简芙蓉，高玉栋，丁 博，何勇军

(哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080)

0 引 言

传统的病理诊断是通过采集人体脱落细胞或组织制片染色，然后由病理医生在镜下观察寻找异常细胞后做出诊断。其中，细胞病理诊断是采集脱落细胞进行检查，取材简单，应用广泛，又能做出定性诊断，特别适合筛查，但是目前的方法完全依赖于医生的人工阅片，准确率普遍较低并且工作量巨大。因此，近年来自动化、智能化阅片技术在细胞诊断和筛查中起着越来越重要的作用。自动化阅片技术的首要任务是采集清晰图像。其中宫颈癌筛查中液基薄层细胞学(thinprep cytologic test, TCT)检查的细胞图像属于多焦点图像，传统的自动化阅片技术无法采集到同一景深中完全清晰的细胞图像，所以需要在自动化阅片过程中利用快速图像融合技术。快速图像融合技术就是将快速采集到不同景深的两个或多个焦点处的图像进行融合，生成一幅完整清晰的图像，也称为多焦点图像融合[1]，该方法能够解决多焦点图像在自动阅片中出现的问题，所以快速图像融合在自动阅片技术中具有重要意义。

近年来，人们提出了多种多焦点图像融合方法。这些方法可以分为两大类：空间域融合与变换域融合[2]。空间域融合是对单一像素进行操作，是像素级融合方法。其中加权平均法是空间域融合方法中一种常用的方法，该方法是计算源图像中每个像素的加权和，然后取其平均值，该方法简单易实现，但是融合之后的图像对比度低[3]。……