No estudo de imagens microscópicas ocorrem vários avanços em microscopia de luz, como registro de imagens, processamento, reconhecimento de estruturas e montagem de mosaicos que auxiliam no exame da amostra estudada. No entanto, em um ambiente real, as imagens podem passar por uma grande quantidade de degradações, como ruídos dos tipos Gaussiano, Poisson e outros. Atualmente, existe na literatura uma maior diversidade de algoritmos que realizam a filtragem das imagens, tendo como exemplo, o filtro linear da média e não-lineares como os anisotrópicos. Este trabalho analisou o desempenho desses filtros juntamente com o processo de composição de mosaicos. Dentre os algoritmos de junção de imagens, os mais significativos são o SIFT e o SURF que apresentam resultados mais satisfatórios. Entretanto, a escolha de um método depende da aplicação a que se destina, ou seja, para realizar mosaicagem de imagens microscópicas, por exemplo, uma outra abordagem pode ser a mais adequada. Nesta etapa, a técnica baseada em Fourier mostrou-se mais proeminente em virtude de ser robusta a ruídos, possuir mais baixo tempo de processamento e ser invariante a translação. Dessa forma, este trabalho visou o desenvolvimento de uma metodologia que realizasse a filtragem da imagem para em seguida efetuar a junção, e dessa maneira, identificar os métodos de mosaicagem mais robustos, bem como a filtragem mais adequada. Foi constatado que os filtros anisotrópicos de Perona-Malik e Forward-Backward mostraram os melhores resultados para os três métodos de mosaico citados. Os experimentos comprovaram que o tempo de processamento da correlação de fase é bem inferior aos demais. Sendo assim, desenvolveu-se uma ferramenta multiplataforma e de domínio público que realiza a junção de imagens microscópicas utilizando a correlação de fase juntamente como o filtro de Forward-Backward, visto que grande parte dos softwares disponíveis são comerciáveis e de código fechado.

Within the study of microscopic images there are several advances in light microscopy, such as image recording, processing, structure recognition, and mosaic assembly to assist in the examination of a sample being studied. However, in a real environment, the images can go through a large number of degradations, such as Gaussian, Poisson and others noises. Currently, there is a greater diversity of algorithms in the literature that perform image filtering, taking as an example the mean linear filter or the non-linear anisotropic filter. In this work, we have analyzed the performance of these filters together with the mosaic composition process. Among various image joining algorithms, SIFT and SURF are the most significant presenting more satisfactory results. However, the choice of a method depends on its application, for instance, to perform microscopic image mosaics, meantime other approaches perhaps can be more appropriate. At this stage, the Fourier-based approach proved to be more prominent due to its noise robustness, shorter processing time and translation invariant. Thus, this study aimed to develop a methodology to filter the image and then perform the junction, to identify the most robust mosaic methods, as well as the most appropriate filters. We found that Perona-Malik and Forward-Backward anisotropic filters showed the best results for the three mosaic methods previously mentioned. The experiments proved that the processing time of the phase correlation is much shorter than the others. Thus, we developed a tool to perform the junction of microscopic images using phase correlation as well as the Forward-Backward filter. Opposite to the commercial and closed source of most of the available software, we present a multiplatform and public domain tool.