CN107481213A - 显微镜下图像多层聚焦融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种显微镜图像多层聚焦融合方法,在载物台上下可移动的最大范围内,根据预设调焦步长,获得一个视频流,并分解成一组图像,获得目标图像层组;用Otsu算法分析所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值;根据所述各图目标的坐标范围在所述目标图像层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标;比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,融合成一幅各图像目标相对清晰的图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像采集技术领域,主要涉及多层次聚焦融合的方法。
背景技术
在现代医学检测的领域中,由于样本的多样性和复杂性,一般的检测方法很难达到理想的检测效果,比如在对大便的检测过程中,对大便样本进行稀释、过滤和取样的操作后,得到的检测样本为悬液状,样本中杂质较多,各种目标大小密度不一,在悬液中呈垂直分布,因此无法在同一平面对所有目标进行有效检测。
发明内容
基于此,有必要针对一般图像无法提供多目标都较清晰的情况,提供一种显微镜下图像多层聚焦融合方法,将多个清晰图像目标融合在一幅图像中,减少样本观察难度;
一种显微镜下图像多层聚焦融合方法,包括:
在载物台上下可移动的最大范围内,根据预设调焦步长,获得一个视频流,并分解成一组图像,获得目标图像层组;
用Otsu算法分割所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值;
根据所述各图像目标的坐标范围在所述目标图像层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标;
比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,融合成一幅各目标相对清晰的图像。
本发明显微镜下图像融合方法,根据预设调焦步长,在载物台垂直方向可移动的最大范围内,获得一个视频流,并分解成一组图像,获得目标图像层组,用Ostu算法分割所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值,根据所述各图像目标的坐标范围在所述目标图像层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标,比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,融合成一幅各目标相对清晰的图像,便于观察。
附图说明
图1为本发明显微镜图像多层次聚焦融合方法第一个实施的流程示意图。
图2为本发明显微镜图像多层次聚焦融合方法第一个实施的原理示意图。
图3为显微镜自动调焦原理图。
具体实施方式
如图1所示,一种显微镜下图像多层聚焦融合方法,步骤包括:
S200:根据预设调焦步长,在载物台垂直方向可移动的最大范围内,获得一个视频流,并分解成一组图像,获得目标图像层组;
如图3所示,在载物台垂直方向可移动的B到H范围内,按照预设的调焦步长,载物台从下往上移动,通过视频采集系统获得一个视频流,然后将视频流按帧为单位分解成一组图像,并按对应焦距进行编号,获得目标图像层组。
S400:用Otsu算法分割所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值;
在Otsu算法中,以阈值k将所有的像素分为目标C0和背景目标C1两类,其中
C0类的像素级为0~k-1,C1类的像素为k~L-1。
图像的总平均灰度级为:
C0类像素所占的总面积的比例为:
C1类像素所占的纵面比例为:ω1=1-ω0;
C0类像素的平均灰度级为:u0=u0(k)/ω0;
C1类像素的平均灰度级为:u1=u1(k)/ω1;
其中:
最大类间方差的公式为:
δ2(k)=ω0(u-u0)2+ω1(u-u1)2;
令k从0~L-1变化,计算在不同k值下的类间方差δ2(k),使得δ2(k)最大值时的那个k值就是所要求的最优阈值,用k值分割图像目标与背景,并对图像目标进行编号。
拉普拉斯算子是最简单的各同向性微分算子,具有旋转不变性,一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各同向性的二阶导数,定义为:
为了更适合数字图像处理,将该方程表示为离散形式:
其聚焦评价函数为:
其中
S600:根据所述各图像目标的坐标范围在所述目标图像层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标;
根据所述所分割的图像目标的大小,按照比例添加背景图像,形成一个新的方形目标图像;
根据所述新的方形目标图像的坐标区域,在各图像层间进行比较,若重叠程度达到70%以上,即可判定为相同目标。
S800:比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,如图2所示,融合成一幅各目标相对清晰的图像;
将所述相同图像目标列为一个组记为I1、I2…In,将所述相同图像目标的清晰度按照[0、1、…、Max]作一个排序,取清晰度最大的图像目标,融合成一幅各目标相对清晰的图像。
本发明显微镜图像多层次聚焦融合方法,通过对样本的不同聚焦面的图像的采集,获得各聚焦距离下的图片信息,各不同目标在不同聚焦下清晰度不一样,通过去除去杂质、冗余,将各目标在不同聚焦下的相对清晰的图像分割下来,融合在同一背景图片中,形成一幅各目标都相对清晰的图像,能够方面医务人员的观察,减少医务人员的负担。
Claims (6)
1.一种显微镜图像多层聚焦融合方法,包括:
在载物台上下可移动的最大范围内,根据预设调焦步长,获得一个视频流,并分解成一组图像,获得目标图像层组;
用Otsu算法分割所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值;
根据所述各图像目标的坐标范围在所述目标图像层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标;
比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,融合成一幅各目标相对清晰的图像。
2.根据权利要求1所述的显微镜图像多层聚焦融合方法,其特征在于,所述获取视频流的具体步骤为:
载物台在左右不移动的情况下,垂直移动,在垂直方向可移动的最大范围内,根据预设的调焦步长,采集一个视频流。
3.根据权利要求1或2所述的显微镜图像多层聚焦融合方法,其特征在于,所述获取视频流之后,获取目标图像层组的具体步骤为:
将所述视频流,以帧为单位采集图像,获得目标图像层组。
4.根据权利要求1所述的显微镜图像多层聚焦融合方法,其特征在于,用ostu算法分割所述目标图像层组的各图像目标,用拉普拉斯算子计算所述各图像目标的清晰度值的具体步骤为:
用Otsu算法将图像目标与背景分割开来,获得单独的图像目标图像,并进行编号;并用拉普拉斯算计计算所述图像目标图像的清晰度值。
5.根据权利要求1所述的显微镜图像多层聚焦融合方法,其特征在于,根据所述各图像目标的坐标范围在所述目标图层之间,比较各图像目标重叠面积大小,判断是否为同一目标的具体步骤为:
将所述各图像目标的图像按比例添加背景图像,形成一个方形目标图像,并对应所述方形目标图像的编号,记录其坐标范围,在所述各目标图像层之间比较所述各方形图像目标的重叠面积,重叠程度达到70%以上,判定为相同目标。
6.根据权利要求1所述的显微镜图像多层聚焦融合方法,其特征在于,比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,融合成一幅各目标相对清晰的图像的具体步骤为:
比较相同图像目标的清晰度值,取清晰度值最大的图像目标,按照其坐标范围放进一张初始图像目标为零的背景图中,融合成一幅各目标相对清晰的图像。
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