結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像清晰度的評(píng)價(jià)方法，尤其涉及一種結(jié)合像素間距法視覺顯著 性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像清晰度評(píng)價(jià)是數(shù)字顯微圖像處理技術(shù)的重要組成部分之一。在數(shù)字顯微成像 中，通常需要用機(jī)器來判定圖像的優(yōu)劣一一即所謂的客觀評(píng)價(jià)方法。人類視覺系統(tǒng)（Human Visual System :HVS)能夠自動(dòng)判別圖像是否清晰，其中包含幾個(gè)方面的特點(diǎn)與要求：看清 細(xì)胞，評(píng)價(jià)重點(diǎn)是對(duì)焦清晰的細(xì)胞的對(duì)比度、邊緣銳度（盡量少彌散）；評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)該與照 片曝光亮暗無關(guān)、與細(xì)胞多少無關(guān)、與照片中可能存在的雜質(zhì)無關(guān)；如果有對(duì)焦不準(zhǔn)確的細(xì) 胞與對(duì)焦準(zhǔn)確的細(xì)胞同時(shí)存在，應(yīng)該自動(dòng)忽略不清晰的細(xì)胞。而機(jī)器視覺系統(tǒng)卻不能準(zhǔn)確 區(qū)分與考慮這些。因此，針對(duì)顯微圖像進(jìn)行清晰度評(píng)價(jià)，如何設(shè)計(jì)滿足這些條件的客觀算 法，以給出符合HVS -致的評(píng)價(jià)結(jié)果，這正是數(shù)字顯微圖像處理技術(shù)的關(guān)鍵難點(diǎn)之一；此 外，對(duì)于顯微圖像評(píng)價(jià)，必然是無參考的評(píng)價(jià)方式，這也是一個(gè)難點(diǎn)。
[0003] 對(duì)于圖像清晰度，無參考評(píng)價(jià)方式通常采用梯度衡量法等，但其針對(duì)的通常是整 幅圖像，這顯然不符合前景與背景都存在的顯微圖像的應(yīng)用。另外，考慮視覺特性的一些圖 像評(píng)價(jià)方法，通常也是考慮整幅圖像基礎(chǔ)上的局部操作，也無法較好滿足顯微圖像評(píng)價(jià)所 需的幾點(diǎn)要求。這些都是導(dǎo)致常用方法評(píng)價(jià)顯微圖像得到的結(jié)果不符合HVS主觀評(píng)價(jià)的原 因。
[0004] 在光照、曝光不定情況下，對(duì)清晰度評(píng)價(jià)的要求更高；并且，需要對(duì)顯微圖像中對(duì) 焦區(qū)域進(jìn)行提取，專門針對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行評(píng)估。設(shè)計(jì)符合HVS的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法， 必須滿足：只評(píng)價(jià)清晰目標(biāo)一一對(duì)焦清晰物體，評(píng)價(jià)與亮暗、物體多少等無關(guān)，清晰度考察 的是目標(biāo)的對(duì)比度、邊緣銳度等。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像 清晰度評(píng)價(jià)方法，可從單幅顯微圖直接計(jì)算視覺顯著性索引圖并提取對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域，進(jìn)而 利用平均邊緣寬度衡量這些區(qū)域，并最終實(shí)現(xiàn)圖像清晰度的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。
[0006] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：一種結(jié)合像素間距法視覺顯著性 的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：
[0007] ①提取對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域：
[0008] ①一 a獲取視覺顯著性索引圖；
[0009] 將原始顯微圖像定義為I，將與原始顯微圖像I對(duì)應(yīng)的視覺顯著性索引圖定義為 V，將視覺顯著性索引圖V中的任意像素定義為P，將該像素 P處的像素強(qiáng)度定義為I (P)，將 該像素 P處的顯著性值定義為像素間距：
[0010]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括如 下步驟： ①提取對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域： ①一a獲取視覺顯著性索引圖； 將原始顯微圖像定義為I，將與原始顯微圖像I對(duì)應(yīng)的視覺顯著性索引圖定義為V，將 視覺顯著性索引圖V中的任意像素定義為p，將該像素 p處的像素強(qiáng)度定義為I (p)，將該像 素 P處的顯著性值定義為像素間距：
上式中，G(Up)，j) = |l(p)-j|，j代表像素強(qiáng)度一一灰度值，Nj表示原始顯微圖像I 中具有強(qiáng)度為j的像素個(gè)數(shù)，L是灰階，利用上式計(jì)算原始顯微圖像I中所有像素的像素間 距，獲得視覺顯著性索引圖V，然后對(duì)V進(jìn)行歸一化，使得V[0,1]; ① 一 b閾值與形態(tài)學(xué)處理 對(duì)步驟①一 a得到的視覺顯著性索引圖V，定義一個(gè)閾值Th，所述的閾值Th = 0. 5~ 0.95,對(duì)V進(jìn)行分割，產(chǎn)生閾值圖T : T = (V>Th) 進(jìn)而利用形態(tài)學(xué)手段進(jìn)行擴(kuò)展，得到二值化的清晰物體區(qū)域提取模板TM : TM = T 十 mask 這里的mask是大小為r Xr的結(jié)構(gòu)元素，?是形態(tài)學(xué)的膨脹操作，然后根據(jù)清晰物體區(qū) 域提取模板TM，找出原始顯微圖像I中對(duì)應(yīng)于TM值為1的像素區(qū)域，即為對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域； ② 求取平均邊緣寬度： 根據(jù)步驟①得到的對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域，統(tǒng)計(jì)平均邊緣寬度，具體步驟如下： ②一 a獲取邊緣圖像； 使用各向同性sobel豎直方向算子檢測(cè)對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域圖像，得到邊緣圖像，記為E ; ②一 b尋極值： 對(duì)于邊緣圖像E中的某個(gè)邊緣點(diǎn)i，找到原始顯微圖像I的對(duì)應(yīng)點(diǎn)所在行中與該對(duì)應(yīng) 點(diǎn)最接近的極大值和極小值； ②一 c定義邊緣寬度： 將上述的極大值和極小值所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)之間的距離定義為該邊緣點(diǎn)所在邊緣的寬 度，記為widthi; ② 一d重復(fù)（a) - (c)，對(duì)邊緣圖像E中所有邊緣點(diǎn)求取邊緣寬度，求和得到總的邊緣寬 度值，而邊緣圖像E中的邊緣點(diǎn)數(shù)量即為邊緣數(shù)量，記為N ; ③ 建立清晰度評(píng)價(jià)指標(biāo)： 將為總的邊緣寬度值與邊緣數(shù)量的比值定義為清晰度評(píng)價(jià)值，記為clear ;即 AT
圖像越清晰，則清晰度評(píng)價(jià)值clear越小。
2. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法，其特 征在于所述的各向同性sobel豎直算子為：
，對(duì)應(yīng)的各向同性sobel水平算 子為
3.如權(quán)利要求1所述的結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法，其特 征在于所述的原始顯微圖像I的深度為8位，對(duì)應(yīng)的圖像灰階L = 256。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種結(jié)合像素間距法視覺顯著性的顯微圖像清晰度評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：①提取對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域；②求取平均邊緣寬度；③建立清晰度評(píng)價(jià)指標(biāo)；優(yōu)點(diǎn)在于針對(duì)顯微圖像，考慮視覺顯著性提取圖像中對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域；針對(duì)這些對(duì)焦準(zhǔn)確區(qū)域，進(jìn)而利用平均邊緣寬度衡量清晰度，在本發(fā)明方法中，只要一幅輸入顯微圖像，即可迅速獲取符合HVS主觀評(píng)價(jià)的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果，本發(fā)明方法可應(yīng)用于顯微鏡成像優(yōu)化、顯微鏡自動(dòng)對(duì)焦等等，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)碼顯微圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號(hào)】CN104732525
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510070373
【發(fā)明人】趙巨峰, 毛磊, 崔志英, 邱元芳, 李斌
【申請(qǐng)人】寧波永新光學(xué)股份有限公司
【公開日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年2月10日