[发明专利]一种基于频域去卷积的图像处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种基于频域去卷积的图像处理方法、装置及电子设备，包括获取单帧样本宽场图像；设置点扩散函数；分别对宽场图像和点扩散函数进行傅里叶变换，得到频域分布图像和光学传递函数；计算频域分布图像中各频域分量的信噪比；根据所述光学传递函数和各频域分量的信噪比构建噪声抑制模板；根据光学传递函数和噪声抑制模板，对频域分布图像进行去卷积运算得到去卷积后的频域图像；将去卷积后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到最终图像。本发明无需标定系统点扩散函数，在进行噪声抑制的同时提高分辨率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于频域去卷积的图像处理方法、装置及电子设备。

背景技术

在纳米技术和生物技术的研究中，高分辨显微成像技术至关重要。由于受到光学衍射的限制，传统宽场荧光显微镜的空间分辨率存在极限值，严重制约和影响了许多生命科学问题的深入研究。图像去卷积技术是通过数值计算的方式重构图像，使图像分辨率和对比度提升的方法。作为一种成本较低的图像增强技术，该技术不需要搭建复杂的成像设备，甚至可以和最简单的显微镜成像系统结合使用。尽管该技术已经在多个领域获得广泛使用，但是常用的去卷积方法往往在计算过程中进行多次迭代，导致计算效率较低。进行大量图像数据处理时，需要很长的处理时间。虽然已经提出一些通过减少迭代次数提高计算效率的去卷积算法，但是其图像重构过程仍然需要经历一定迭代过程。

现有虽然也有频域去卷积方法的研究，但是现有频域去卷积方法的缺点在于：1)重构计算过程中需要使用实际上难以获取的系统点扩散函数，而且点扩散函数误差往往导致伪影；2)频域去卷积运算时会提升高频信号分量的幅值，同时也会使噪声分量增强，导致图像伪影严重而无法使用。使用正则化约束项可以减轻这种噪声放大效果，但是同时也会削弱图像分辨率增强的效果。

发明内容

针对现有频域去卷积方法存在需要准确标定系统点扩散函数以及对噪声敏感的缺点，本发明提供一种基于频域去卷积的图像处理方法、装置及电子设备，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于频域去卷积的图像处理方法，所述方法包括：

获取单帧样本宽场图像；

设置点扩散函数；

分别对宽场图像和点扩散函数进行傅里叶变换，得到频域分布图像和光学传递函数；

计算频域分布图像中各频域分量的信噪比；

根据所述光学传递函数和各频域分量的信噪比构建噪声抑制模板；

根据光学传递函数和噪声抑制模板，对频域分布图像进行去卷积运算得到去卷积后的频域图像；

将去卷积后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到最终图像。

进一步，使用二维高斯分布模型描述点扩散函数，由模型的标准差参数决定点扩散函数的大小。

进一步，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比包括：

计算频域分布图像中指定边缘区域的平均值，得到噪声信号的频域幅值，其中指定边缘区域指频域分布图像中与所述频域分布图像的中心点之间的距离大于预设值的区域；

根据所述噪声信号的频域幅值，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比。

进一步，所述预设值为(a+b)/4，其中a和b分别为所述频域分布图像的长度和宽度。

进一步，根据所述噪声信号的频域幅值，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比具体为：

其中，为频域分布图像在(u,v)位置的值，N为噪声信号的频域幅值，SNR(u,v)为频域分布图像在(u,v)位置的信噪比。