CN103345728A - 一种显微图像的清晰度获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种显微图像的清晰度获取方法，其通过提取原始显微图像的暗通道图像，进而得到传输衰减图像和光照分离后的源图像，最后在源图像基础上通过目标定位计算得到源图像的清晰度，这种图像清晰度获取方式有效地消除了环境光照对清晰度计算的影响，计算得到的清晰度对光照的影响更具鲁棒性；此外，本发明方法的计算复杂度较低。

Description

一种显微图像的清晰度获取方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理技术，尤其是涉及一种显微图像的清晰度获取方法。

背景技术

在检测镜片组齐焦性时，由于镜片组尚未被放入显微镜镜筒中，因此镜片组齐焦性检测时会受到诸多环境光的影响，这就需要对拍摄得到的原始显微图像的源图像的清晰度进行评价。

在图像清晰度评价方面，目前主要有以下三类方法：第一类，通过对时域信号做边缘检测，提取信号的梯度，从而计算出图像清晰度，经典方法有阈值梯度法、梯度平方法、Brenner梯度法、Tenen梯度法和Lapalace梯度求和法；第二类，从时域信号分析统计着手得到图像的清晰度，从全局进行统计的有相关标准差法、图像熵法、直方图熵法、图像强度平方法、阈值能量法；第三类，在图像变换基础上，通过分析变换域数据获取图像清晰度，基本方法有DCT变换法、FFT变换法、Walsh变换法。上述各种方法计算源图像的清晰度时均会受到环境光照的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种显微图像的清晰度获取方法，其能够有效地消除环境光照对清晰度计算的影响，且计算复杂度低。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于包括以下步骤：

①根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值，获取原始显微图像的暗通道图像；然后结合原始显微图像的暗通道图像和原始显微图像，获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值，对应记为A^R、A^G、A^B；

②根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值和A^R、A^G、A^B，获取原始显微图像的传输衰减图像；

③根据原始显微图像的传输衰减图像中的每个像素点的像素值和A^R、A^G、A^B，获取光照分离后的源图像；

④根据原始显微图像的传输衰减图像，获取所有目标图像区域；

⑤从每个目标图像区域中选取一个有效区域，所选取的有效区域的中心像素点与其所在的目标图像区域的中心像素点一致，所选取的有效区域的尺寸大小2ⁿ×2ⁿ为不超过其所在的目标图像区域的尺寸大小的最大值，其中，n≥1；然后利用梯度平方法，计算源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，将源图像中与第k个有效区域相对应的区域的清晰度记为μ_k，其中，1≤k≤L，L表示步骤④中获取的目标图像区域的个数；再根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，计算源图像的清晰度，记为μ，最后根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度和源图像的清晰度，计算源图像的清晰度方差，记为v，

所述的步骤①中获取原始显微图像的暗通道图像的具体过程为：

①-1a、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$

$\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)；

①-1b、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，并记录原始显微图像中的每个l×l邻域的中心像素点的坐标位置作为对应的最小值在原始显微图像中的对应位置；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，记为J_x ^dark，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为J_x ^dark在原始显微图像中的对应位置；

①-1c、将原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值作为暗通道图像中的每个像素点的像素值，对于Ω(x)对应的最小值J_x ^dark，将该最小值J_x ^dark作为暗通道图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的暗通道图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的暗通道图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

所述的步骤①中获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值的具体过程为：

①-2a、从暗通道图像中的所有像素点中找出前N₁个像素值最大的像素点，其中，

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，符号

为向上取整符号；

①-2b、在原始显微图像中，找出暗通道图像中的这N₁个像素点的像素值各自在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点；

①-2c、计算在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R、G、B三个颜色通道值各自的平均值，将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的G颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的B颜色通道值的平均值记为

其中，1≤q≤N₁，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的R颜色通道值，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的G颜色通道值，表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的B颜色通道值；

①-2d、将

作为原始显微图像对应的R颜色通道的光照强度值，记为A^R；将

作为原始显微图像对应的G颜色通道的光照强度值，记为A^G；将

作为原始显微图像对应的B颜色通道的光照强度值，记为A^B。

所述的步骤②的具体过程为：

②-1、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$ i的初始值为 $\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)；

②-2、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值，记为n_min；

②-3、根据原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值，获取传输衰减图像中的每个像素点的像素值；对于Ω(x)对应的最小值n_min，根据n_min和t_x=1-ω×n_min计算t_x，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为t_x在原始显微图像中的对应位置，然后将Ω(x)的中心像素点x对应的t_x作为传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，ω表示设定的比例权重，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

所述的步骤②-3中设定的比例权重ω取值为0.95。

所述的步骤③的具体过程为：

③-1、将传输衰减图像中当前待处理的像素点定义为当前像素点；

③-2、假设当前像素点的坐标位置为(i',j')，并假设当前像素点的像素值为t_x，则根据t_x和A^R、A^G、A^B，计算光照分离后的源图像中坐标位置为(i',j')的像素点的R、G、B三个颜色通道值，对应记为

$J_x^R=\frac{I_x^R-A^R}{0.1}+A^R,$ $J_x^G=\frac{I_x^G-A^G}{0.1}+A^G,$ 其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)，表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的R颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的G颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的B颜色通道值；

③-3、将传输衰减图像中下一个待处理的像素点作为当前像素点，然后返回步骤③-2继续执行，直至传输衰减图像中的所有像素点匀处理完毕，得到光照分离后的源图像。

所述的步骤④的具体过程为：

④-1、对传输衰减图像进行灰度处理，得到灰度图像，假设传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值为t_x，则将灰度图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值记为O_x，O_x=255×t_x，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)；

④-2、灰度图像通过大律法得到对应的二值化图像，将二值化图像中的所有灰度值为255的像素点构成的区域记为C_w，C_w由多个互不重叠的连通区域组成；

④-3、计算每个连通区域的宽度和高度，将C_w中的第p个连通区域的宽度和高度对应记为w_p和h_p，w_p的值为第p个连通区域中最大的横坐标与最小的横坐标的差值，h_p的值为第p个连通区域中最大的纵坐标与最小的纵坐标的差值，其中，1≤p≤N，N表示C_w中连通区域的个数；

④-4、根据每个连通区域的宽度和高度，确定每个连通区域是否为目标图像区域，对于C_w中的第p个连通区域，如果第p个连通区域的宽度大于设定的宽度下限阈值且小于设定的宽度上限阈值，同时第p个连通区域的高度大于设定的高度下限阈值且小于设定的高度上限阈值，则确定第p个连通区域为目标图像区域。

所述的步骤④-2中连通区域的获取过程为：1）将二值化图像中的一个灰度值为255的像素点作为一个连通区域的生长点；2）将生长点的8×8邻域窗口内的所有灰度值为255的邻域像素点归入该连通区域中；3）将该连通区域中新加入的每个像素点分别作为生长点，然后返回步骤2）继续执行，直至每个生长点的8×8邻域窗口内不存在新的灰度值为255的邻域像素点为止，生长得到一个连通区域。

所述的步骤④-4中设定的宽度下限阈值和设定的高度下限阈值均为50，设定的宽度上限阈值和设定的高度上限阈值均为300。

与现有技术相比，本发明的优点在于：通过提取原始显微图像的暗通道图像，进而得到传输衰减图像和光照分离后的源图像，最后在源图像基础上通过目标定位计算得到源图像的清晰度，这种图像清晰度获取方式有效地消除了环境光照对清晰度计算的影响，计算得到的清晰度对光照的影响更具鲁棒性；此外，本发明方法的计算复杂度较低。

附图说明

图1为本发明方法的总体实现框图；

图2为在5倍倍率下所拍摄得到的一幅原始显微图像；

图3为J_x ^dark的获取示意图；

图4为n_min的获取示意图；

图5为图2的传输衰减图像；

图6a为根据图5所示的传输衰减图像获取的所有目标图像区域；

图6b为在每个目标图像区域中选取的有效区域的表示示意图；

图7为图2所示的原始显微图像在经过光照分离后得到的源图像。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种显微图像的清晰度获取方法，其总体实现框图如图1所示，其特征在于包括以下步骤：

①根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值，获取原始显微图像的暗通道图像；然后结合原始显微图像的暗通道图像和原始显微图像，获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值，对应记为A^R、A^G、A^B。图2给出了在5倍倍率下所拍摄得到的一幅原始显微图像。

在此具体实施例中，步骤①中获取原始显微图像的暗通道图像的具体过程为：

①-1a、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在

区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$ i的初始值为

$\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)。在此，l的取值是通过大量实验确定的，实验过程中发现当l取值从大值到小值变化时，获取的暗通道图像的精度越来越高，但是分离出的源图像的效果却有所下降，实验结果表明当l取值为3或5或7或9时都能得到很好质量的源图像。在具体实施过程中如取l的值为3。

①-1b、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，并记录原始显微图像中的每个l×l邻域的中心像素点的坐标位置作为对应的最小值在原始显微图像中的对应位置；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，记为J_x ^dark，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为J_x ^dark在原始显微图像中的对应位置。在此，Ω(x)中共有l²-1个像素点（不包括Ω(x)的中心像素点），Ω(x)中的像素点在原始显微图像中的坐标位置为(i₁,j₁)，

且i₁≠i，

且j₁≠j。在此，J_x ^dark的获取示意图如图3所示，可以先从Ω(x)中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值找出最小值，然后从Ω(x)中的所有像素点各自对应的最小值中找出最小的值作为J_x ^dark。

①-1c、将原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值作为暗通道图像中的每个像素点的像素值，对于Ω(x)对应的最小值J_x ^dark，将该最小值J_x ^dark作为暗通道图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的暗通道图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的暗通道图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

在此具体实施例中，步骤①中获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值的具体过程为：

①-2a、从暗通道图像中的所有像素点中找出前Ν₁个像素值最大的像素点，即将原始显微图像的暗通道图像中的所有像素点按像素值从大到小（从小到大）的顺序排序，取出前（后）Ν₁个像素点，其中，

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，符号

为向上取整符号。在此，假设W=1280，H=960，则取Ν₁=1229。

①-2b、在原始显微图像中，找出暗通道图像中的这N₁个像素点的像素值各自在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点。由于在获取暗通道图像中的像素点的像素值时，记录了获取该像素值对应的l×l邻域的中心的坐标位置，并将该坐标位置作为该像素值在原始显微图像中的对应位置，因此能够找出暗通道图像中的这Ν₁个像素点的像素值各自在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点。

①-2c、计算在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R、G、B三个颜色通道值各自的平均值，将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的G颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的B颜色通道值的平均值记为

其中，1≤q≤N₁，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的R颜色通道值，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的G颜色通道值，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的B颜色通道值。

①-2d、将

作为原始显微图像对应的R颜色通道的光照强度值，记为A^R；将

作为原始显微图像对应的G颜色通道的光照强度值，记为A^G；将

作为原始显微图像对应的B颜色通道的光照强度值，记为A^B。

②根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值和A^R、A^G、A^B，获取原始显微图像的传输衰减图像。

在此具体实施例中，步骤②的具体过程为：

②-1、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在

区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$ i的初始值为

$\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)。

②-2、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值，记为n_min。图4给出了n_min的获取示意图，可以先从Ω(x)中的每个像素点对应的三个比值中找出最小比值，然后从Ω(x)中的所有像素点各自对应的最小比值中找出最小的比值作为n_min。

②-3、根据原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值，获取传输衰减图像中的每个像素点的像素值；对于Ω(x)对应的最小值n_min，根据n_min和t_x=1-ω×n_min计算t_x，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为t_x在原始显微图像中的对应位置，然后将Ω(x)的中心像素点x对应的t_x作为传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，ω表示设定的比例权重，在此设定的比例权重ω取值为0.95，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。图5给出了图2的传输衰减图像。

③根据原始显微图像的传输衰减图像中的每个像素点的像素值和A^R、A^G、A^B，获取光照分离后的源图像。

在此具体实施例中，步骤③的具体过程为：

③-1、将传输衰减图像中当前待处理的像素点定义为当前像素点。

③-2、假设当前像素点的坐标位置为(i',j')，并假设当前像素点的像素值为t_x，则根据t_x和A^R、A^G、A^B，计算光照分离后的源图像中坐标位置为(i',j')的像素点的R、G、B三个颜色通道值，对应记为

$J_x^R=\frac{I_x^R-A^R}{0.1}+A^R,$ $J_x^G=\frac{I_x^G-A^G}{0.1}+A^G,$

其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的R颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的G颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的B颜色通道值。

③-3、将传输衰减图像中下一个待处理的像素点作为当前像素点，然后返回步骤③-2继续执行，直至传输衰减图像中的所有像素点匀处理完毕，得到光照分离后的源图像。图7给出了图2在经过光照分离后得到的源图像。

④根据原始显微图像的传输衰减图像，获取所有目标图像区域。

在此具体实施例中，步骤④的具体过程为：

④-1、对传输衰减图像进行灰度处理，得到灰度图像，假设传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值为t_x，则将灰度图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值记为O_x，O_x=255×t_x，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

④-2、灰度图像通过大律法得到对应的二值化图像，将二值化图像中的所有灰度值为255的像素点构成的区域记为C_w，C_w由多个互不重叠的连通区域组成。在此，连通区域的获取过程为：1）将二值化图像中的一个灰度值为255的像素点作为一个连通区域的生长点；2）将生长点的8×8邻域窗口内的所有灰度值为255的邻域像素点归入该连通区域中；3）将该连通区域中新加入的每个像素点分别作为生长点，然后返回步骤2）继续执行，直至每个生长点的8×8邻域窗口内不存在新的灰度值为255的邻域像素点为止，生长得到一个连通区域。

④-3、计算每个连通区域的宽度和高度，将C_w中的第p个连通区域的宽度和高度对应记为w_p和h_p，w_p的值为第p个连通区域中最大的横坐标与最小的横坐标的差值，h_p的值为第p个连通区域中最大的纵坐标与最小的纵坐标的差值，其中，1≤p≤N，N表示C_w中连通区域的个数。

④-4、根据每个连通区域的宽度和高度，确定每个连通区域是否为目标图像区域，对于C_w中的第p个连通区域，如果第p个连通区域的宽度大于设定的宽度下限阈值且小于设定的宽度上限阈值，同时第p个连通区域的高度大于设定的高度下限阈值且小于设定的高度上限阈值，则确定第p个连通区域为目标图像区域，图6a给出了根据图5所示的传输衰减图像获取的4个目标图像区域。在此，设定的宽度下限阈值和设定的高度下限阈值及设定的宽度上限阈值和设定的高度上限阈值由所采用的标定板决定，在本实施例中采用具有4个目标区域的标定板，因此设定的宽度下限阈值和设定的高度下限阈值均为50，设定的宽度上限阈值和设定的高度上限阈值均为300，这样可以确定有4个连通区域为目标图像区域。

⑤从每个目标图像区域中选取一个有效区域，所选取的有效区域的中心像素点与其所在的目标图像区域的中心像素点一致，所选取的有效区域的尺寸大小2ⁿ×2ⁿ为不超过其所在的目标图像区域的尺寸大小的最大值，其中，n≥1；然后利用梯度平方法，计算源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，将源图像中与第k个有效区域相对应的区域的清晰度记为μ_k，其中，1≤k≤L，L表示步骤④中获取的目标图像区域的个数；再根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，计算源图像的清晰度，记为μ，

最后根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度和源图像的清晰度，计算源图像的清晰度方差，记为v，

在此，一般要求所选取的有效区域的尺寸大小为不超过其所在的目标图像区域的尺寸大小的2的最大整数次幂，这里由于图6a所示的4个目标图像区域较大，则所选取的有效区域（如图6b所示的正方形框所示部分）的尺寸大小为128×128（即n=7），如果目标图像区域较小，则可取64×64或32×32。

为了更好地说明本发明方法的可行性和有效性，对本发明方法进行实验。首先拍摄一张实际图像，如图2所示，其W=1280，H=960。通过计算得到的传输衰减图像如图5所示，图2经过光照分离后的源图像如图7所示。在传输衰减图像的基础上，通过大律法实现二值化，最终通过连通区域的阈值判定，得到4个目标图像区域，如图6a所示。在得到的4个目标图像区域的中心各选择一个128×128的有效区域，如图6b所示，图6b中白色部分即为源图像中用来计算清晰度的区域。通过本发明方法的计算最终得到的源图像的清晰度值为380.50，四个区域的清晰度方差为541.09。若不采用本发明方法，直接计算原始显微图像的四个区域的清晰度，则得到的图像清晰度为337.79，四个区域的清晰度方差为957.39。两者相比，采用了本发明方法后，图像清晰度提高，同时方差下降，说明得到的图像清晰度更加稳定。

Claims (9)

1.一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于包括以下步骤：

①根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值，获取原始显微图像的暗通道图像；然后结合原始显微图像的暗通道图像和原始显微图像，获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值，对应记为A^R、A^G、A^B；

②根据拍摄得到的原始显微图像中的像素点的R、G、B三个颜色通道值和A^R、A^G、A^B，获取原始显微图像的传输衰减图像；

③根据原始显微图像的传输衰减图像中的每个像素点的像素值和A^R、A^G、A^B，获取光照分离后的源图像；

④根据原始显微图像的传输衰减图像，获取所有目标图像区域；

⑤从每个目标图像区域中选取一个有效区域，所选取的有效区域的中心像素点与其所在的目标图像区域的中心像素点一致，所选取的有效区域的尺寸大小2ⁿ×2ⁿ为不超过其所在的目标图像区域的尺寸大小的最大值，其中，n≥1；然后利用梯度平方法，计算源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，将源图像中与第k个有效区域相对应的区域的清晰度记为μ_k，其中，1≤k≤L，L表示步骤④中获取的目标图像区域的个数；再根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度，计算源图像的清晰度，记为μ，最后根据源图像中与每个有效区域相对应的区域的清晰度和源图像的清晰度，计算源图像的清晰度方差，记为v，

2.根据权利要求1所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤①中获取原始显微图像的暗通道图像的具体过程为：

①-1a、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$ i的初始值为 $\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)；

①-1b、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，并记录原始显微图像中的每个l×l邻域的中心像素点的坐标位置作为对应的最小值在原始显微图像中的对应位置；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R、G、B三个颜色通道值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R、G、B三个颜色通道值中的最小值，记为J_x ^dark，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为J_x ^dark在原始显微图像中的对应位置；

①-1c、将原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值作为暗通道图像中的每个像素点的像素值，对于Ω(x)对应的最小值J_x ^dark，将该最小值J_x ^dark作为暗通道图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的暗通道图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的暗通道图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

3.根据权利要求2所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤①中获取原始显微图像对应的R、G、B颜色通道各自的光照强度值的具体过程为：

①-2a、从暗通道图像中的所有像素点中找出前N₁个像素值最大的像素点，其中，

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，符号

为向上取整符号；

①-2b、在原始显微图像中，找出暗通道图像中的这N₁个像素点的像素值各自在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点；

①-2c、计算在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R、G、B三个颜色通道值各自的平均值，将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的R颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的G颜色通道值的平均值记为

将在原始显微图像中找出的这N₁个像素点的B颜色通道值的平均值记为

其中，1≤q≤N₁，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的R颜色通道值，表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的G颜色通道值，

表示在原始显微图像中找出的这N₁个像素点中的第q个像素点的B颜色通道值；

①-2d、将

作为原始显微图像对应的R颜色通道的光照强度值，记为A^R；将

作为原始显微图像对应的G颜色通道的光照强度值，记为A^G；将

作为原始显微图像对应的B颜色通道的光照强度值，记为A^B。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤②的具体过程为：

②-1、在原始显微图像中，找出以原始显微图像中横坐标在

区间内且纵坐标在

区间内的每个像素点为中心的l×l邻域，将以原始显微图像中坐标位置为(i,j)的像素点x为中心的l×l邻域记为Ω(x)，其中，3≤l≤21且l为奇数， $\frac{l-1}{2}\≤i\≤W-\frac{l+1}{2},$ i的初始值为

$\frac{l-1}{2}\≤j\≤H-\frac{l+1}{2},$ j的初始值为

W表示原始显微图像的宽度，H表示原始显微图像的高度，原始显微图像中的像素点的坐标位置从(0,0)到(W-1,H-1)；

②-2、计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算原始显微图像中的每个l×l邻域中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出原始显微图像中的每个l×l邻域中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值；对于Ω(x)，计算Ω(x)中的每个像素点的R颜色通道值与A^R的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的G颜色通道值与A^G的比值，计算Ω(x)中的每个像素点的B颜色通道值与A^B的比值，再找出Ω(x)中的所有像素点的R颜色通道值与A^R的比值、G颜色通道值与A^G的比值、B颜色通道值与A^B的比值中的最小值，记为n_min；

②-3、根据原始显微图像中的每个l×l邻域对应的最小值，获取传输衰减图像中的每个像素点的像素值；对于Ω(x)对应的最小值n_min，根据n_min和t_x=1-ω×n_min计算t_x，并记录Ω(x)的中心像素点x的坐标位置作为t_x在原始显微图像中的对应位置，然后将Ω(x)的中心像素点x对应的t_x作为传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值，其中，ω表示设定的比例权重，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)。

5.根据权利要求4所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤②-3中设定的比例权重ω取值为0.95。

6.根据权利要求5所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤③的具体过程为：

③-1、将传输衰减图像中当前待处理的像素点定义为当前像素点；

③-2、假设当前像素点的坐标位置为(i',j')，并假设当前像素点的像素值为t_x，则根据t_x和A^R、A^G、A^B，计算光照分离后的源图像中坐标位置为(i',j')的像素点的R、G、B三个颜色通道值，对应记为

$J_x^R=\frac{I_x^R-A^R}{0.1}+A^R,$ $J_x^G=\frac{I_x^G-A^G}{0.1}+A^G,$

其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的R颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的G颜色通道值，

表示t_x在原始显微图像中的对应位置所对应的像素点的B颜色通道值；

③-3、将传输衰减图像中下一个待处理的像素点作为当前像素点，然后返回步骤③-2继续执行，直至传输衰减图像中的所有像素点匀处理完毕，得到光照分离后的源图像。

7.根据权利要求6所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤④的具体过程为：

④-1、对传输衰减图像进行灰度处理，得到灰度图像，假设传输衰减图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值为t_x，则将灰度图像中坐标位置为(i',j')的像素点的像素值记为O_x，O_x=255×t_x，其中，0≤i'≤W₁-1，i'的初始值为0，0≤j'≤H₁-1，j'的初始值为0，此处W₁表示原始显微图像的传输衰减图像的宽度，此处H₁表示原始显微图像的传输衰减图像的高度，W₁=W-(l-1)，H₁=H-(l-1)；

④-2、灰度图像通过大律法得到对应的二值化图像，将二值化图像中的所有灰度值为255的像素点构成的区域记为C_w，C_w由多个互不重叠的连通区域组成；

④-3、计算每个连通区域的宽度和高度，将C_w中的第p个连通区域的宽度和高度对应记为w_p和h_p，w_p的值为第p个连通区域中最大的横坐标与最小的横坐标的差值，h_p的值为第p个连通区域中最大的纵坐标与最小的纵坐标的差值，其中，1≤p≤N，N表示C_w中连通区域的个数；

④-4、根据每个连通区域的宽度和高度，确定每个连通区域是否为目标图像区域，对于C_w中的第p个连通区域，如果第p个连通区域的宽度大于设定的宽度下限阈值且小于设定的宽度上限阈值，同时第p个连通区域的高度大于设定的高度下限阈值且小于设定的高度上限阈值，则确定第p个连通区域为目标图像区域。

8.根据权利要求7所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤④-2中连通区域的获取过程为：1）将二值化图像中的一个灰度值为255的像素点作为一个连通区域的生长点；2）将生长点的8×8邻域窗口内的所有灰度值为255的邻域像素点归入该连通区域中；3）将该连通区域中新加入的每个像素点分别作为生长点，然后返回步骤2）继续执行，直至每个生长点的8×8邻域窗口内不存在新的灰度值为255的邻域像素点为止，生长得到一个连通区域。

9.根据权利要求8所述的一种显微图像的清晰度获取方法，其特征在于所述的步骤④-4中设定的宽度下限阈值和设定的高度下限阈值均为50，设定的宽度上限阈值和设定的高度上限阈值均为300。

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