현미경의 Point Spread Function을 고려한 Z-stack 영상에서의 삼차원 형상복원

Abstract

최근 생명 공학의 중요성이 커지면서 생명 분야에 연구와 연구활동에 대한 지원이 활기를 띠고 있다. 이와 더불어 세포를 연구하고 관찰하는 현미경 영상의 사용과 관찰의 중요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 보다 정확히 세포를 관찰하기 위해서 시료의 위치를 현미경의 광 축 방향 (Z 방향) 으로 변화시켜 획득한 여러 장의 세포영상으로부터 세포의 깊이 정보, 즉 삼차원 형상을 추정하는 방법인 Shape From Focus(SFF)방법을 개선하는 방법을 연구 하였다. 즉 두꺼운 표본이나 표본의 surface를 자세하게 관찰함과 동시에 세포의 형상도 복원하도록 한다. 논문에서 제안하는 방법은 현미경 렌즈가 갖고 있는 Point spread function을 고려한 Shape From Focus 방법으로 기존의 SML 방법보다 좀더 또렷한 한 장의 All In Focus Image를 얻고 3차원 형상을 복원하기 위하여 현미경 렌즈의 특성에 따른 SML parameter 의 설정과 SML value를 이용한 개선된 삼차원 형상 복원을 목표로 한다. 논문의 구성은 다음과 같다. Ⅰ절에서는 논문의 전체적인 흐름을 소개하고 Ⅱ절에서는 Extended Depth Of Field method의 여러 가지 방법들의 알고리즘을 설명하고 여러 방법들 중 우수한 Extended Depth Of field 방법이 어떠한 것인지 시뮬레이션을 통하여 밝혀낸다. Ⅲ절에서는 제안하는 현미경 PSF parameter 특성을 고려하여 Ⅱ절에서 우수한 EDOF 방법인 SML의 parameter의 설정 방법과 PSF와 SML의 parameter S 의 관계성에 대해 설명한 후 좀 더 개선되는 삼차원 형상 복원을 위하여 Ⅳ절에서 SML value을 이용한 interpolation을 제안한다. V절에서는 실험 과정 및 결과 영상을 보여준 후 결론을 내리도록 한다.;Recently, research and development of bioengineering field become active, for the importance of biotechnology is growing bigger and bigger. The importance of using Microscopy and observing microscopy image is growing bigger along with biotechnology. In this paper, using Shape From Focus (SFF) method which estimate cell depth apply to obtain 3 dimensional shape from obtained cell images by optically sectioning the specimen. Proposed main idea is Shape from focus which is considered Microscopy lens. It can be obtained more sharpening all in focus image than existing SML method. Also paper aimed to improved 3D shape reconstruction by selected SML parameter S which considering Microscopy lens and used SML value .The construction of paper is as follows. First, introduce an overall flow. Then explain several extended depth of field method algorithm and confirm that Which method is good EDOF method by simulation. After that show the relation between Point Spread function and Parameter S, and by using this relation, explain how to select SML parameter S. finally for improved 3D shape reconstruction, we propose interpolation by using SML value. In Section V, we will show experiment process and experiment images.