[发明专利]一种使用非精确模糊核的显微图像自适应重建方法

摘要

本发明公开了一种使用非精确模糊核的显微图像自适应重建方法，该方法具体是获取宽场照明显微镜或结构光照明显微镜的原始图像，计算像素值均值，获取初始模糊核k0；根据结构光照明显微镜的原始图像得到各个通带时域结果；计算评估指标MSE；设置高斯模糊核kGauss，并计算阈值η；计算k0的置信度θ以及所采用的双变量能量函数模型中关于模糊核变量k的拟合项权系数γ；根据kGauss以及θ更新k0，并进一步更新加权正则项中的权值矩阵；利用含有图像与模糊核这两个双变量的双正则能量函数采用交替迭代方法来求解得出图像f以及模糊核k。本发明不仅能够重建出较好的图像，而且还能根据输入精确度未知的模糊核还原出相对而言更为精确的模糊核。

主权项

1.一种采用未知精度的模糊核自适应重建宽场照明或结构光照明显微镜图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取宽场照明显微镜的原始图像或结构光照明显微镜的原始图像，获取初始的用于图像解卷积去模糊的未知精度的模糊核k0，并计算所述原始图像的像素值均值；(2)若所述步骤(1)中获取的为结构光照明显微镜的原始图像，则需将所述结构光照明显微镜的原始图像，采用傅里叶变换并按照相位进行分离，得到各个通带时域结果；(3)对于宽场照明显微镜图像，根据所述步骤(1)中获取的所述宽场照明显微镜的原始图像，以及初始模糊核k0，计算用于初步反映初始模糊核k0表现好坏的评估指标MSE；(4)对于结构光照明显微镜图像，根据所述步骤(2)中得到的各个通带时域结果的模以及所述步骤(1)中的初始模糊核k0，计算用于初步反映初始模糊核k0表现好坏的评估指标MSE；(5)设置参考的高斯模糊核kGauss，并根据高斯模糊核kGauss计算用于区分评估指标MSE良好与不良好的阈值η，当MSE≤η时，评估指标MSE良好；当MSE＞η时，评估指标MSE不良好；(6)根据所述步骤(1)获取的原始图像类型，选择所述步骤(3)或所述步骤(4)中得到的所述评估指标MSE，并结合所述步骤(5)中设置的阈值η以及所述步骤(1)得到的所述像素值均值，计算初始模糊核k0的置信度θ以及所采用的双变量能量函数模型中关于模糊核变量k的拟合项权系数γ；置信度θ用于衡量该模型中的初始模糊核k0的可信赖程度；(7)根据所述步骤(5)得到的高斯模糊核kGauss以及所述步骤(6)得到的置信度θ更新初始模糊核k0，并根据更新后的初始模糊核k0进一步更新关于模糊核k加权正则项中的权值矩阵；(8)根据所述步骤(7)得到的更新后的初始模糊核k0及加权正则项中的权值矩阵，利用含有图像与模糊核这两个双变量的双正则能量函数采用交替迭代方法来求解两个变量，从而求解得出图像f以及模糊核k。