[发明专利]针对碱基图像的一种降噪方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像降噪领域，具体涉及一种针对碱基图像的降噪方法。

背景技术

生物工程图像的数据分析的第一步通常是提取出所需要的数据。生物学中用于观测碱基图像的工具是荧光显微镜，图像会被荧光蛋白标记，并且在碱基图像中被标记成亮点。数字图像分析不仅能够量化这些图像数据，而且能够证实荧光显微镜观测到的生物过程。

然而，从碱基图像中获得准确的和完整的数据仍然是个挑战。在很多情况下，由于获取图片的过程的限制，图片的质量很低。特别是在活体细胞的图片的获取的过程中，光照强度会降低到最低来防止光漂白，因此会导致低的信噪比。虽然显微镜光照技术提升，但是现在显微镜分辨率仍然很粗糙导致衍射限制的现象。因此，区别亮点与不相干的背景或者噪声是很困难的。

其中，噪声可分为加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声等，但是实际中最常见的为高斯白噪声和脉冲噪声两类，会根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布的规律，一般都采用低通滤波器的方式降噪。大部分噪声消除只能去除一种类型的噪声，而且在消除噪声的同时，图像噪声的边缘会变模糊。由于边缘特征是图像亮点的重要特征，但是在实际降噪的过程中，边缘会不可避免的被模糊，因此在图像降噪的过程中，应该尽量对图像的边缘特征进行保护。

现有技术中有很多技术用于抑制图像噪声。C.Tomasi和R.Manduchi提出使用双边滤波器用于灰度图和彩色图降噪的模型(非专利文献1：C.Tomsi,R.Manduchi.”Bilateral Filtering for Gray and Color Images,”IEEE Trans.Computer Vision,1998,pp.839-846)，使用高斯低通滤波器与均值滤波器结合，具有保护边缘特征的效果。该模型对自然图像的降噪效果较好，但是对荧光显微镜下拍摄的碱基图像不理想，背景噪声对真实边缘的干扰较大。Buyue Zhang和Jan P.Allebach在双边滤波器的基础上，提出了自适应的双边滤波器Adaptive bilateral filter(ABF)模型(非专利文献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)，在这篇非专利文献中，为了能够很好的提取边缘特征，并且保障提取的地方是平滑的，以及提取算法对噪音具有鲁棒性，最终选择使用LOG边缘检测器对边缘特征进行提取。但是该方法对于参数选择并没有达到自适应，并且算法测试图像是人脸图像、数字、字符，对于荧光显微镜图像获得图像效果不佳。

综上所述，选取合适的参数用于构建能有效的区分噪声与边缘检测算子以及构建滤波器是核心所在。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种针对碱基图像的降噪方法，能够解决现有技术中使用传统的滤波技术，如：高斯滤波、均值滤波，中值滤波等，对荧光显微镜拍摄的图像降噪的效果不好问题，避免因使用滤波降噪造成图像模糊，对图像的边缘特征造成影响，对接下的图像的特征提取等工作造成干扰。同时，解决了不能根据经验值来调整参数的问题，本发明的方法能够自适应的调整参数。

本发明具体通过如下技术方案实现：

针对碱基图像的一种降噪方法，其包括以下步骤：(1)统计挑选生物碱基图像中的N个较清楚的亮点，根据FWHM方法计算出每个亮点像素满足的高斯分布的δ值，求出N个亮点对应的平均值(2)使用拉普拉斯算子来检测图像的边缘；(3)使用双边滤波器对原图像降噪，双边滤波器是一种保边降噪的滤波器，根据第(1)步计算出来的构建滤波器算子，得到的滤波器算子用于滤波器降噪；(4)将通过边缘提取得到的边缘图像嵌入双边滤波后的图像：使双边滤波后的图像中与边缘图像对应的像素点用边缘图像的像素代替，得到最终降噪的图像。

进一步地，所述步骤(2)具体为：，根据第(1)步计算出来的构建拉普拉斯算子，因为构建算子的参数是自适应的从图像中获取到的，与通过经验值构造得到结果相比，检测效率更高；使用拉普拉斯算子寻找图像中二阶过零点找到图像的边缘点，将边缘检测图像与原图像的边缘像素一一对应，保留原图像的边缘像素，得到仅含边缘的灰度图像。