Dieses vom Objekt15 ausgehende Licht definiert einen Detektionslichtstrahl17 . Dieser gelangt durch die Mikroskopoptik13 , die Scanoptik12 und über das Scanmodul7 zum Umlenkmittel5 , passiert dieses und gelangt über ein Detektionspinhole18 auf eine Detektoreinheit19 , die im hier dargestellten Ausführungsbeispiel, mit mindestens einem Photomultiplier, als Detektor, ausgestattet ist. Es ist dem Fachmann klar, dass auch andere Detektoren, wie z.B. Dioden, Diodenarrays, Photomultiplierarrays, CCD Chips oder CMOS Bildsensoren eingesetzt werden können. Der vom Objekt15 ausgehende bzw. definierte Detektionslichtstrahl17 ist in1 als gestrichelte Linie dargestellt. In der Detektoreinheit19 werden elektrische, zur Leistung des vom Objekt15 ausgehenden Lichtes, proportionale Detektionssignale erzeugt. Da, wie bereits oben erwähnt, vom Objekt15 Licht nicht nur einer Wellenlänge ausgesandt wird, ist es sinnvoll vor der Detektoreinheit19 ein Selektionsmittel21 für das von der Probe ausgehende Spektrum einzufügen. Die von der Detektoreinheit19 erzeugten Daten werden an ein Rechnersystem23 weitergegeben. Dem Rechnersystem23 ist mindestens ein Peripheriegerät27 zugeordnet. Das Peripheriegerät kann z.B. - ein Display sein, auf dem der Benutzer Hinweise zur Einstellung des Scanmikroskops erhält oder den aktuellen Setup und auch die Bilddaten in graphischer Form entnehmen kann. Ferner ist mit dem Rechnersystem
23 ein Eingabemittel zugeordnet, das z.B. aus einer Tastatur28 , einer Einstellvorrichtung29 für die Komponenten des Mikroskopsystems und einer Maus30 besteht. - In
2 ist eine schematische Darstellung eines mit dem Mikroskop100 aufgenommen Bildframes41 . Der Bildframe41 ist durch das durch das Mikroskop100 bestimmte Bildfenster festgelegt. Der Bildframe41 und ist in einzelne Bereiche bzw. Pixel39 unterteilt. Innerhalb des Bildframes41 befindet sich das bewegliche Objekt40 . Die Pixel39 können als 2-dimensionale Bereiche des Bildframes41 oder auch als 3-dimensionale Bereiche des Bildframes41 ausgebildet sein. -
3 zeigt die Beobachtung lebender und beweglicher Objekte40 und die Verarbeitung der aus der Beobachtung lebender und beweglicher Objekte40 gewonnenen Daten. Bei der Beobachtung lebender und beweglicher Objekte40 werden z.B. mit dem in1 beschriebenen Scannmikroskop100 nacheinander mehrere Bilder bzw. Bildframes411 ,412 ,413 ,...,41n aufgenommen. Wobei jeder Bildframe411 ,412 ,413 ,...,41n eine xy-Ebene oder ein aufgenommenes Probenvolumen xyz definiert. Zwischen zwei aufeinander folgenden Bildern z.B.411 ,412 oder412 ,413 oder41n–1 ,41n , wird jeweils Verschiebungsvektorfeld421 ,422 ,...,42n–1 bestimmt. Das Verschiebungsvektorfeld zwischen zwei aufeinander folgender Bilder, z.B.412 , und413 , lässt sich aus dem Vergleich der einzelnen, sich gegenseitig entsprechenden Pixel, von den zwei Bildern ermitteln. Ausgehend von einem ersten Bild411 mit N Pixeln, lassen sich somit die neuen Positionen im nächsten Bild422 , durch die Verschiebung bestimmen. Es kann auch noch ein genaueres Modell aus den diskreten Verschiebungen mit Subpixelgenauigkeit für eine Trajektorie43 gefittet werden. Vorteilhafterweise werden dann mehr als ein aufeinander folgendes Bild für diese genauigkeitserhöhende Operation verwendet. Die Trajektorie43 für das bewegliche Objekt erhält man aus der Vielzahl der Verschiebungsvektorfelder421 ,422 ,...,42n–1 durch Verfolgung der Verschiebungsvektorfelder der einzelnen Bilder411 ,412 ,413 , ...,41n . In der graphischen Darstellung der Trajektorie43 sind die bewegten Objekte durch mindestens eine Trajektorie durch den xyt-Raum44 dargestellt. - Ein Video beinhaltet eine 3-dimensionale Raumzeit (zwei räumliche Dimensionen xy, eine Zeitdimension t). Der Pixel eines beweglichen Objektes
40 bewegt sich somit auf einer gekrümmten Bahn (Trajektorie) innerhalb dieser Raumzeit. Die ermittelte Trajektorie43 definiert eindeutig diese gekrümmte Bahn und man erhält dadurch Daten über die Bewegung des Objekts40 . Operationen, die auf das bewegte Objekt angewendet werden sollen, können somit entlang der Trajektorie43 erfolgen. So kann man z.B. einen Averaging-Filter mit Daten auf dieser Trajektorie43 füttern und erhält ein in der Qualität gesteigertes Bild, das der Bewegung des Objekts40 Rechnung trägt, und zwar in dem Sinne, dass das Signal zu Rauschen Verhältnis besser ist. Dieser Ansatz ist natürlich auch für Sequenzen von Volumen möglich (4-dimensionale Raumzeit) und auf beliebige Operationen wie, z.B. Filter (Dekonvolution, Glättung) übertragbar. Zur Realisierung dieser Filter muss anstelle der in der Bildverarbeitung gebräuchlichen einfachen Summenformeln die kontinuierliche Operationsgleichung auf der Trajektorie in der gekrümmten Raumzeit unter Einbezug der aktuellen Geometrie diskretisiert werden. Derartige Verfahren sind in der numerischen Mathematik etabliert und in der Simulationstechnik Stand der Technik. - In
4 ist ein Blockdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt. Zunächst erfolgt die Bildaufnahme50 einer Serie von Bildern. Wie bereits oben beschrieben erfolgt die Aufnahme mit der Detektoreinheit19 des Mikroskops bzw. des Scanmikroskops. Die Daten, die jeweils ein Bild repräsentieren werden in einem ersten Bildspeicher52 abgelegt. Von dem Bildspeicher52 werden die Bilder nacheinander einem Berechnen53 für den optischen Fluss zugeführt. Parallel dazu werden die Daten jeweils eines Bildes einem nicht linearen Filter54 zugeführt. Vom Berechner53 für den optischen Fluss werden die durch den Berechner53 veränderten Daten einem Trajektorientracker55 und anschließend einem Trajektorienspeicher56 zugeführt. Die im Trajektorienspeicher56 vorhandenen Daten werden ebenfalls dem nicht linearen Filter54 zur Verfügung gestellt um eine Diskretisierung zu ermöglichen. Wie bereits oben erwähnt werden auf die aufgenommenen Bilddaten beliebige Operationen angewendet, die im nicht linearen Filter54 unter Berücksichtigung der gespeicherten Trajektorie43 erfolgen. Die derart veränderten Daten gelangen in einen zweiten Bildspeicher58 und können vor dort z.B. zur Darstellung auf einem Display abgerufen werden. - In den
5 bis8 sind verschiedene Ereignisse dargestellt, die zu jeweils ausgezeichneten Trajektorien führen. In5 ist die Situation dargestellt, dass das Objekt40 den Bildframe41 während des Aufzeichnung von N-Bildframes verlässt. Das Objekt kann durch das Mikroskop bei der Aufzeichnung des N+1ten Bildframes nicht mehr erfasst werden. Die aus den N erfassten Bildframes resultierende Trajektorie43 endet am Rand des xyt-Raums44 . Sie kann aus dem Trajektorienspeicher56 durch denn Trajektorientracker55 gelöscht werden. - In
6 ist die Situation dargestellt, dass sich ein Objekt40 im ersten Bildframe411 befindet. Während der Aufzeichnung von N-Bildframes gelangt ein weiteres Objekt60 in den Bereich des Bildframes, so dass es mit dem Mikroskop erfassbar ist. Das Objekt60 kann durch das Mikroskop auch bei der Aufzeichnung des N-ten Bildframes erfasst werden. Zusätzlich zur der Trajektorie43 für das Objekt40 kommt eine weitere Trajektorie63 für das neu in den Bildframe des Mikroskops gelangten Objekts60 im xyt-Raums44 hinzu. - In
7 ist die Situation dargestellt, dass sich ein Objekt70 im ersten Bildframe411 befindet. Bis zur Aufzeichnung des N-ten Bildframes hat sich das Objekt70 in z.B. vier Objekte701 ,702 ,703 und704 im Bildframe geteilt. Die Objekte701 ,702 ,703 und704 können durch das Mikroskop auch bei der Aufzeichnung des N-ten Bildframes erfasst werden. Zusätzlich zur der Trajektorie43 für das Objekt70 kommen an einem Endpunkt der Trajektorie43 zu einem gewissen Zeitpunkt t vier weitere Trajektorien731 ,732 ,733 und734 hinzu, die für die Bewegung der vier Objekte701 ,702 ,703 und704 stehen. - In
8 ist die Situation dargestellt, dass sich ein vier Objekte801 ,802 ,803 und804 im ersten Bildframe411 befinden. Zur Aufzeichnung des N-ten Bildframes haben sich die Objekte801 ,802 ,803 und804 zu einem Objekt80 vereinigt. Die Trajektorien831 ,832 ,833 und834 der Objekte801 ,802 ,803 und804 enden im xyt-Raum44 in einem Punkt84 . - Die Erfindung wurde in Bezug auf eine besondere Ausführungsform beschrieben. Es ist jedoch selbstverständlich, dass Änderungen und Abwandlungen durchgeführt werden können, ohne dabei den Schutzbereich der nachstehenden Ansprüche zu verlassen.
-
- 1
- Beleuchtungssystem
- 3
- Beleuchtungslichtstrahl
- 5
- Umlenkmittel
- 6
- Beleuchtungspinhole
- 7
- Scanmodul
- 9
- Scanspiegel
- 12
- Scanoptik
- 13
- Mikroskopoptik
- 15
- Objekt
- 17
- Detektionslichtstrahl
- 18
- Detektionspinhole
- 19
- Detektoreinheit
- 20
- SP Modul
- 21
- Selektionsmittel
- 23
- Rechnersystem
- 27
- Peripheriegerät
- 28
- Tastatur
- 29
- Einstellvorrichtung
- 30
- Maus
- 31
- Prisma
- 32
- Lichtfächer
- 39
- Pixel des Bildframes
- 40
- bewegliches Objekt
- 41
- Bildframe
- 411, 412, 413,..., 41n
- Bildframes
- 421, 422,..., 42n–1
- Verschiebungsvektorfelder
- 43
- Trajektorie
- 50
- Bildaufnahme
- 52
- erster Bildspeicher
- 44
- xyt-Raum
- 53
- Berechner
- 54
- Filter
- 55
- Trajektorienspeicher
- 56
- Trajektorienspeicher
- 58
- zweiter Bildspeicher
- 60
- weiteres Objekt
- 63
- weitere Trajektorie
- 70
- Objekt
- 701, 702, 703 und 704
- Objekte
- 731, 732, 733 und 734
- weitere Trajektorien
- 801, 802, 803 und 804
- Objekte
- 831, 832, 833 und 834
- Trajektorien
- 84
- Punkt
- 100
- Scanmikroskops
Claims (11)
- Verfahren zur Optimierung der Bildqualität beweglicher mit einem Mikroskopsystem aufgenommener Objekte, gekennzeichnet durch die folgenden Schritte: a) Aufnehmen einer Vielzahl aus mehreren Pixeln bestehender Bilder b) Ermitteln jeweils eines Verschiebungsvektorfeldes aus einem Vergleich der Pixel von jeweils zwei zeitlich aufeinander folgender Bilder. c) Bestimmen einer Trajektorie für jedes Pixel des Bildes aus den Verschiebungsvektorfeldern; und d) Anwenden einer Operation auf die Bilddaten entlang einer Trajektorie.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Operation entlang der ermittelten Trajektorie eine Dekonvolution, eine Glättung, ein Averaging-Filter oder irgendeine zeitlich lateral wirkende Operation ist
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Vielzahl der aufgenommenen Bilder einem Bildspeicher zugeführt werden, und dass parallel dazu Daten aus der Vielzahl der aufgenommenen Bilder einem Berechnen für den optischen Fluss und einem Trajektorientracker einem Trajektorienspeicher zugeführt werden.
- Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das für die Anwendung eines Filters Daten der aufgenommenen Bilder aus dem Bildspeicher und entsprechende Daten aus den Trajektorienspeicher abrufbar und verrechenbar sind.
- Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die durch die Anwendung des Filters erzeugten Daten einen zweiten Bildspeicher zuführbar sind.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Mikroskopsystem ein Scanmikroskop oder ein herkömmliches Mikroskop beinhaltet.
- Anordnung zur Optimierung der Bildqualität beweglicher mit einem Mikroskopsystem aufgenommener Objekte, wobei das Mikroskopsystem mindestens ein Bildfenster definierendes Objektiv, eine Detektoreinheit zum Aufnehmen einer Vielzahl aus mehreren Pixeln bestehender Bilder, und ein Rechnersystem aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass das Rechnersystem ein Mittel zum Ermitteln jeweils eines Verschiebungsvektorfeldes aus einem Vergleich der Pixel von jeweils mindestens zwei zeitlich aufeinander folgender Bilder, ein Mittel zum Bestimmen einer Trajektorie für jedes Pixel des Bildes aus den Verschiebungsvektorfeldern; und ein Mittel zum Anwenden einer Operation auf die Bilddaten entlang einer Trajektorie umfasst.
- Anordnung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Mittel zum Anwenden einer Operation auf die Bilddaten entlang einer Trajektorie, ein Dekonvolutionsmittel, ein Glättungsmittel oder einen Averaging-Filter oder eine beliebige zeitlich-spatial wirkende Operation umfasst.
- Anordnung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass ein erster Bildspeicher vorgesehen ist, der die Daten der Vielzahl der aufgenommenen Bilder speichert und dass ein zweiter Bildspeicher vorgesehen ist, der die Daten speichert, die aus der Verrechnung der Daten aus dem ersten Bildspeicher mit den Daten aus einem Trajektorienspeicher entstanden sind.
- Anordnung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass Mikroskopsystem ein Scanmikroskop oder ein herkömmliches Mikroskop umfasst.
- Software auf einem Datenträger, dadurch gekennzeichnet, dass die Software ein Mikroskopsystem veranlasst ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6 auszuführen.
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102005047261A1 (de) * | 2005-10-01 | 2007-04-05 | Carl Zeiss Jena Gmbh | Verfahren zur Erzeugung von Darstellungsbildern aus erfaßten Aufnahmebildern und Mittel zur Durchführung des Verfahrens |
WO2008083663A1 (de) * | 2007-01-08 | 2008-07-17 | Norbert Link | Verfahren zur selbsttätigen analyse von objektbewegungen |
US9129366B2 (en) | 2008-09-11 | 2015-09-08 | Carl Zeiss Meditec Ag | Medical systems and methods |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4973162B2 (ja) | 2006-12-01 | 2012-07-11 | 株式会社ニコン | 画像処理装置、画像処理プログラム及び観察システム |
JP2011146799A (ja) * | 2010-01-12 | 2011-07-28 | Brother Industries Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP6112624B2 (ja) | 2011-08-02 | 2017-04-12 | ビューズアイキュー インコーポレイテッドViewsIQ Inc. | デジタル顕微鏡撮像の装置及び方法 |
CN107316283B (zh) * | 2017-07-14 | 2020-08-14 | 天津大学 | 基于多窗口融合的数字图像修复方法 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3967054A (en) * | 1975-05-08 | 1976-06-29 | Circon Corporation | Television measuring system and method |
US4400719A (en) * | 1981-09-08 | 1983-08-23 | Rca Corporation | Television display system with reduced line-scan artifacts |
US4727422A (en) * | 1985-06-03 | 1988-02-23 | Picturetel Corporation | Method and apparatus for efficiently communicating image sequence having improved motion compensation |
US5579444A (en) * | 1987-08-28 | 1996-11-26 | Axiom Bildverarbeitungssysteme Gmbh | Adaptive vision-based controller |
US4851900A (en) * | 1987-09-17 | 1989-07-25 | Clarence C. Edwards | Imaging system employing an electronic variable color filter |
US5600731A (en) * | 1991-05-09 | 1997-02-04 | Eastman Kodak Company | Method for temporally adaptive filtering of frames of a noisy image sequence using motion estimation |
US5361105A (en) * | 1993-03-05 | 1994-11-01 | Matsushita Electric Corporation Of America | Noise reduction system using multi-frame motion estimation, outlier rejection and trajectory correction |
US5502489A (en) * | 1994-01-03 | 1996-03-26 | Daewoo Electronics Co., Ltd. | Method for the motion adaptive spatial filtering of video signals in an image coding apparatus |
US5611000A (en) * | 1994-02-22 | 1997-03-11 | Digital Equipment Corporation | Spline-based image registration |
EP0697788A3 (de) * | 1994-08-19 | 1997-03-26 | Eastman Kodak Co | Adaptive und für globale Bewegung kompensierte Aufhebung des Zeilensprungverfahrens von aufeinenanderfolgenden Videobildern mit Nachbearbeitung |
US6008865A (en) * | 1997-02-14 | 1999-12-28 | Eastman Kodak Company | Segmentation-based method for motion-compensated frame interpolation |
US6250928B1 (en) * | 1998-06-22 | 2001-06-26 | Massachusetts Institute Of Technology | Talking facial display method and apparatus |
US6466624B1 (en) * | 1998-10-28 | 2002-10-15 | Pixonics, Llc | Video decoder with bit stream based enhancements |
US7072398B2 (en) * | 2000-12-06 | 2006-07-04 | Kai-Kuang Ma | System and method for motion vector generation and analysis of digital video clips |
US20010052933A1 (en) * | 2000-01-12 | 2001-12-20 | Nybo Larry Carl | System and method for image capture, storage and retrieval |
US9400921B2 (en) * | 2001-05-09 | 2016-07-26 | Intel Corporation | Method and system using a data-driven model for monocular face tracking |
US20040076999A1 (en) * | 2002-07-15 | 2004-04-22 | Baylor College Of Medicine | Computer user interface facilitating acquiring and analyzing of biological specimen traits |
-
2002
- 2002-08-02 DE DE10235657A patent/DE10235657A1/de not_active Ceased
-
2003
- 2003-08-01 US US10/632,499 patent/US8014624B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102005047261A1 (de) * | 2005-10-01 | 2007-04-05 | Carl Zeiss Jena Gmbh | Verfahren zur Erzeugung von Darstellungsbildern aus erfaßten Aufnahmebildern und Mittel zur Durchführung des Verfahrens |
US8294728B2 (en) | 2005-10-01 | 2012-10-23 | Carl Zeiss Microimaging Gmbh | Process for generating display images from acquired recorded images, and means for carrying out the process |
WO2008083663A1 (de) * | 2007-01-08 | 2008-07-17 | Norbert Link | Verfahren zur selbsttätigen analyse von objektbewegungen |
US9129366B2 (en) | 2008-09-11 | 2015-09-08 | Carl Zeiss Meditec Ag | Medical systems and methods |
US9320438B2 (en) | 2008-09-11 | 2016-04-26 | Carl Zeiss Meditec Ag | Medical systems and methods |
US9351644B2 (en) | 2008-09-11 | 2016-05-31 | Carl Zeiss Meditec Ag | Medical systems and methods |
US9357931B2 (en) | 2008-09-11 | 2016-06-07 | Carl Zeiss Meditec Ag | Medical systems and methods |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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