CN118192062A - 一种显微系统的平场校正方法、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

一种显微系统的平场校正方法、计算机可读存储介质，该方法包括：获取预先计算的校正系数，根据校正系数对扫描物体得到的第二强度图中像素点的灰度值进行校正；校正系数的计算过程为：获取在多个不同扫描条件下对样品进行扫描得到的多张第一强度图，计算每张第一强度图中与灰度值最高的n个像素点的灰度值的分布相关的特征值作为该第一强度图的灰度标准值，或将一预设值作为灰度标准值；对于每个位置的像素点，根据各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数。采用上述校正系数对物体的强度图进行校正，能够降低系统成像亮度不均匀的影响。

Description

一种显微系统的平场校正方法、计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种显微系统的平场校正方法、计算机可读存储介质。

背景技术

对于共聚焦显微镜、白光干涉仪等显微成像设备，一般是对样品同一测量区域在不同聚焦位置进行扫描，获得具有不同清晰区域的多个图像(即强度图)，然后提取多个图像的清晰区域进行融合，从而获得上述测量区域完整清晰的强度图。但在上述显微成像设备中，同一测量区域不同的位置对光强的响应不一致，即使拍摄表面反射均匀的样品，强度图也会出现部分区域比较暗，部分区域比较亮的情况，比较典型的现象就是图像会呈现出中间亮，四周暗的情况。这些情况不仅降低了图像质量，且在拼接测量等应用场景下会造成图像拼接效果欠佳，如带有明显的拼接痕迹等。目前认为该问题是物镜的中心及边缘对光的响应不一致(例如像差)造成的，在另外一些情况下，光照不均匀以及相机的各个成像单元对光强的响应不一致也可能会导致这样的问题。

发明内容

本发明提供一种显微系统的平场校正方法，主要解决某些成像设备拍摄的图像部分区域较暗而部分区域较亮的技术问题。

根据第一方面，一种实施例中提供一种显微系统的平场校正方法，包括：

获取预先计算得到的校正系数；

获取扫描物体得到的第二强度图，根据所述校正系数对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正；

其中，所述校正系数通过以下步骤计算得到：

获取在多个不同扫描条件下对样品进行扫描得到的多张第一强度图，选择所述多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，其中，不同扫描条件下扫描得到的第一强度图的亮度不同；

对于所述图像集中的每张第一强度图，获取其中灰度值最高的n个像素点，计算与所述n个像素点的灰度值的分布相关的特征值作为该第一强度图的灰度标准值，或者将一预设值作为该第一强度图的灰度标准值；

对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数。

一些实施例中，所述多张第一强度图包括在所述多个不同扫描条件的每个扫描条件下对所述样品的多个不同位置进行扫描得到的第一强度图。

一些实施例中，所述选择所述多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，包括：

获取各第一强度图中灰度值小于或等于第一灰度阈值的像素点，获取由这些像素点形成的连通区域，计算面积最大的连通区域的面积；

选择面积最大的连通区域的面积小于或等于第一面积阈值的第一强度图组成图像集。

一些实施例中，所述多个不同扫描条件使得扫描得到的第一强度图中预定比例的像素点的灰度值在[1,2^de-2]区间内，其中de表示图像深度。

一些实施例中，在获取到所述多张第一强度图后，还包括：分别对各张所述第一强度图进行滤波去噪处理。

一些实施例中，所述对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数，包括：

计算所述图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数，计算公式为：

其中i＝1、2、3……m，m为第一强度图的总数量，(x,y)表示像素点的位置坐标，P(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度值，S(i)表示第i张第一强度图的灰度标准值，a(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度倍数；

对于每个位置的像素点，计算所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度倍数的平均值作为其校正系数，计算公式为：

其中A(x,y)表示位置(x,y)的像素点的校正系数；

或者，计算所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，以及每个位置上，各第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值，计算公式为：

其中，Am表示所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，Pm(x,y)表示各第一强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值的平均值；

对于每个位置的像素点，计算各第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值与所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值的比值作为其校正系数，计算公式为：

一些实施例中，在所述对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系之前，还包括：剔除所述图像集中的第一强度图中灰度值大于第二灰度阈值和灰度值小于第三灰度阈值的像素点，其中所述第二灰度阈值大于所述第三灰度阈值；

在所述计算所述图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数之后，还包括：对于被剔除的像素点，计算其邻域内的像素点的灰度倍数的平均值或者中值作为其灰度倍数，或者通过插值得到其灰度倍数。

一些实施例中，所述根据所述校正系数对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正，包括：

根据以下公式对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正：

其中q′(x,y)表示校正后所述第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值，q(x,y)表示校正前所述第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值。

一些实施例中，所述样品能够均匀地反射光；和/或，与所述n个像素点的灰度值的分布相关的特征值为所述n个像素点的灰度值的平均值、中值或最小值。

根据第三方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现上述各实施例的平场校正方法。

依据上述实施例的显微系统的平场校正方法，首先获取在多个不同扫描条件下对样品进行扫描得到的多张第一强度图，选择其中的部分或全部第一强度图组成图像集，对于图像集中的每张第一强度图，获取其中灰度值最高的n个像素点，计算与这n个像素点的灰度值的分布相关的特征值作为该第一强度图的灰度标准值，或者也可以将第一强度图的灰度标准值设置为一预设值，然后对于每个位置的像素点，根据图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数；在对物体进行成像时，扫描物体得到第二强度图后根据校正系数对第二强度图中像素点的灰度值进行校正。由于理论上样品的强度图上各像素点的灰度值应该是相同的，即成像亮度均匀，本发明通过设置一灰度标准值来代表这一相同的灰度值，拟合出各位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数，后续进行物体的成像时采用该校正系数对所拍摄的强度图进行校正，能够降低系统成像亮度不均匀的影响，从而能够减少系统亮度分布不均匀导致的图像亮度差异。

附图说明

图1为一种实施例的显微系统的平场校正方法的流程图；

图2为一种实施例中校正系数的计算过程的流程图；

图3为校正前的超光滑块的强度图，以及采用本发明的平场校正方法校正后的超光滑块的强度图；

图4为校正前的晶圆的强度图，以及采用本发明的平场校正方法校正后的晶圆的强度图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

为了避免成像时部分区域较亮而部分区域较暗，需要对拍摄图像进行平场校正。现有的平场校正方法目的都是对图像进行校准，基于图像失真的原因反推校准系数等，最后去除像差、传感器响应不同等因素的干扰，获得理论上的图像。通常是基于校正模型或者校正函数(例如线性的校正函数)，通过图像相减，分别计算得到校准系数和校准常数，之后基于校正模型或者校正函数进行平场校正。这种方法精度有限。

本发明提供另外一种思路，不过多考虑图像失真的原因，而是在测量特定的样品时实现图像各像素点亮度的均匀化。通过设置一灰度标准值，拟合样品的强度图中各像素点的灰度值与该灰度标准值之间的关系，得到校正系数，后续在对物体进行成像时，用该校正系数来进行图像的校正，可以降低系统成像亮度不均匀的影响。这个灰度标准值可以是根据样品的强度图按某种方式计算得到的，也可以是根据实际需要任意设置的一个固定值。下面对本发明的平场校正方法进行详细说明，该方法可应用于如共聚焦显微镜、白光干涉仪等显微系统中，请参考图1，一种实施例中该方法包括步骤100～200。

步骤100：获取预先计算得到的校正系数。

在进行平场校正前，需要先计算校正系数。一般来说，校正系数在出厂前或更换物镜后计算一次，不需要每次扫描前都计算。请参考图2，一些实施例中校正系数通过步骤111～113计算得到，下面具体说明。

步骤111：获取在多个不同扫描条件下对样品进行扫描得到的多张第一强度图，选择所述多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，其中，不同扫描条件下扫描得到的第一强度图的亮度不同。

可以理解，样品可以是能够均匀地反射光的样品，例如超光滑块或漫反射板等。可以通过各类显微系统对样品进行扫描获取第一强度图，例如共聚焦显微镜、白光干涉仪等。强度图可以是能够清晰地显示整个视场的图片，强度图中每个像素点的数值大小表示该位置的灰度值。

设置多个不同扫描条件的目的是获取具有不同亮度的第一强度图。这里的扫描条件是指能够调整图像亮度的条件，包括光源亮度和曝光时间等，则多个不同扫描条件可以是多个不同的光源亮度或多个不同的曝光时间等。

一些实施例中，在选择扫描条件的时候，需要保证在该扫描条件下，强度图不会太暗，同时也不过曝，也即要求强度图中应当有一定比例的像素点的灰度值要在[1,2^de-2]区间内，de表示图像深度，因为过暗和过曝的情况下算出来的校正系数不准确。因此，所述多个不同扫描条件应使得扫描得到的第一强度图中预定比例的像素点的灰度值在[1,2^de-2]区间内。有些实施例中，可以使强度图中各个像素点的灰度值都在[1,2^de-2]区间内，也就是预定比例可以为100％。当然，也可以不对过曝过暗的像素点进行限制，在后续进行拟合前剔除掉过曝过暗的像素点即可。

一些实施例中，图像深度可以为任意值，例如图像深度可以为4、7、8、15、16等，若图像深度为8，则像素点的灰度值要在[1,254]区间内。

一些实施例中，上述的多张第一强度图包括在多个不同扫描条件的每个扫描条件下对样品的多个不同位置进行扫描得到的第一强度图。也就是说，在拍摄样品的强度图的过程中，也可以拍摄不同位置的强度图。比如，设多个不同的扫描条件为多个不同的光源亮度，多个不同的光源亮度包括50％、60％、70％、80％、90％的亮度，那么可以在50％的亮度下对样品的5个不同的位置进行扫描，拍摄完成后，将光源亮度调整至60％，继续对样品的5个不同位置进行扫描，拍摄完成后，再将光源亮度调整至70％，继续对样品的5个不同位置进行扫描，以此类推，直至完成所有亮度的拍摄，其中扫描的位置可以是随机的。

本实施例中，申请人考虑到了样品表面可能有脏污，即使经过清洗，部分表面也可能残留水渍，因此通过多扫描样品的几个位置，后续进行拟合后就能够降低脏污对校正系数的影响，提高准确度。

扫描得到多张第一强度图后，可以直接将全部第一强度图组成图像集，也可以从中选择质量较好、干扰较小的第一强度图组成图像集。

一些实施例中，上述选择多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，包括：获取各第一强度图中灰度值小于或等于第一灰度阈值的像素点，获取由这些像素点形成的连通区域，计算面积最大的连通区域的面积；选择面积最大的连通区域的面积小于或等于第一面积阈值的第一强度图组成图像集。

由于水渍、脏污等在强度图中较暗，因此本实施例中先筛选出第一强度图中灰度值小于或等于第一灰度阈值的像素点，再获取由这些像素点形成的连通区域，则这些连通区域可能是水渍、脏污等区域。连通区域可能有一个或多个，计算出其中面积最大的一个的面积，若该面积小于或等于第一面积阈值，则认为第一强度图不受水渍、脏污等的影响，可用于组成图像集进行校正系数的计算，其余的则认为存在影响计算准确性的水渍、脏污，将其排除，从而提高了校正系数的准确性。其中，第一灰度阈值和第一面积阈值可根据经验设置。

一些实施例中，在获取到多张第一强度图后，还包括：分别对各张第一强度图进行滤波去噪处理。滤波去噪处理可以采用高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。

由于图像本身会有噪声，某个像素点可能会偶然性地变亮或者变暗，因此本实施例中采用滤波去噪处理可以比较好地去除噪声的影响，还能够降低样品表面的脏污的影响，提高校正系数的计算精度。但是在有些情况下，这样做可能会导致部分位置(例如有水渍、脏污的位置)的校正系数有偏差。因为水渍、脏污等在第一强度图中较暗，容易导致校正系数增大，而高斯滤波会导致部分水渍、脏污在第一强度图中淡化或消失，此时该位置不能显示真实值，也会导致校正系数失效。因此可以结合上述在多个位置扫描样品图像的措施，既对样品的多个不同位置进行扫描，也对获取到的第一强度图进行滤波去噪处理，通过后续进行拟合降低这个影响。而现有的平场校准方法并没有考虑这么多因素，绝大部分都是默认样品是理想的。

步骤112：对于图像集中的每张第一强度图，获取其中灰度值最高的n个像素点，确定与这n个像素点的灰度值的分布相关的特征值作为该第一强度图的灰度标准值，或者将一预设值作为该第一强度图的灰度标准值。

理论上，由于样品能够均匀地反射光，第一强度图中的各个像素点的灰度值应该是相同的，但是因为背景技术中的原因，可能会出现部分区域亮，部分区域暗的效果，因此本发明希望能够通过校正令第一强度图中各个像素点的灰度值相同，也即亮度均匀。而灰度标准值则可以认为是一个标准，灰度标准值后续用于计算校正系数，理论上第一强度图中的各个像素点的灰度值都应该为这个灰度标准值。一张第一强度图对应一个灰度标准值，对于不同的第一强度图，它们的灰度标准值可以相同或不同。

与n个像素点的灰度值的分布相关的特征值是指表征n个像素点的灰度值的统计分布特性的统计值，可以是n个像素点的灰度值的平均值、中值或最小值等。

若选择灰度值最高的n个像素点的灰度值的分布相关的特征值来作为灰度标准值，则能够令校正后的图像亮度更高，图像看起来会清晰一点，能更好地观察细节。n的大小没有特定的要求，可以根据具体情况设置，可以是具体数值，例如500、1000、1500等，也可以是第一强度图中像素点的总数(这个总数一般由拍摄的显微系统决定)的一定比例计算得到的数值，比例可以是例如5％、10％、20％等。

而如果仅仅是为了实现整个强度图的像素亮度均匀，这个值可以是任意的，例如64、128、216等等。对于不同扫描条件下扫描的第一强度图，随着第一强度图亮度的增加，第一强度图对应的灰度标准值也可以增加。例如设多个不同的扫描条件为多个不同的光源亮度，则50％的亮度下扫描得到的第一强度图对应的灰度标准值可以完成为50，60％的亮度下扫描得到的第一强度图对应的灰度标准值可以完成为60，70％的亮度下扫描得到的第一强度图对应的灰度标准值可以完成为70。

步骤113：对于每个位置的像素点，根据图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数。

例如，假设图像集中有三张第一强度图，则对于位置(0,0)处的像素点，根据第一张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值和灰度标准值、第二张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值和灰度标准值、第三张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值和灰度标准值，可以拟合位置(0,0)处的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到位置(0,0)处的像素点的校正系数；对于位置(0,1)处的像素点，根据第一张第一强度图位置(0,1)处的像素点的灰度值和灰度标准值、第二张第一强度图位置(0,1)处的像素点的灰度值和灰度标准值、第三张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值和灰度标准值，可以拟合位置(0,1)处的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到位置(0,1)处的像素点的校正系数，依此类推。

其中，像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系可以是线性关系、非线性关系或者其他函数关系。若为线性关系，则像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系可以用关系式Y＝kX+b表示，其中X表示像素点的灰度值，Y表示灰度标准值，则校正系数包括k和b，在一些示例中，为了简化运算，减少计算成本，像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系也可以用关系式Y＝kX表示；若为非线性关系，例如Y＝cX²+dX+e，则校正系数包括c、d和e，以此类推。在知道每张第一强度图的灰度标准值后，可以通过任意的拟合方法计算得到各个像素点的校正系数，例如最小二乘法等。

一些实施例中，在执行步骤113之前，先剔除图像集中的第一强度图中灰度值大于第二灰度阈值和灰度值小于第三灰度阈值的像素点，其中第二灰度阈值大于第三灰度阈值，第二灰度阈值和第三灰度阈值可随第一强度图亮度的增大而增大。被剔除的像素点不参与后续的计算，或者利用附近区域中的满足需求的像素点(也即灰度值不大于第二灰度阈值且不小于第三灰度阈值的像素点)对被剔除的像素点进行插值得到其灰度值。

例如，假设图像集中有三张第一强度图，第一张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值大于第二灰度阈值，第二张第一强度图位置(0,1)处的像素点的灰度值小于第三灰度阈值，则将这两个像素点剔除。在计算位置(0,0)处的像素点的校正系数时，只采用第二张和第三张第一强度图位置(0,0)处的像素点的灰度值进行拟合，在计算位置(0,1)处的像素点的校正系数时，只采用第一张和第三张第一强度图位置(0,1)处的像素点的灰度值进行拟合。

本实施例考虑到图像集中的第一强度图有些情况下会存在一些过曝(灰度值过大)和过暗(灰度值过小)的像素点，因此剔除第一强度图中灰度值过大和过小的像素点，从而避免过曝过暗像素点干扰校正系数的计算。

一些实施例中，可以拟合各位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的灰度倍数，将灰度倍数作为校正系数。下面介绍几种计算过程简单，占用资源少，能够快速得出结果的计算方式，其中假设图像集有m张第一强度图，第一强度图总共有l个像素点。

一些实施例中，首先计算图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数，计算公式为：

其中i＝1、2、3……m，(x,y)表示像素点的位置坐标，P(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度值，S(i)表示第i张第一强度图的灰度标准值，a(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度倍数。由于一共有m张第一强度图，每张第一强度图有l个像素点，因此在一张强度图中，若每个像素点都参与计算，则灰度倍数的数量为l，对于每一个像素点，若每张第一强度图都参与计算，则每一个像素点有m个灰度倍数，理论上，同一个像素点的灰度倍数在不同的第一强度图中大致相同。

对于每个位置的像素点，计算图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度倍数的平均值作为其校正系数，计算公式为：

其中A(x,y)表示位置(x,y)的像素点的校正系数。

当然，上述两个步骤也可以同时执行，也就是总体的步骤为根据以下公式计算得到每个位置的像素点的校正系数：

当在执行步骤113之前，先剔除图像集中的第一强度图中灰度值大于第二灰度阈值和灰度值小于第三灰度阈值的像素点时，在计算图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数时，则忽略被剔除的像素点。在计算图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数之后，对于被剔除的像素点，可以计算其邻域内的像素点的灰度倍数的平均值或者中值作为其灰度倍数，或者通过插值得到其灰度倍数。其中邻域的大小可以是3×3、5×5、7×7等，可根据实际需要设置。这样一来，被剔除的像素点重新被填充，在后续的计算中便能够充分利用所有像素点计算校正系数。

在另一些实施例中，首先计算图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，以及每个位置上，图像集中的第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值，计算公式为：

其中，Am表示图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，Pm(x,y)表示图像集中的第一强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值的平均值。

对于每个位置的像素点，计算各第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值与图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值的比值作为其校正系数，计算公式为：

步骤200：获取扫描物体得到的第二强度图，根据校正系数对第二强度图中像素点的灰度值进行校正。

本步骤中，通过共聚焦显微镜、白光干涉仪等成像设备对实际需要测量的物体进行扫描，获得第二强度图，之后基于校正系数对每个像素点的灰度值进行校正。例如，当像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系拟合为线性关系时，则步骤100获取到校正系数k和b，将校正前像素点的灰度值作为X代入Y＝kX+b，得到校正后的灰度值Y。

当通过计算灰度倍数作为校正系数时，上述根据校正系数对第二强度图中像素点的灰度值进行校正，包括：

根据以下公式对第二强度图中像素点的灰度值进行校正：

其中q′(x,y)表示校正后第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值，q(x,y)表示校正前第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值。

图3和图4给出了采用本发明的平场校正方法进行校正的效果图。其中，图3为对超光滑块进行扫描得到的强度图，左图为校正前超光滑块的强度图，右图为采用本发明的平场校正方法进行校正后的强度图。图4为对晶圆进行扫描得到的强度图，左图为校正前晶圆的强度图，右图为采用本发明的平场校正方法进行校正后的强度图。

可见，本发明实施例提供的平场校正方法，通过设置一灰度标准值来代表理论上成像亮度均匀时样品的强度图中相同的灰度值，拟合出各位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数，在进行物体的成像时采用该校正系数对所拍摄的强度图进行校正，从而使得物体的强度图的亮度更为均匀。并且在一些实施例中，选择样品的强度图中灰度值最高的n个像素点来计算灰度标准值，使得校正后的图像亮度更高，更清晰。

一些实施例中，还对样品的多个不同位置进行扫描得到多张第一强度图，后续进行拟合来计算校正系数，从而降低了样品表面脏污对校正系数的影响，提高准确度。

一些实施例中，对所获得的第一强度图，还进行滤波去噪处理，降低了样品表面部分噪声和脏污的影响，提高了校正系数的计算精度。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (10)

1.一种显微系统的平场校正方法，其特征在于，包括：

获取预先计算得到的校正系数；

获取扫描物体得到的第二强度图，根据所述校正系数对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正；

其中，所述校正系数通过以下步骤计算得到：

获取在多个不同扫描条件下对样品进行扫描得到的多张第一强度图，选择所述多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，其中，不同扫描条件下扫描得到的第一强度图的亮度不同；

对于所述图像集中的每张第一强度图，获取其中灰度值最高的n个像素点，确定与所述n个像素点的灰度值的分布相关的特征值，作为该第一强度图的灰度标准值，或者将一预设值作为该第一强度图的灰度标准值；

对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数。

2.如权利要求1所述的平场校正方法，其特征在于，所述多张第一强度图包括在所述多个不同扫描条件的每个扫描条件下对所述样品的多个不同位置进行扫描得到的第一强度图。

3.如权利要求1所述的平场校正方法，其特征在于，所述选择所述多张第一强度图中的部分或全部第一强度图组成图像集，包括：

获取各第一强度图中灰度值小于或等于第一灰度阈值的像素点，获取由这些像素点形成的连通区域，计算面积最大的连通区域的面积；

选择面积最大的连通区域的面积小于或等于第一面积阈值的第一强度图组成图像集。

4.如权利要求1所述的平场校正方法，其特征在于，所述多个不同扫描条件使得扫描得到的第一强度图中预定比例的像素点的灰度值在[1,2^de-2]区间内，其中de表示图像深度。

5.如权利要求1至4中任一项所述的平场校正方法，其特征在于，在获取到所述多张第一强度图后，还包括：分别对各张所述第一强度图进行滤波去噪处理。

6.如权利要求1所述的平场校正方法，其特征在于，所述对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系，得到该位置的像素点的校正系数，包括：

计算所述图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数，计算公式为：

其中i＝1、2、3……m，m为第一强度图的总数量，(x,y)表示像素点的位置坐标，P(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度值，S(i)表示第i张第一强度图的灰度标准值，a(x,y,i)表示第i张第一强度图中位置(x,y)的像素点的灰度倍数；

对于每个位置的像素点，计算所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度倍数的平均值作为其校正系数，计算公式为：

其中A(x,y)表示位置(x,y)的像素点的校正系数；

或者，计算所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，以及每个位置上，所述图像集中的第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值，计算公式为：

其中，Am表示所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值，Pm(x,y)表示所述图像集中的第一强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值的平均值；

对于每个位置的像素点，计算所述图像集中的第一强度图在该位置的像素点的灰度值的平均值与所述图像集中的第一强度图的灰度标准值的平均值的比值作为其校正系数，计算公式为：

7.如权利要求6所述的平场校正方法，其特征在于，在所述对于每个位置的像素点，根据所述图像集中各第一强度图中该位置的像素点的灰度值和相应的灰度标准值，拟合该位置的像素点的灰度值与灰度标准值之间的关系之前，还包括：剔除所述图像集中的第一强度图中灰度值大于第二灰度阈值和灰度值小于第三灰度阈值的像素点，其中所述第二灰度阈值大于所述第三灰度阈值；

在所述计算所述图像集中各第一强度图中每个像素点的灰度值与相应的灰度标准值的灰度倍数之后，还包括：对于被剔除的像素点，计算其邻域内的像素点的灰度倍数的平均值或者中值作为其灰度倍数，或者通过插值得到其灰度倍数。

8.如权利要求6或7所述的平场校正方法，其特征在于，所述根据所述校正系数对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正，包括：

根据以下公式对所述第二强度图中像素点的灰度值进行校正：

其中q′(x,y)表示校正后所述第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值，q(x,y)表示校正前所述第二强度图在位置(x,y)的像素点的灰度值。

9.如权利要求1所述的平场校正方法，其特征在于，所述样品能够均匀地反射光；

和/或，与所述n个像素点的灰度值的分布相关的特征值为所述n个像素点的灰度值的平均值、中值或最小值。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1至9中任一项所述的平场校正方法。