[发明专利]图像矫正方法、装置、显微镜图像的矫正方法及电子设备

说明书

本公开提供一种图像矫正方法、装置、显微镜图像的矫正方法及电子设备，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取一待矫正图像，通过光场预测模型对所述待矫正图像进行特征提取，以获取与所述待矫正图像对应的三通道背景光场图像，所述三通道背景光场图像包括亮度信息和白平衡信息；根据所述三通道背景光场图像对所述待矫正图像进行矫正，以获取与所述待矫正图像对应的矫正图像；其中，所述光场预测模型是基于多个非标准模拟图像样本和与各所述非标准模拟图像样本对应的三通道背景光场图像样本训练而成的。本公开能够实现对单张图像进行同步地背景光场矫正和色彩白平衡，提高了图像质量。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种图像矫正方法、图像矫正装置、显微镜图像的矫正方法、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

由于光源不均匀和相机成像原因，拍摄的图片经常会有明暗不均匀的现象，造成图像的亮度失真，同时由于光源冷暖色的差异，造成色彩失真。例如对于显微镜拍摄的图像，由于光源不均匀、冷暖色差异以及成像原因，拍摄得到的显微镜图像都会存在明暗不均匀以及色彩失真，如图1所示的显微镜图像，在其四角存在较深的阴影区域，同时整个图像的色彩较深，这对于显微镜图像的分析结果的准确性会有较大影响。

目前，为了对图像中的背景和阴影进行矫正，通常会采用相关的图像矫正工具进行图像矫正，例如采用BaSic工具等等，但是这种矫正方式需要多张同样拍摄条件的不同图像来估算背景场，不能对单一图像进行矫正。当然还有通过机器学习模型对存在明暗不均匀以及色彩失真的图像进行矫正的方式，但通常都是采用不存在明暗不均匀以及色彩失真的标准图像样本和对应的存在明暗不均匀以及色彩失真的图像样本对模型进行训练，然后通过训练后的模型对待处理的存在明暗不均匀以及色彩失真的图像进行处理，直接获取与其对应的矫正图像，但是由于训练样本的数量不够大导致训练后的模型的稳定性较差，进而导致矫正图像仍然存在明暗不均匀以及色彩失真的情况，矫正效果较差。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的实施例提供了一种图像矫正方法、图像矫正装置、显微镜图像的矫正方法、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以同步实现图像的背景光场矫正和图像白平衡，进一步提高图像质量。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种图像矫正方法，包括：获取一待矫正图像，通过光场预测模型对所述待矫正图像进行特征提取，以获取与所述待矫正图像对应的三通道背景光场图像，所述三通道背景光场图像包括亮度信息和白平衡信息；根据所述三通道背景光场图像对所述待矫正图像进行矫正，以获取与所述待矫正图像对应的矫正图像；其中，所述光场预测模型是基于多个非标准模拟图像样本和与各所述非标准模拟图像样本对应的三通道背景光场图像样本训练而成的。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种显微镜图像的矫正方法，包括：获取一待矫正显微镜图像，通过光场预测模型对所述待矫正显微镜图像进行特征提取，以获取与所述待矫正显微镜图像对应的三通道背景光场图像，所述三通道背景光场图像包括亮度信息和白平衡信息；根据所述三通道背景光场图像对所述待矫正显微镜图像进行矫正，以获取与所述待矫正显微镜图像对应的矫正图像；其中，所述光场预测模型是基于多个非标准模拟显微镜图像样本和与各所述非标准模拟显微镜图像样本对应的三通道背景光场图像样本训练而成的。