[发明专利]一种基于暗通道的扫描电镜图像清晰度无参考评价方法

说明书

本发明提出一种基于暗通道的扫描电镜图像清晰度无参考评价方法，包括步骤：对原始扫描电镜模糊图像进行暗通道预处理，再次对预处理后的图像计算它的边缘，得到边缘后对其用基于加权二乘法的保边滤波器进行增强去噪，最后根据人类的视觉特征，把最大梯度和平均梯度的加权作为图像的质量分数。本发明第一次把暗通道运用到扫描电镜图像质量评价上面，提出的方法性能优于目前典型的模糊图像质量评价方法。

技术领域

本发明涉及图像质量评价领域，尤其是一种基于暗通道的扫描电镜图像清晰度无参考评价方法。

背景技术

扫描电镜图像拓宽了人类的视觉，提供了获取细微结构信息的途径。在获取扫描电镜图像的过程中会引起各种不同类型的失真，这些失真直接影响人类对研究物品的判断，所以扫描电镜图像的质量评价具有十分重要的意义，但是目前扫描电镜图像的质量评价并没有得到关注。扫描电镜图像在成像过程中图像清晰度是最重要的一个技术指标，通常需要通过反复调整成像参数和设置获得清晰的图像，费时费力，所以急需一种专门针对扫描电镜清晰度评价的方法。

现有的评价图像清晰度的方法很多，下面对这些部分方法进行介绍。

清晰度无参考质量评价：近年来提出了一些图像模糊评价算法。文献Marziliano[1]等首次提出用Sobel算子检测图像边缘，然后计算边缘宽度。Ferzli[2]等提出恰可察觉模糊(JNB)方法，该方法将JNB的概念结合到概率总和模型，能预测不同内容的图像的相对模糊量。Niranjan[3]等人基于不同对比度值的人类模糊感知研究，计算每条边缘的模糊概率提出检测模糊累计概率(CPBD)方法改进了JNB方法。Bahrami[4]等在文献中定义了每个像素的最大局部差异(MLV)作为此像素与它的8-邻域的最大强度差异，每个像素的MLV分布的标准差就是清晰度的表征。

以上方法都没有针对扫描电镜图像进行设计，而且通过实验得出这些方法在评价扫描电镜图像质量方面性能都不理想，所以急需一种专门评价扫描电镜图像清晰度的方法。

[1]Marziliano P,Dufaux F,Winkler S,et al.Perceptual blur and ringingmetrics:application to JPEG2000[J].Signal processing:Image communication,2004,19(2):163-172.

[2]Ferzli R,Karam L J.A no-reference objective image sharpness metricbased on the notion of just noticeable blur(JNB)[J].IEEE Transactions onImage Processing,2009,18(4):717-728.

[3]Narvekar N D,Karam L J.A no-reference image blur metric based onthe cumulative probability of blur detection(CPBD)[J].IEEE Transactions onImage Processing,2011,20(9):2678-2683.

[4]Bahrami K,Kot A C.A fast approach for no-reference image sharpnessassessment based on maximum local variation[J].IEEE Signal ProcessingLetters,2014,21(6):751-755.

发明内容

发明目的：本发明针对现有的清晰度评价方法并不适合扫描电镜图像，提出了专门针对扫描电镜图像清晰度评价的方法，一种基于暗通道的扫描电镜图像清晰度无参考评价方法。

技术方案：本发明提出的技术方案为：