一种显微镜下切片的背景图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种显微镜下切片的背景图像处理方法，包括以下步骤，在显微镜一视场下抓取一原始背景图像块；选用一数学模型拟合上述原始背景图像块，并根据上述原始背景图像块数据计算出该数学模型的具体参数值；根据上述原始背景图像块的物理比例尺寸以及上述具体化的数学模型计算出新背景图像块以替代上述原始背景图像块。采用上述技术方案，本发明专利技术所采用的原始背景图像块的要求较低，不一定需要是绝对空白背景图像；并且，可以将背景图像的处理效果良好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像处理方法，特别涉及。
技术介绍
一个显微镜数码成像系统因为照明单元和光学系统的影响，总会产生不均勻的图像，比较典型的是成像的数字图像中间较亮，边上变暗。这种图像光场不均勻对成像图像的观察有较大影响，特别是用于数字切片扫描。在数字切片扫描中需要对图像进行拼接，如果左右或上下图像的亮度值稍有变化，比如超过5个灰度级的变化，则在拼接出来的图像就会有明显亮度拼接痕迹。目前用于对显微镜数码成像进行光场校正主要有软件背景校正方法和硬件背景校正方法。软件背景校正方法是将显微镜对准一个空白区域，这个空白区域通过显微镜成像光路后的图象中的各部位能反映光场不均勻的影响，抓取这个空白区域的图像作为校准的背景图像，然后在在常规视场下对每个视场图像都与这个背景图像相除以去掉图像光场不均勻的影响，得到相对均勻的视场图像。上述软件背景校正方法对常规图像光场均勻校正方法有一个主要缺点用于背景图像校正的图像必须是绝对空白，只反映显微镜光照的不均勻变化，但现实中很难做到，在抓取背景图像时，对准的视场总是或多或少会有脏点或噪声，这些脏点和噪声会直接影响图像背景校正的结果。为应对这种情况，也在研究各种改善方法，如图像平滑去噪，脏点去除算法等，但总不能完全解决。硬件背景校正方法是采用如数字微镜阵列设备(DMD)，通过从抓取的背景图像各像素点的亮度信息来控制调整DMD的每个投影像素单元，即较亮的部位则降低DMD的投影像素单元的强度，较暗的部分则提高DMD的投影像素单元的强度，达到实际图像视场中由于DMD的控制使每个点的光照亮度根据均勻性可变从而产生均勻光照的视场图像。这种方法的优点是能去除出背景校正图像的噪声和脏点，但缺点的硬件成本高，配置复杂，因此对实用性也有的局限性。
技术实现思路
为解决现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种无需绝对空白的背景图像、处理效果良好且成本低的显微镜下切片的背景图像处理方法。本专利技术解决上述技术问题，所采用的技术方案是提供，包括以下步骤，在显微镜一视场下抓取一原始背景图像块；选用一数学模型拟合上述原始背景图像块，并根据上述原始背景图像块数据计算出该数学模型的具体参数值；根据上述原始背景图像块的物理比例尺寸以及上述具体化的数学模型计算出新背景图像块以替代上述原始背景图像块。作为本专利技术的一优选方案，上述显微镜下切片的背景图像处理方法进一步包括以下步骤建立一个二维投影数组表，该二维投影数组表用于存储显微镜视场下抓取的背景图像块的灰度值除以拟合后的新背景图像的灰度值的商值；将上述二维投影数组表的数据代入上述数学模型中，以形成多个灰色的新背景图像块；将上述多个新背景图像块拼接成一完整的新背景图像并将其输出。作为本专利技术的一另优选方案，上述显微镜下切片的背景图像处理方法进一步包括以下步骤建立三个二维投影数组表，分别用于存储红、绿、兰三原色通道在显微镜视场下抓取的背景图像块的红、绿、兰值除以拟合后的新背景图像块红、绿、兰值的商值；将上述三个二维投影数组表的数据代入上述数学模型中，以形成多个彩色的新背景图像块；将上述多个新背景图像块拼接成一完整的新背景图像并将其输出。作为本专利技术的一另优选方案，所述二维投影数组表是单字节的二维数组。作为本专利技术的一另优选方案，所述数学模型是高斯数学模型或多项式非线性模型。本专利技术的技术方案相对于现有技术，取得的有益效果是(1)本专利技术所采用的原始背景图像块的要求较低，不一定需要是绝对空白背景图像；并且，可以对原始背景图像上的噪声及污点进行处理效果良好。(2)本专利技术采用二维投影数组表，用于存储预先需要处理的数据并将处理结果存储在二维数组表中以备调用，使拟合过程中的计算量成数量级地降低，提高了背景图像拟合的处理速度。并且，本专利技术所述的背景图像处理方法，不仅可以处理灰色的背景图像，还可以处理彩色的背景图像，因此应用的范围较广。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中图1是本专利技术所述显微镜下切片的背景图像处理方法流程图；图2是本专利技术所述背景图像处理方法实施例一对单一灰度值进行处理的流程图；图3是本专利技术所述背景图像处理方法实施例一对三原色值进行处理的流程图；图4是受光场影响的常规背景图像的分析图；图5是本专利技术所述采用高斯数学模型拟合的背景图像分析图；图6是本专利技术所述的采用多项式非线性数学模型拟合的背景图像分析图。具体实施例方式为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例一如图1所示，本专利技术所述的，包括以下步骤步骤100，在显微镜一视场下抓取一原始背景图像块。在对显微镜的目镜和物镜进行调整好后，将摄像头对准一个空白的视场，在显微镜的目镜下观测到的图像即是显微镜一视场下的原始背景图像块，而该背景图像块可能存在噪声或脏点，抓取该图像块作为原始背景图像块。如图4所示，在图中的左侧的剖面分析曲线上，原始背景图像块上存在多处噪声或污点。步骤200，选用一数学模型拟合上述原始背景图像块，并根据上述原始背景图像块数据计算出该数学模型的具体参数值；假定上述抓取的原始背景图像块是单一的灰色图像，且上述原始背景图像块可以采用其像素点坐标(x，y)来表示，如采用高斯(Gauss)数学模型来拟合。在二维图像中，高斯(Gauss)数学模型为二维模型，其表达式为{{x-xf+{y-yf)G(x,y)^Le—~其中，其中G(x，y)为二位图像矩阵的每个像素点的灰度值，χ为二位图像矩阵的水平位置(取值范围为图像水平分辨率1到M)，y为二位图像矩阵的垂直位置(取值范围为图像垂直分辨率1到N)，L为最大值，e为自然数，δ为标准偏差，x0, y0为高斯数学模型中心点坐标值。该方程表达为灰度摄像头所抓取图像的灰度值。在上述二维高斯数学模型中，L，δ,χ, J7 4个参数为未知，需要计算。将抓取的二维背景校正图像块的每个像素位置及其对应像素灰度值(x，y，G(x，y))依次代入上述高斯公式，可以得到MxN个方程，通过求解这个方程，就可以计算出4个未知参数L，δ ,χ, J 的值，从而确定该方程。由于该方程为非线性方程，需采用泰勒(Taylor)多项式展开并逼近的算法将非线性方程变换为线性方程的逼近计算，利用最小二乘原理拟合出一个最佳高斯模型，求出它的参数L，δ，〒，歹。在具体数学推导即实现中，可将高斯方程改写为((Xi-X)2Hyj-P)2)F{L, δ, X, y) = GiX1 义)-Le—~^~ =0( 1 )由于坐标系变换的方程是非线性的，故先将此方程经由Taylor多项式展开简化为一阶线性方程，再求解L，δ,χ, J7。具体变换为，方程Taylor展开后并取前五项为难力_，歹)=难。人χ-。，歹。)+ ^^ + ^^ ⑵OLOO= 0dxdy其中ΑΛΑ)为么在(Ζ。ΑΛ,3 。)时的值；dFiL, s^j) dFiL,dF{L, δ,χ,γ) SF(L, “歹)分別是_ _ 对 L，δΖ 、 δδ 、 ^ 、 ^7δ,χ,γ) ，δ,χ, 37的一阶偏本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：肖倩，陈德敏，陈进，
申请(专利权)人：麦克奥迪实业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：