[发明专利]一种全切片图像的无参考清晰度评估方法及系统

权利要求书

1.一种全切片图像的无参考清晰度评估方法，其特征在于，包括：采用金字塔多层数据结构存储数字图像，将金字塔多层数据结构的各层图像平均分割为若干图像块；通过大津阈值分割法在图像块的梯度幅度直方图中划分出强边缘，由强边缘的梯度最大值和宽度计算得到强边缘强度，并利用背景复杂度对强边缘强度进行修正，确定单个图像块的清晰度；设定清晰度的标准值，判定当前图像块是清晰图像还是模糊图像；根据各层清晰图像块所占比例，最终确定各层图像是否为清晰图像；

所述方法的具体包括步骤：

金字塔多层数据结构构建步骤：由高倍物镜扫描图像，将图像按金字塔多层数据结构存储，各层对应不同图像放大倍数，各层平均分割为若干长宽一致的图像块，针对某层图像，将当前图像块转换为灰度图像，并用高斯滤波器进行滤波；

清晰度初始值计算步骤：使用水平和竖直方向的索贝尔滤波器分别对当前灰度图像进行滤波，得到水平和竖直方向的梯度幅度，在此基础上计算总的梯度幅度和梯度方向；根据大津阈值分割法在梯度幅度直方图中确定边缘梯度幅度阈值，边缘梯度幅度大于阈值为强边缘；计算获得各段强边缘强度，对多段强边缘强度进行加权平均，获得当前图像块的强边缘强度，并作为当前图像块的清晰度初始值；

清晰度计算步骤：将图像块的梯度幅度中低于边缘梯度幅度阈值的区域看作背景图像，对其对应的梯度幅度做加权平均得到背景复杂度；计算获得当前图像块的背景复杂度修正值，乘以所述清晰度初始值，获得当前图像块的清晰度；

判断步骤：重复清晰度初始值计算步骤以及清晰度计算步骤，计算所有图像块的清晰度，设定清晰度标准值，判断当前图像块是清晰图像块还是模糊图像块，根据清晰图像块的占比确定各层图像是否为清晰图像；

所述计算获得各段强边缘强度包括：

在强边缘的梯度正方向和负方向上寻找的梯度幅度的局部最大值，作为边缘梯度最大值；以所述边缘梯度最大值所对应的像素点作为当前边缘的中心点，分别沿着梯度方向的正方向与负方向寻找两个梯度幅度的局部最小值，两个局部最小值所在像素点之间的欧氏距离为强边缘宽度；所述强边缘强度与所述边缘梯度最大值正相关，与所述强边缘宽度负相关，设置指数提高所述强边缘强度对所述强边缘宽度的敏感度，计算方法如下：

所述计算获得当前图像块的所述背景复杂度修正值包括：

设定所述边缘梯度幅度阈值的一半为正负影响阈值，如果所述背景复杂度高于所述正负影响阈值，则输入图像的背景负向影响当前图像的清晰度得分，如果所述背景复杂度低于所述正负影响阈值，则输入图像的背景正向影响当前图像的清晰度得分；最后，采用背景像素数量占图像块像素数量的比例进一步修正背景影响，获得背景影响修正系数：

所述当前图像块的清晰度的计算方法如下：

2.一种全切片图像的无参考清晰度评估系统，其特征在于，包括：采用金字塔多层数据结构存储数字图像，将金字塔多层数据结构的各层图像平均分割为若干图像块；通过大津阈值分割法在图像块的梯度幅度直方图中划分出强边缘，由强边缘的梯度最大值和宽度计算得到强边缘强度，并利用背景复杂度对强边缘强度进行修正，确定单个图像块的清晰度；设定清晰度的标准值，判定当前图像块是清晰图像还是模糊图像；根据各层清晰图像块所占比例，最终确定各层图像是否为清晰图像；

所述系统具体包括：

金字塔多层数据结构构建模块：由高倍物镜扫描图像，将图像按金字塔多层数据结构存储，各层对应不同图像放大倍数，各层平均分割为若干长宽一致的图像块，针对某层图像，将当前图像块转换为灰度图像，并用高斯滤波器进行滤波；

清晰度初始值计算模块：使用水平和竖直方向的索贝尔滤波器分别对当前灰度图像进行滤波，得到水平和竖直方向的梯度幅度，在此基础上计算总的梯度幅度和梯度方向；根据大津阈值分割法在梯度幅度直方图中确定边缘梯度幅度阈值，边缘梯度幅度大于阈值为强边缘；计算获得各段强边缘强度，对多段强边缘强度进行加权平均，获得当前图像块的强边缘强度，并作为当前图像块的清晰度初始值；

清晰度计算模块：将图像块的梯度幅度中低于边缘梯度幅度阈值的区域看作背景图像，对其对应的梯度幅度做加权平均得到背景复杂度；计算获得当前图像块的背景复杂度修正值，乘以所述清晰度初始值，获得当前图像块的清晰度；

判断步骤：重复清晰度初始值计算模块以及清晰度计算模块，计算所有图像块的清晰度，设定清晰度标准值，判断当前图像块是清晰图像块还是模糊图像块，根据清晰图像块的占比确定各层图像是否为清晰图像；

所述计算获得各段强边缘强度包括：

在强边缘的梯度正方向和负方向上寻找的梯度幅度的局部最大值，作为边缘梯度最大值；以所述边缘梯度最大值所对应的像素点作为当前边缘的中心点，分别沿着梯度方向的正方向与负方向寻找两个梯度幅度的局部最小值，两个局部最小值所在像素点之间的欧氏距离为强边缘宽度；所述强边缘强度与所述边缘梯度最大值正相关，与所述强边缘宽度负相关，设置指数提高所述强边缘强度对所述强边缘宽度的敏感度，计算方法如下：

所述计算获得当前图像块的所述背景复杂度修正值包括：

设定所述边缘梯度幅度阈值的一半为正负影响阈值，如果所述背景复杂度高于所述正负影响阈值，则输入图像的背景负向影响当前图像的清晰度得分，如果所述背景复杂度低于所述正负影响阈值，则输入图像的背景正向影响当前图像的清晰度得分；最后，采用背景像素数量占图像块像素数量的比例进一步修正背景影响，获得背景影响修正系数：

所述当前图像块的清晰度的计算方法如下：