単一露光のウエスタンブロット画像が狭い撮像ダイナミックレンジ、高濃度バンドの飽和および低濃度バンド信号の埋没という問題に直面していることに対し、二重経路形態学誘導型多露光融合アルゴリズムを提案する。まず、多露光シーケンスのウエスタンブロット画像を取得し、バンド特徴に対して適応的露光、形態学的顕著性、空間的注意を含むマルチクルーズ重みを設計し、非線形利得と正規化を通じて最終的な重みマップを形成する。次に、二重経路ピラミッドフレームワークに基づき、画像分解チャネルでは形態学的ゲートを介した非線形多スケール特徴抽出を行い、重みピラミッドチャネルではガウスピラミッドを構築し重みマップを平滑化する。最後に、多スケール線形融合およびラプラスピラミッド逆変換を用いて高ダイナミックレンジ融合画像を生成する。実験結果は、融合画像の標準偏差が20.62、空間周波数が3.92、差分相関和が0.80に達し、高コントラストバンド端のハローやアーティファクトを回避できることを示した。高忠実度定量評価において、本アルゴリズムは光密度応答の定量感度を著しく向上させ、低濃度バンド信号を保持しつつバックグラウンドノイズを効果的に除去し、画像のダイナミックレンジを向上させる。総じて、本アルゴリズムはウエスタンブロット多露光画像融合に実用価値を持つ。

画像融合;ウエスタンブロット;多露光融合;二重経路ピラミッド;マルチクルーズ重み;高忠実度定量