[發明專利]一種基于區域生長的顯微圖像融合方法

有效

• 申請號: 201210050205.1
• 申請日: 2012-02-29
• 公開（公告）號: CN102622737A
• 公開（公告）日: 2012-08-01
• 發明（設計）人: 蔣剛毅;白翠霞;郁梅;王一剛;彭宗舉;邵楓
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理事務所(普通合伙) 33226
• 代理人: 程曉明

1.一種基于區域生長的顯微圖像融合方法，其特征在于包括以下步驟：

①令{I_S1(x，y)}為光學顯微鏡下采集到的一幅顯微圖像，令{I_S2(x，y)}為光學顯微鏡下采集到的另一幅顯微圖像，其中，0≤x≤W-1，0≤y≤H-1，W表示圖像的寬度，H表示圖像的高度，I_S1(x，y)表示{I_S1(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的灰度值，I_S2(x，y)表示{I_S2(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的灰度值；

②將{I_S1(x，y)}劃分成個互不重疊的尺寸大小為n×n的第一圖像塊，將{I_S1(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第一圖像塊記為I_{B1_n}(i，j)，將{I_S2(x，y)}劃分成個互不重疊的尺寸大小為n×n的第二圖像塊，將{I_S2(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第二圖像塊記為I_{B2_n}(i，j)，其中，n的值為2的冪次；

③對{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊進行清晰度評價，得到{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊各自對應的清晰度特征值，對于{I_S1(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第一圖像塊I_{B1_n}(i，j)，將其對應的清晰度特征值記為F_{v1_n}(i，j)；

對{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊進行清晰度評價，得到{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊各自對應的清晰度特征值，對于{I_S2(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第二圖像塊I_{B2_n}(i，j)，將其對應的清晰度特征值記為F_{v2_n}(i，j)；

④確定{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊各自對應的清晰度特征值的第一判定閾值，記為T_{n_1}；然后根據{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊各自對應的清晰度特征值和第一判定閾值T_{n_1}，判斷{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊是否為模糊種子塊，對于{I_S1(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第一圖像塊I_{B1_n}(i，j)，判斷I_{B1_n}(i，j)對應的清晰度特征值F_{v1_n}(i，j)是否小于第一判定閾值T_{n_1}，如果是，則判定I_{B1_n}(i，j)為模糊種子塊，并將I_{B1_n}(i，j)中的各個像素點的標記設為1，否則，判定I_{B1_n}(i，j)為非模糊種子塊，并將I_{B1_n}(i，j)中的各個像素點的標記設為0；再根據{I_S1(x，y)}中的每個第一圖像塊中的各個像素點的標記，計算{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像，記為{I_{D1_n}(x，y)}，I_{D1_n}(x，y)＝I_{B1_n}(int(x/n)，int(y/n))，其中，I_{D1_n}(x，y)表示{I_{D1_n}(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的標記，int()為取整運算符；

確定{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊各自對應的清晰度特征值的第二判定閾值，記為T_{n_2}；然后根據{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊各自對應的清晰度特征值和第二判定閾值T_{n_2}，判斷{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊是否為模糊種子塊，對于{I_S2(x，y)}中坐標位置為(i，j)的第二圖像塊I_{B2_n}(i，j)，判斷I_{B2_n}(i，j)對應的清晰度特征值F_{v2_n}(i，j)是否小于第二判定閾值T_{n_2}，如果是，則判定I_{B2_n}(i，j)為模糊種子塊，并將I_{B2_n}(i，j)中的各個像素點的標記設為1，否則，判定I_{B2_n}(i，j)為非模糊種子塊，并將I_{B2_n}(i，j)中的各個像素點的標記設為0；再根據{I_S2(x，y)}中的每個第二圖像塊中的各個像素點的標記，計算{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像，記為{I_{D2_n}(x，y)}，I_{D2_n}(x，y)＝I_{B2_n}(int(x/n)，int(y/n))，其中，I_{D2_n}(x，y)表示{I_{D2_n}(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的標記，int()為取整運算符；

⑤取n＝128、n＝64、n＝32、n＝16、n＝8，分別重復執行步驟③至步驟④，得到取n＝128時{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D1_128}(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D2_128}(x，y)}、取n＝64時{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D1_64}(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D2_64}(x，y)}、取n＝32時{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D1_32}(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D2_32}(x，y)}、取n＝16時{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D1_16}(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D2_16}(x，y)}、取n＝8時{I_S1(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D1_8}(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的清晰度標記圖像{I_{D2_8}(x，y)}；

⑥根據{I_{D1_128}(x，y)}、{I_{D1_64}(x，y)}、{I_{D1_32}(x，y)}、{I_{D1_16}(x，y)}和{I_{D1_8}(x，y)}中標記為1的像素點，進行模糊區域生長得到{I_S1(x，y)}對應的區域生長圖像，記為{I_G1(x，y)}，其中，I_G1(x，y)表示{I_G1(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的標記；

根據{I_{D2_128}(x，y)}、{I_{D2_64}(x，y)}、{I_{D2_32}(x，y)}、{I_{D2_16}(x，y)}和{I_{D2_8}(x，y)}中標記為1的像素點，進行模糊區域生長得到{I_S2(x，y)}對應的區域生長圖像，記為{I_G2(x，y)}，其中，I_G2(x，y)表示{I_G2(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的標記；

⑦根據{I_S1(x，y)}對應的區域生長圖像{I_G1(x，y)}和{I_S2(x，y)}對應的區域生長圖像{I_G2(x，y)}，并結合{I_S1(x，y)}和{I_S2(x，y)}，融合得到最終的融合顯微圖像，記為{I_F(x，y)}，其中，I_F(x，y)表示{I_F(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的灰度值，C=IS1(x,y)Cnt1(x,y)<Cnt2(x,y)IS2(x,y)Cnt1(x,y)>Cnt2(x,y)IS2(x,y)+IS2(x,y)2Cnt1(x,y)=Cnt2(x,y),]]>Cnt₁(x，y)表示{I_G1(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的8鄰域中標記為1的像素點的個數，Cnt₂(x，y)表示{I_G2(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的8鄰域中標記為1的像素點的個數。