在显微成像过程中，受系统景深限制，沿光轴方向不同层面之间聚焦位置存在显著差异，同时不同层面的显微图像存在部分聚焦区域重叠，现有多聚焦融合算法往往无法并行提取和融合多幅显微图像中最清晰的聚焦部分。提出一种多聚焦显微图像融合算法，首先构造了一种类高斯四邻域梯度算子并结合快速引导滤波，实现高频聚焦信息的提取；同时针对大视场显微图像序列中存在聚焦信息重叠、像素数量大的情况，引入了一种小区域聚焦度量方法，提高了对聚焦清晰区域高频信息提取的能力，实现了多图最佳聚焦点的融合。拍摄3组包括4 mm和2 mm对角线视场的多聚焦显微图像序列进行测试，相较5种常用多聚焦图像融合算法，所提算法的峰值信噪比平均提高了2.4772，结构相似性指数达0.9400以上，对聚焦清晰区域有更好的融合效果，融合图像细节丰富且清晰度高，能够满足大视场多聚焦显微图像融合的准确性要求。

传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外，显微图像具有大量相似的微观结构，存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此，提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离来决定相邻图像间重叠区域大小，在图像的重叠区域采用加速稳健特征算法检测特征点。利用图像间前后位置关系预测待匹配特征点的范围，在预测范围内筛选出最小欧氏距离的待匹配点。最后通过匹配特征点对的斜率粗筛选匹配点对，随机抽样一致性算法进行精匹配并计算单应性矩阵配准图像完成拼接，使用改进的加权平均算法融合拼接图像。实验结果表明：与暴力匹配和快速最近邻搜索算法相比，所提算法匹配率提高7.95%~26.52%，有效提高配准精度。同时，当图像分辨率为1600×1200时，多图拼接速率为2 frame·s^-1，其效果优于AutoStitch软件拼接效果。

作为工业数字图像质量评价在应用领域的重要延伸，光学显微图像定量评价主要通过对图像特征和属性进行分析计算，针对性地量化评估图像的质量。近年来，随着各类光学显微成像技术的蓬勃发展，图像定量化评价的重要性日益凸显，在总体图像处理中具有指导性作用。对现有的光学显微图像定量评价指标及相关算法进行总结，对各个算法的模型结构和性能表现进行讨论说明，阐述显微图像定量评价的应用和发展趋势，并对该领域目前所存在的问题和难点进行分析和展望。

针对高倍镜下单张活性污泥显微图像视野范围小、表征污泥样品信息有限的问题，提出了一种基于Floyd算法的活性污泥显微图像的多图像拼接方法。首先通过尺度不变特征变换算法提取活性污泥显微图像点特征，使用余弦距离计算多图像特征匹配点的距离矩阵。然后采用Floyd算法确定多图像拼接基准图并优化拼接路径。最后通过仿射变换将待拼接图像根据拼接路径及基准图进行拼接。实验结果验证了所提方法的有效性，该方法能够解决显微图像视野受限、多图乱序情况下显微图像的拼接问题。

现有分辨率评估方法，如瑞利判据、阿贝判据、半峰全宽方法等都具有一定的应用局限性。本文采用基于切片傅里叶壳层相关(sFSC)的频域分辨率评估方法来评估系统的实际成像能力，该方法对分辨率的评估结果仅取决于图像质量，不受系统成像理论的影响，是一种客观、直接的计算方法。它将傅里叶壳层分成楔形壳层对，每个选择器都是一对镜像楔形，以改善由三维荧光成像各向异性带来的分辨率评估问题。实验结果表明，sFSC可作为一种无参考三维图像分辨率评估方法，且利用sFSC方法的分辨率结果所拟合的三维高斯点扩展函数(PSF)进行图像反卷积操作，能有效恢复图像纹理细节，提高图像信噪比，且相比于其他PSF估计方法，sFSC方法具有更好的性能。

当利用传统聚焦评价函数对微纳结构进行自动对焦时，微纳结构边缘方向的多样性会导致对焦稳定性差和灵敏度低。针对上述问题，对比分析了传统的聚焦评价函数，并将Brenner函数和Roberts函数相结合，提出了一种新的聚焦评价函数——Brenner2d_Roberts函数。通过实验获取了三组不同边缘方向的微结构显微图像，并对生成的对焦评价曲线及相关的评价指标进行了对比分析。结果表明，与SMD、Brenner和Roberts等传统聚焦评价函数相比，所提聚焦评价函数在多个显微图像边缘方向上均表现出良好的对焦性能，且具有更好的稳定性和更高的灵敏度。

针对显微图像领域色彩恒常(CC)数据集缺乏、CC算法跨数据集训练效果不佳的问题,通过相机采集和模拟生成两个步骤建立了显微CC数据集,并提出了一种基于自编码器的显微图像CC算法。该算法用改进的UNet结构自编码器进行半监督训练,同时引入一种新的复合损失函数优化网络参数,使恢复的图像色彩更准确。实验结果表明,相比传统自编码器,本算法训练的图像清晰度更高,在NUS-8 CC数据集、RECommended CC数据集和自建显微CC数据集中的角误差估计值更小。

为了构建清晰且大景深的活性污泥微生物显微图像,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的多平面活性污泥显微图像融合算法。首先对相同位置、不同焦平面的显微图像进行边缘锐化预处理,分别计算分块图像的变换系数。然后选择系数方差大的子块作为融合图像的子块,采用DCT逆变换对子块进行图像融合。最后应用双边滤波器一致性验证对融合图像进行进一步修正。通过对某污水处理厂采集的活性污泥显微图像进行图像融合实验研究。实验结果表明,所提算法在图像融合清晰度和计算复杂度方面具有相对优势。

根据微小零件显微检测图像纹理相似、边缘信息太少和灰度分布范围有限等特点, 从算法的基本原理出发, 对传统清晰度评价函数进行了分析。针对传统清晰度评价函数无法兼具高灵敏度和抗噪性的缺陷, 提出了一种基于局域方差信息熵的清晰度评价算法。该算法利用局域方差对各灰度级的自信息量进行加权, 一方面弥补了信息熵函数缺失的空间信息, 避免清晰度误判; 另一方面增加清晰区域像素参与计算信息量时的权重, 同时减少背景区域和噪声区域像素计算的权重, 从而提高函数灵敏度。实验结果表明, 与传统清晰度评价函数相比, 局域方差信息熵函数不仅灵敏度很高, 而且具有较好的抗噪性, 可用于实际的自动对焦系统中。