[发明专利]一种实现多聚焦显微图像实时融合的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用多源点扩散耦合边界实现多聚焦显微图像实时融合的方法，属于计算机图像处理技术应用领域。

背景技术

图像融合技术是利用各种成像传感器得到的不同图像的互补信息和冗余信息，以获得更为全面、准确的图像描述，包括像素级、特征级和决策级三个层次。作为图像融合研究内容之一的多焦面图像合成，是指在相同的成像条件下，拍摄多幅处于不同聚焦平面的图像，通过像素级图像融合技术得到一幅聚焦清晰的图像。多焦面图像融合技术主要有基于小波变换的多焦面图像合成、用反向滤波器进行图像的图像合成以及基于区域划分的多焦面图像的重构。其中，基于小波变换的融合图像方法是通过降低图像清晰区域的图像质量来提升图像模糊区域的图像质量以得到目标均为“清晰”的融合结果。反向滤波器的融合方法虽然能得到很好的图像质量，但是其算法复杂度过高，不能满足显微镜自动聚焦过程中的即时性要求。此外，现有图像融合技术适用于两幅多焦面图像的融合，对于纺织材料、如纤维集合体、纱线、针织、机织布、非织造布等具有一定厚度、并且弯曲的目标来说，需要采集同视野、不同聚焦位置的数十层图像才能得到足够的融合信息。因此利用现有图像融合方法很难实现此类目标的实时图像融合。

发明内容

本发明的目的是提供一种贯穿超景深目标的多个不同聚焦位置图层的实时图像融合方法，用于获取目标的清晰显微合成图像。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供一种实现多聚焦显微图像实时融合的方法，其特征在于：

第一步、多层显微图像采集：利用装配有自动载物台的全自动显微镜，采集同一视野下、不同聚焦位置的多层显微图像；

第二步、清晰源点选取：针对多层显微图像的每一层，分别计算所有像素点的清晰度，通过不同图层之间的相同位置像素点清晰度对比，得到与源图像尺度相同的最清晰矩阵，提取最清晰矩阵中像素清晰度的极值点，作为扩散区域的清晰源点，其中，最清晰矩阵的计算步骤为：

求取所有显微图像中每个像素点的清晰度，在所有相同坐标位置的像素点所得到的清晰度中选取最大值作为该位置的清晰度极大值，形成表征目标清晰成像特征的最清晰矩阵，最清晰矩阵中第i行第j列元素表示第i行第j列的像素点的清晰度极大值；

第三步、多源点扩散：以清晰源点为扩散源，设想扩散源沿着8邻域方向，从高清晰度向低清晰度方向均质扩散，直至两个相邻的不同清晰源点的扩散边界相遇，形成耦合边界，当所有清晰源点的边界都耦合完成，则多源点扩散结束；

第四步、融合区域的选择：对于任意一个清晰源点来说，与相邻清晰源点的耦合边界合围形成了与该清晰源点相对应的融合区域，从而得到了融合图像的各个融合区域，求取所有显微图像与融合区域相对应区域的区域清晰度，在所有相同位置的区域中找到具有最大区域清晰度的区域，将该区域的显微图像数据写入与其对应的融合区域，将所有融合区域都读入完毕后形成所需要的融合图像。

优选地，在所述第二步中像素点的清晰度通过以下公式得到：

S(x，y)＝|G(x-1，y-1)-G(x+1，y+1)|+|G(x-1，y+1)-G(x+1，y-1)|，其中，S(x，y)表示位于位置(x，y)处的像素点的清晰度，G(x，y)表示位于位置(x，y)处的像素点的灰度值。