[发明专利]一种白细胞图像清晰度评价方法及装置

摘要

本发明公开了一种白细胞图像清晰度评价方法，该方法包括：获取输入的原始白细胞图像并转为灰度图像；将所述灰度图像进行分块形成图像块，随机抽取待分析的所述图像块；对抽取的所述图像块进行去噪得到降噪图像；通过最大类间方差法实现所述降噪图像的细胞区域分割，得到最佳分割阈值；对所述降噪图像作低通滤波操作获取退化图像；获取所述降噪图像和所述降噪图像对应的所述退化图像的TenenGrad参数，计算得到该图像块的清晰度；其中，利用最佳分割阈值作为TenenGrad函数的自定义图像阈值；计算所有抽取的所述图像块清晰度的均值，分析样本获取虚焦程度阈值。本发明通过分析图像不同位置的清晰度参数，在评估图像整体清晰度的同时，实现图像清晰度的局部评估。

主权项

1.一种白细胞图像清晰度评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取输入的原始白细胞图像并转为灰度图像；(2)将所述灰度图像进行分块形成图像块，随机抽取待分析的所述图像块；(3)对抽取的所述图像块进行去噪得到降噪图像；(4)通过最大类间方差法实现所述降噪图像的细胞区域分割，得到最佳分割阈值；(5)对所述降噪图像作低通滤波操作获取退化图像；(6)获取所述降噪图像和所述降噪图像对应的所述退化图像的TenenGrad函数的参数，从而计算得到该图像块的清晰度；其中，利用所述最佳分割阈值作为TenenGrad函数的自定义图像阈值；(7)计算所有抽取的所述图像块清晰度的均值，分析样本获取虚焦程度阈值；所述步骤(4)中，所述通过最大类间方差法实现所述降噪图像的细胞区域分割，包括：(41)在所述降噪图像灰度区间初始化分割阈值T；(42)使用所述分割阈值T分割所述降噪图像，所述降噪图像像素的灰度值大于等于T的像素区域记作g₁，小于T的区域记作g₂；计算所述g₁和g₂区域内的灰度方差，分别对应记为μ₁和μ₂；(43)更新所述分割阈值T，公式为：T＝1/2(×(μ₁‑μ₂)²(44)计算类间方差σ，公式为：σ＝ω₁×ω₂×(μ₁‑μ₂)²其中，ω₁为所述区域g₁的面积占所述降噪图像的面积比，ω₂为所述区域g₂的面积占所述降噪图像的面积比；(45)迭代步骤(42)‑(44)，直到所述分割阈值T使得σ最大，得到最佳分割阈值；所述步骤(5)具体包括：所述降噪图像记为I(x,y)，对应的所述退化图像记为P(x,y)，所述TenenGrad函数定义为：其中，T为所述最佳分割阈值，S(x,y)为图像I在点(x,y)处的梯度，G_x(x,y)与G_y(x,y)分别是图像各像素点(x,y)处Sobel水平和垂直方向边缘检测算子的卷积；所述图像块的清晰度R计算公式为R＝I_f‑P_f，其中，I_f为所述降噪图像对应TenenGrad函数的最终参数，P_f为所述退化图像对应TenenGrad函数的最终参数。