단일 노출 웨스턴 블롯 이미지가 제한된 영상 동적 범위, 고농도 밴드 포화 및 저농도 밴드 신호 침묵 문제를 겪는 것을 해결하기 위해, 이중 트랙 기반 형태학적 안내 다중 노출 융합 알고리즘을 제안한다. 먼저, 다중 노출 시퀀스의 웨스턴 블롯 이미지를 획득하고, 적응형 노출, 형태학적 중요도, 공간 주의도를 포함한 밴드 특성에 대한 다중 단서 가중치를 설계하여 비선형 이득과 정규화를 통해 최종 가중치 맵을 형성한다. 그런 다음, 이중 트랙 피라미드 프레임워크에 의존하여, 영상 분해 채널에서는 형태학적 게이트를 통한 비선형 다중 스케일 특징 추출을 수행하며, 가중치 피라미드 채널에서는 가우시안 피라미드를 구축하여 가중치 맵을 평활화한다. 마지막으로, 다중 스케일 선형 융합과 라플라스 피라미드 역변환을 이용해 고동적 범위 융합 이미지를 생성한다. 실험 결과, 융합 이미지의 표준 편차는 20.62, 공간 주파수는 3.92, 차이 상관 합은 0.80에 달하며, 고대비 밴드 가장자리의 후광과 잔상을 방지한다. 고신뢰 정량 평가에서 본 알고리즘은 광밀도 반응의 정량적 민감도를 유의하게 향상시키며, 저농도 밴드 신호를 보존하면서 배경 노이즈를 효과적으로 제거하여 이미지 동적 범위를 향상시킨다. 종합적으로 본 알고리즘은 웨스턴 블롯 다중 노출 이미지 융합에 실용적인 가치를 갖는다.

이미지 융합;웨스턴 블롯;다중 노출 융합;이중 트랙 피라미드;다중 단서 가중치;고신뢰 정량화