[发明专利]一种用于明场显微成像的多层图像融合算法有效
申请号: | 201510416230.0 | 申请日: | 2015-07-15 |
公开(公告)号: | CN104992426B | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 姜波;裴端卿;张锐;张骁;骆健忠;王新源 | 申请(专利权)人: | 中国科学院广州生物医药与健康研究院 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50 |
代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)44316 | 代理人: | 宋鹰武,沈祖锋 |
地址: | 510530 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及图像处理技术领域,具体公开一种用于明场显微成像的多层图像融合算法,包括以下步骤根据低频子图的局部区域平均拉普拉斯能量,获取所述低频子图融和的低频系数;根据局部对比度测量,获取所述高频子图像融和的高频系数;本发明根据低频子图局部区域的平均拉普拉斯能量获取低频子图融合的低频系数,通过局部对比度测量,获取高频子图融合的高频系数,使得能够从源图像中提取更清晰及更多的细节信息,融合后的图像失真度低,达到了很好的反映源图像的有益效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 显微 成像 多层 图像 融合 算法 | ||
【主权项】:
一种用于明场显微成像的多层图像融合算法,其特征在于,包括以下步骤:根据低频子图的局部区域平均拉普拉斯能量,获取所述低频子图融和的低频系数;根据所述低频子图的拉普拉斯能量和权值矩阵计算所述低频子图的平均拉普拉斯能量:AEL(x,y)=ΣmMΣnNW(m,n)IEOL(x+m,y+n);]]>W(m,n)是一个根据所述低频子图局部区域得到的和为1的权值矩阵,W(m,n)矩阵设置为:W(m,n)=116111181111]]>IEOL(x+m,y+n)为所述低频子图在(x+m,y+n)处的拉普拉斯能量,AEL(x,y)在(x,y)处的平均拉普拉斯能量;所述低频子图的拉普拉斯能量通过所述低频子图垂直方向、水平方向、45度方向及135度方向的图像特征获取,所述低频子图的拉普拉斯能量计算公式为:IEOL(x,y)=(|f″vertical(x,y)|+|f″horizontal(x,y)|+|f″45(x,y)|+|f″135(x,y)|)2其中,IEOL(x,y)为低频子图f在(x,y)处的拉普拉斯能量;f″horizontal代表低频子图f在像素点(x,y)处水平方向上的像素的二次求导,f″vertical代表低频子图f在像素点(x,y)处垂直方向上的像素的二次求导;f″45(x,y)和f″135(x,y)为低频子图f在像素点(x,y)处对角方向上的像素的二次求导;根据局部对比度测量,获取高频子图像融和的高频系数;局部对比度为局部灰度波动和背景的局部亮度之比,基于低频子图局部区域的平均拉普拉斯能量为局部灰度波动。
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