[发明专利]一种显微图像清晰度评价方法

说明书

本发明涉及一种显微图像清晰度评价的方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)对输入的待评价显微图像进行非下采样剪切波多尺度分解，得到基础图层的低频子带系数图像和若干不同方向细节图层的高频子带系数图像；(2)计算得到基础图层的低频子带系数图像的能量和算子；(3)计算得到细节图层的高频子带图像的加权总能量和算子；(4)利用高频和低频的能量和算子之比，得到最终图像的清晰度评价数值。与现有技术相比，本发明能够准确客观地体现显微图像的清晰度变化，具有较好的敏感性和抗噪性能。

技术领域

本发明涉及一种显微图像清晰度评价方法。

背景技术

随着电子数码显微成像技术的不断发展，数字化的显微图像的应用场景越来越多。同时，各类设备仪器对于自动化的要求也逐渐提高，为了能够准确快速地采集得到清晰显微图像，就需要建立客观准确的显微清晰度评价方法，实现显微镜头的自动对焦调整。因此，显微图像清晰度评价方法就成为研究者们关注的一个关键问题，它的优劣直接决定了显微镜对焦的精度。

近年来提出了一些图像清晰度评价方法，主要可以分为空域法、频域法及基于机器学习的方法。这些方法在灵敏度、无偏性、单峰性等方面各自有局限性，同时显微图像获取过程中，容易采集到环境噪声，这些环境噪声的影响会使清晰度评价过程中出现多个伪峰值，影响显微图像清晰度评价方法的准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种显微图像清晰度评价方法，该方法对于显微图像清晰度评价具有较好的单调性、单峰性及抗噪性表现。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种显微图像清晰度评价的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤(1)、输入待评价显微图像I，采用非下采样剪切波对输入的待评价显微图像I进行多尺度分解，得到基础图层低频子带系数图像和若干不同方向的细节图层高频子带系数图像，其中，非下采样多尺度分解层数为N，N为大于2的自然数；对应每层的分解方向个数为D_n，每层的方向滤波器大小为Size_n，n＝1,2,……N；

步骤(2)、计算得到基础图层低频子带系数图像的能量和算子R^L：

R^L＝∑_i∑_jAG(i，j)，当AG(i，j)Thres

AG(i,j)＝|K(i+1,j)-K(i,j)|+|K(i,j+1)-K(i,j)|

K(i,j)为基础图层低频子带系数图像中坐标位置在(i,j)的低频子带系数；Thres为预设抗噪阈值；

步骤(3)、计算得到细节图层高频子带图像的加权总能量和算子R^H：

其中γ_n为各层自带图像的加权系数，为预设值；

SAG_n,k＝∑_i∑_jAG_n,k(i，j)，当AG_n,k(i,j)Thres

AG_n,k(i,j)＝|K_n,k(i+1,j)-K_n,k(i,j)|+|K_n,k(i,j+1)-K_n,k(i,j)|

K_n,k(i,j)为n尺度k方向的细节图层高频子带系数图像中坐标位置在(i,j)的子带系数，Thres为预设抗噪阈值；