Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1107
Main Title: Restoration methods for biomedical images in confocal microscopy
Author(s): Lashin, Nabil Aly Mohamed Aly
Advisor(s): Obermayer, Klaus
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: 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.
This thesis introduces new solutions to the problem of image restoration in biomedical fields. The confocal microscope is a relatively new imaging technique that is emerging as a standard tool in biomedical studies. This technique is capable of collecting a series of 2D images of single sections inside a specimen to form a 3D image of the object. Despite of its improved imaging properties, the observed images are blurred due to the finite size of the the point spread function and corrupted by Poisson noise due to the counting nature of image detection. Image restoration techniques aim at reversing the degradation and recovering an estimate of the true image. This thesis starts with the description of the confocal microscope and the sources of degradation. Then, the existing image restoration methods are studied and compared. The work done in this thesis is divided into three parts: In the first part, a new constrained blind deconvolution method is introduced. Re-parameterization is used to strictly enforce prior knowledge. A parametric model based on a set of constrained basis functions is used for the PSF to ensure non-negativity, circular symmetry, and band-limitedness. For the image, quadratic re-parameterization ensures non-negativity. The deconvolution method is evaluated on both simulated and real confocal microscopy data sets. The comparison with non-parameteric algorithms shows that the proposed method exhibits improved performance and faster convergence. In the second part, a new method to correct the anisotropic, depth-variant blur is introduced. When objects of tubular-like structure, like neurons, are imaged, the acquired images are degraded and the extraction of accurate morphology of neurons is hampered. A new method to estimate the PSF from the acquired image, without any prior knowledge about the imaging system, is proposed. This method which is based on the estimation of the original object and is suitable for cases in which, the object being imaged has a known geometry. Using the proposed restoration method, geometric distortions are eliminated and the restored images are more suitable for further analysis. In the third part, a new method for adaptive regularization is proposed. The proposed technique adapts its behavior depending on the local activities in the image, as reflected in the magnitude of the intensity gradient. The new technique is tested and compared to both the total variation and the Tikhonov regularization techniques. Experiments show that, using the adaptive technique, the quality of the restored images is improved.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-10043
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1404
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1107
Exam Date: 12-Jul-2005
Issue Date: 14-Jul-2005
Date Available: 14-Jul-2005
DDC Class: 004 Datenverarbeitung; Informatik
Subject(s): Adaptiv Regularisierung
Bildrestauration
Blind Dekonvolution
Dekonvolution
Adaptive regularization
Blind deconvolution
Deconvolution
Image restoration
Usage rights: Terms of German Copyright Law
Appears in Collections:Technische Universität Berlin » Fakultäten & Zentralinstitute » Fakultät 4 Elektrotechnik und Informatik » Publications

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