[发明专利]显微镜图像背景均衡处理算法

权利要求书

1.一种显微镜背景均衡处理算法，其特征是在于，包括以下步骤：

1)将彩色显微镜图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

2)保持HSV颜色空间色调分量H和饱和度分量S不变，色调V向量进行噪声判断是否需要线性映射，然后对映射后的图像作亮度增强处理，实现对图像进行增强；

3)将图像由HSV颜色空间转换到RGB颜色空间，最终得到增强后的彩色图像。

2.根据权利要求1所述的显微镜图像背景均衡处理算法，其特征在于，所述步骤2)具体包括以下步骤：

2.1)对图像的亮度分量V进行椒盐噪声判断；

2.2)若是则不进行灰度冗余处理；否则进行灰度冗余处理；

2.3)对上述变换后的图像进行亮度增强处理。

3.根据权利要求2所述的显微镜图像背景均衡处理算法，其特征在于，所述步骤2.1)的椒盐噪声判断公式如下：

min_u∈Z|f(x，y)-M_u|＞T

其中：

f(x，y):原始图像灰度值；

T:判定噪声阈值；

Z:邻域M_u的取值区间。

4.根据权利要求2所述的显微镜图像背景均衡处理算法，其特征在于，所述步骤2.2)的线性映射公式如下：

z′=f(z)=0(f(x,y)-Imin)*255/(Imax-Imin)255f(x,y)=IminImin<f(x,y<Imax)f(x,y)=Imax]]>

其中：

f(x，y):原始图像灰度值；

I_max:原始图像中最亮值；

I_min:原始图像中最暗灰度值；

f(z):调整后的灰度值；

直方图的映射表示为：

his[z′]＝his[z]

通过以上公式完成了将灰度分布集中的灰度级进行整个输出灰度级的直方图映射；

要完成对映射后的直方图灰度级进行统计，假设直方图的阈值为零，也就是说这时只对没有像素分布的灰度级进行压缩；

定义：

进行灰度级映射后灰度级直方图统计函数为：

Lz′=Σk=0z′g(k)(z′∈[0,255])]]>

将映射后灰度级坐等间距排列，其产生的新的灰度级表达式为:

Tk=j×255Lz′(j=0,1,2,........k)]]>

通过上式，可以得出重新排列的灰度级输出序列，但是存在非整数的情况，这在实际的灰度级排列中是不存在的，所以还必须对T_k进行判定和取整，首先找到T_k在z′中的具体位置，假如有z′_i＜T_k＜z′_i+1,具体计算为：

T′k=z′i+1z′iTk≥z′i+1+z′i2Tk<z′i+1+z′i2]]>

最后进行对应的直方图映射，找到T′_k在z′中对应的具体位置，然后用该位置所对应的直方图来表示T′灰度级的直方图，具体表达式为：

hist[T′k]=his[z′i+1]his[z′i]Tk≥z′i+1+z′i2Tk<z′i+1+z′i2]]>

通过以上处理，可以将没有像素分布的灰度级进行完全压缩，对有效灰度级进行无损均衡。

5.根据权利要求2所述的显微镜图像背景均衡处理算法，其特征在于，所述步骤2.3)的亮度公式如下：

F′(x，y)＝f(x，y)+L-m(x，y)

其中：

F′(x，y)为增强后的像素值；

f(x，y)为映射后的像素值；

L为亮度阈值；

m(x，y)为亮度V分量均值。