[發(fā)明專利]一種低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像的亮度增強(qiáng)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811000896.8
• 申請(qǐng)日: 2018-08-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109242795B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳冠楠;韋超;林宏心;卓雙木;陳榮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福建師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

本發(fā)明涉及一種低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像的亮度增強(qiáng)方法，其過(guò)程為：將低亮度圖像數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為雙精度類型；取圖像中三個(gè)顏色通道的最大值作為人體組織細(xì)胞圖像初始化亮度評(píng)估映射；使用相關(guān)濾波操作和線性優(yōu)化函數(shù)，得到人體組織細(xì)胞圖像精準(zhǔn)的亮度評(píng)估映射；根據(jù)視網(wǎng)膜成像和大腦皮層調(diào)節(jié)原理，得到圖像亮度增強(qiáng)的曝光率映射；結(jié)合卡方分布函數(shù)優(yōu)化模型和曝光率映射，最終得到良好的亮度增強(qiáng)圖像。本發(fā)明針對(duì)背景復(fù)雜、噪聲嚴(yán)重的人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像，可以增強(qiáng)圖像視覺(jué)信息的同時(shí)，還能夠獲得較高的視覺(jué)信息保真度和較少的亮度扭曲和失真，解決了在低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像中無(wú)法獲取更多有效信息的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)領(lǐng)域，特別是一種低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像的亮度增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)

圖像增強(qiáng)是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，獲取更多逼真視覺(jué)信息且較少亮度扭曲的圖像增強(qiáng)能為最近流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取、圖像分類等處理提供有利條件。目前，提高生物醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量和視覺(jué)效果逐漸成為圖像增強(qiáng)領(lǐng)域中備受關(guān)注的研究熱點(diǎn)。雖然圖像增強(qiáng)在自然圖像上有所突破，但由于人體細(xì)胞的多變性和復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)外很少有學(xué)者對(duì)人體人體組織細(xì)胞圖像亮度增強(qiáng)問(wèn)題展開(kāi)研究。

現(xiàn)有的圖像增強(qiáng)技術(shù)分為全局增強(qiáng)和局部增強(qiáng)。全局增強(qiáng)在不考慮空間分布的情況下，對(duì)圖像所有像素進(jìn)行相同的操作。通常像素線性放大是全局增強(qiáng)中一種簡(jiǎn)單而直接的方法，但這種方法會(huì)導(dǎo)致亮區(qū)域過(guò)飽和并且導(dǎo)致細(xì)節(jié)損失。因此采用非線性單調(diào)函數(shù)的增強(qiáng)方法和直方圖均衡化可以有效的提高圖像的對(duì)比度和避免過(guò)飽和。然而，局部增強(qiáng)是注重像素空間分布并且通過(guò)使用局部直方圖均衡化方法成為最新技術(shù)的主流。由于圖像增強(qiáng)在人體細(xì)胞上的應(yīng)用極少，因此本文使用應(yīng)用于自然圖像上的相關(guān)圖像增強(qiáng)技術(shù)并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。下面選擇自然圖像增強(qiáng)效果較好的方法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，文獻(xiàn)【X.Dong,G.Wang,Y.Pang,W.Li,J.Wen,W.Meng,and Y.Lu,“Fast efficient algorithm for enhancementof low lighting video,”in ICME,pp.1–6,2011】提出了一種快而有效的低亮度視頻的增強(qiáng)算法，通過(guò)合理的改變?nèi)ツ：惴ú⑵鋺?yīng)用于反轉(zhuǎn)視頻幀上可以有效的增強(qiáng)低亮度視頻。該方法對(duì)于含霧圖像效果較好，但在人體人體組織細(xì)胞圖像中紋理邊緣會(huì)大量噪聲，不能取得好的結(jié)果。文獻(xiàn)【S.Wang,J.Zheng,H.Hu,and B.Li,“Naturalness preservedenhancement algorithm for non-uniform illumination images,”TIP,vol.22,no.9,pp.3538–3578,2013】采用保持圖像照明自然性同時(shí)非線性圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法。該方法雖然避免了圖像過(guò)度增強(qiáng)，但運(yùn)行效率和整體視覺(jué)質(zhì)量不是令人滿意的。文獻(xiàn)【X.Fu,D.Zeng,Y.Huang,Y.Liao,X.Ding,and J.Paisley,“A fusion-based enhancing method forweakly illuminated images,”Signal Processing,vol.129,pp.82–96,2016】提出了一種通過(guò)融合初始化亮度映射的多衍生物來(lái)調(diào)整圖像亮度的增強(qiáng)方法。該方法在整體增強(qiáng)性能較好，但由于無(wú)法清晰的識(shí)別照明結(jié)構(gòu)，會(huì)失去豐富紋理區(qū)域的真實(shí)性。

上述方法都是針對(duì)某些特定自然圖像進(jìn)行亮度增強(qiáng)的，從未在細(xì)胞顯微圖像中使用過(guò)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這些方法在背景復(fù)雜、噪聲嚴(yán)重的人體組織細(xì)胞圖像中可以實(shí)現(xiàn)亮度增強(qiáng)，但容易導(dǎo)致圖像視覺(jué)信息保真度不足和嚴(yán)重的亮度扭曲。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像的亮度增強(qiáng)方法，解決了在低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像中無(wú)法獲取更多有效信息的問(wèn)題。

本發(fā)明采用以下方案實(shí)現(xiàn)：一種低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像的亮度增強(qiáng)方法包括以下步驟：

步驟S1：輸入無(wú)法獲取視覺(jué)信息的低亮度人體組織細(xì)胞雙光子顯微圖像，并將輸入圖像數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為雙精度數(shù)據(jù)類型；