[發明專利]針對堿基圖像的一種降噪方法

有效

• 申請號: 201510064027.1
• 申請日: 2015-02-06
• 公開（公告）號: CN104657947B
• 公開（公告）日: 2017-08-22
• 發明（設計）人: 顏珂;徐勇
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙)44248
• 代理人: 李淑琴,肖偉

技術領域

本發明屬于數字圖像降噪領域，具體涉及一種針對堿基圖像的降噪方法。

背景技術

生物工程圖像的數據分析的第一步通常是提取出所需要的數據。生物學中用于觀測堿基圖像的工具是熒光顯微鏡，圖像會被熒光蛋白標記，并且在堿基圖像中被標記成亮點。數字圖像分析不僅能夠量化這些圖像數據，而且能夠證實熒光顯微鏡觀測到的生物過程。

然而，從堿基圖像中獲得準確的和完整的數據仍然是個挑戰。在很多情況下，由于獲取圖片的過程的限制，圖片的質量很低。特別是在活體細胞的圖片的獲取的過程中，光照強度會降低到最低來防止光漂白，因此會導致低的信噪比。雖然顯微鏡光照技術提升，但是現在顯微鏡分辨率仍然很粗糙導致衍射限制的現象。因此，區別亮點與不相干的背景或者噪聲是很困難的。

其中，噪聲可分為加性噪聲、乘性噪聲、量化噪聲、椒鹽噪聲等，但是實際中最常見的為高斯白噪聲和脈沖噪聲兩類，會根據實際圖像的特點、噪聲的統計特征和頻譜分布的規律，一般都采用低通濾波器的方式降噪。大部分噪聲消除只能去除一種類型的噪聲，而且在消除噪聲的同時，圖像噪聲的邊緣會變模糊。由于邊緣特征是圖像亮點的重要特征，但是在實際降噪的過程中，邊緣會不可避免的被模糊，因此在圖像降噪的過程中，應該盡量對圖像的邊緣特征進行保護。

現有技術中有很多技術用于抑制圖像噪聲。C.Tomasi和R.Manduchi提出使用雙邊濾波器用于灰度圖和彩色圖降噪的模型(非專利文獻1：C.Tomsi,R.Manduchi.”Bilateral Filtering for Gray and Color Images,”IEEE Trans.Computer Vision,1998,pp.839-846)，使用高斯低通濾波器與均值濾波器結合，具有保護邊緣特征的效果。該模型對自然圖像的降噪效果較好，但是對熒光顯微鏡下拍攝的堿基圖像不理想，背景噪聲對真實邊緣的干擾較大。Buyue Zhang和Jan P.Allebach在雙邊濾波器的基礎上，提出了自適應的雙邊濾波器Adaptive bilateral filter(ABF)模型(非專利文獻2：Buyue Zhang,and Jan P.Allebach,“Adaptive Bilateral Filter for Sharpness Enhancement and Noise Removal,”IEEE Trans.Image Procession,17(5),2008,pp.664-678)，在這篇非專利文獻中，為了能夠很好的提取邊緣特征，并且保障提取的地方是平滑的，以及提取算法對噪音具有魯棒性，最終選擇使用LOG邊緣檢測器對邊緣特征進行提取。但是該方法對于參數選擇并沒有達到自適應，并且算法測試圖像是人臉圖像、數字、字符，對于熒光顯微鏡圖像獲得圖像效果不佳。

綜上所述，選取合適的參數用于構建能有效的區分噪聲與邊緣檢測算子以及構建濾波器是核心所在。

發明內容

為了解決現有技術中的問題，本發明提供了一種針對堿基圖像的降噪方法，能夠解決現有技術中使用傳統的濾波技術，如：高斯濾波、均值濾波，中值濾波等，對熒光顯微鏡拍攝的圖像降噪的效果不好問題，避免因使用濾波降噪造成圖像模糊，對圖像的邊緣特征造成影響，對接下的圖像的特征提取等工作造成干擾。同時，解決了不能根據經驗值來調整參數的問題，本發明的方法能夠自適應的調整參數。

本發明具體通過如下技術方案實現：

針對堿基圖像的一種降噪方法，其包括以下步驟：(1)統計挑選生物堿基圖像中的N個較清楚的亮點，根據FWHM方法計算出每個亮點像素滿足的高斯分布的δ值，求出N個亮點對應的平均值(2)使用拉普拉斯算子來檢測圖像的邊緣；(3)使用雙邊濾波器對原圖像降噪，雙邊濾波器是一種保邊降噪的濾波器，根據第(1)步計算出來的構建濾波器算子，得到的濾波器算子用于濾波器降噪；(4)將通過邊緣提取得到的邊緣圖像嵌入雙邊濾波后的圖像：使雙邊濾波后的圖像中與邊緣圖像對應的像素點用邊緣圖像的像素代替，得到最終降噪的圖像。

進一步地，所述步驟(2)具體為：，根據第(1)步計算出來的構建拉普拉斯算子，因為構建算子的參數是自適應的從圖像中獲取到的，與通過經驗值構造得到結果相比，檢測效率更高；使用拉普拉斯算子尋找圖像中二階過零點找到圖像的邊緣點，將邊緣檢測圖像與原圖像的邊緣像素一一對應，保留原圖像的邊緣像素，得到僅含邊緣的灰度圖像。