[发明专利]病理扫描图像清晰度分析方法、系统、电子设备及介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种病理扫描图像清晰度分析方法、系统、电子设备及介质，包括：将病理扫描图像拆分得到多个局部图像，得到局部图像的梯度最大的第一子图；基于NSST得到第一子图低频子带图像和若干个不同方向高频子带图像；根据低频子带图像的系数绝对值和以及若干个方向高频子带图像的系数绝对值和得到每个细节图层的评分，得到病理扫描图像的清晰度评分。本发明基于梯度求和算法得到对应每个局部图像的第一子图，将第一子图的评分作为对应局部图像的评分，提高了效率，增强对每个局部图像评分的实时性，并基于NSST进行评分，使得评分不受图像内容影响，提高了获取分值的可靠性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种病理扫描图像清晰度分析方法、系统、电子设备及介质。

背景技术

现代医学的发展使得病理切片扫描需求大大增加，在扫描仪扫描过程中，可能由于内外部因素影响出现局部扫描模糊的情况，降低成片的质量。对于大批量扫描任务而言，人工去寻找每个视野中是否出现模糊的任务过于繁琐。因此需要一种有效的清晰度评价方法来帮助扫描人员提高评价图片质量的效率，并且在出现大面积模糊情况下能实现自动重新扫描当前切片。

现有的清晰度评价算法大多是基于梯度的计算，如Brenner梯度、Tenengrad梯度、Laplacian梯度等，或基于灰度的方差，但由于都是求和的计算，在没有参考图像的情况下，评价分数容易受图像内容的影响，一种内容丰富的模糊图像的分数可能高于较少内容的清晰图像的分数，这显然与评分的目标不符合。

发明内容

本发明的目的在于克服现有清晰度评价算法存在限制的问题的问题，提供了一种病理扫描图像清晰度分析方法、系统、电子设备及介质。

为了实现上述目的，本发明提供一种病理扫描图像清晰度分析方法，包括以下步骤：

获取病理扫描图像，将所述病理扫描图像按照w1×h1像素进行拆分，获取其中有效病理区域面积大于N×w1×h1像素的多个局部图像；

将每个局部图像按照w2×h2像素进行划分，得到对应每个局部图像的多个子图，基于梯度求和算法对局部图像对应的多个子图进行计算，得到对应每个局部图像的梯度最大的第一子图；

对每个第一子图进行第一层分解得到对应每个第一子图的一个低频子带图像LG和p个不同方向的高频子带图像HG_j(j＝1,2,…p)；

计算所述低频子带图像的系数绝对值和以及第一子图若干个方向的高频子带图像的系数绝对值和，根据所述低频子带图像的系数绝对值和以及所述第一子图中若干个方向高频子带图像的系数绝对值和计算得到所述第一子图的清晰度评分，将所述第一子图的清晰度评分作为所述第一子图对应的局部图像的清晰度评分，依次得到每个第一子图对应的局部图像的清晰度评分，得到所述病理扫描图像的清晰度评分。

作为一种可实施方式，W1的数值为2048，h1的数值为1024，w2的数值为256，h2的数值为256。

作为一种可实施方式，所述病理扫描图像的格式为KFB格式。

作为一种可实施方式，根据所述低频子带图像的系数绝对值和以及所述第一子图中若干个方向高频子带图像的系数绝对值和计算得到所述第一子图的清晰度评分的步骤包括：

根据所述第一子图若干个方向高频子带图像的系数绝对值和计算若干个系数绝对值和的均值，根据所述均值以及所述低频子带图像的系数绝对值和计算得到所述第一子图的清晰度评分。

作为一种可实施方式，根据所述均值以及所述低频子带图像的系数绝对值和计算得到所述第一子图的清晰度评分的步骤包括：

计算所述均值与所述低频子带图像的系数绝对值和的比值得到所述第一子图的清晰度评分。