[发明专利]一种基于区域生长的显微图像融合方法

权利要求书

1.一种基于区域生长的显微图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：

①令{I_S1(x，y)}为光学显微镜下采集到的一幅显微图像，令{I_S2(x，y)}为光学显微镜下采集到的另一幅显微图像，其中，0≤x≤W-1，0≤y≤H-1，W表示图像的宽度，H表示图像的高度，I_S1(x，y)表示{I_S1(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的灰度值，I_S2(x，y)表示{I_S2(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的灰度值；

②将{I_S1(x，y)}划分成个互不重叠的尺寸大小为n×n的第一图像块，将{I_S1(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块记为I_{B1_n}(i，j)，将{I_S2(x，y)}划分成个互不重叠的尺寸大小为n×n的第二图像块，将{I_S2(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第二图像块记为I_{B2_n}(i，j)，其中，n的值为2的幂次；

③对{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块进行清晰度评价，得到{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块各自对应的清晰度特征值，对于{I_S1(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块I_{B1_n}(i，j)，将其对应的清晰度特征值记为F_{v1_n}(i，j)；

对{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块进行清晰度评价，得到{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块各自对应的清晰度特征值，对于{I_S2(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第二图像块I_{B2_n}(i，j)，将其对应的清晰度特征值记为F_{v2_n}(i，j)；

④确定{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块各自对应的清晰度特征值的第一判定阈值，记为T_{n_1}；然后根据{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块各自对应的清晰度特征值和第一判定阈值T_{n_1}，判断{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块是否为模糊种子块，对于{I_S1(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块I_{B1_n}(i，j)，判断I_{B1_n}(i，j)对应的清晰度特征值F_{v1_n}(i，j)是否小于第一判定阈值T_{n_1}，如果是，则判定I_{B1_n}(i，j)为模糊种子块，并将I_{B1_n}(i，j)中的各个像素点的标记设为1，否则，判定I_{B1_n}(i，j)为非模糊种子块，并将I_{B1_n}(i，j)中的各个像素点的标记设为0；再根据{I_S1(x，y)}中的每个第一图像块中的各个像素点的标记，计算{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像，记为{I_{D1_n}(x，y)}，I_{D1_n}(x，y)＝I_{B1_n}(int(x/n)，int(y/n))，其中，I_{D1_n}(x，y)表示{I_{D1_n}(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的标记，int()为取整运算符；

确定{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块各自对应的清晰度特征值的第二判定阈值，记为T_{n_2}；然后根据{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块各自对应的清晰度特征值和第二判定阈值T_{n_2}，判断{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块是否为模糊种子块，对于{I_S2(x，y)}中坐标位置为(i，j)的第二图像块I_{B2_n}(i，j)，判断I_{B2_n}(i，j)对应的清晰度特征值F_{v2_n}(i，j)是否小于第二判定阈值T_{n_2}，如果是，则判定I_{B2_n}(i，j)为模糊种子块，并将I_{B2_n}(i，j)中的各个像素点的标记设为1，否则，判定I_{B2_n}(i，j)为非模糊种子块，并将I_{B2_n}(i，j)中的各个像素点的标记设为0；再根据{I_S2(x，y)}中的每个第二图像块中的各个像素点的标记，计算{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像，记为{I_{D2_n}(x，y)}，I_{D2_n}(x，y)＝I_{B2_n}(int(x/n)，int(y/n))，其中，I_{D2_n}(x，y)表示{I_{D2_n}(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的标记，int()为取整运算符；

⑤取n＝128、n＝64、n＝32、n＝16、n＝8，分别重复执行步骤③至步骤④，得到取n＝128时{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D1_128}(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D2_128}(x，y)}、取n＝64时{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D1_64}(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D2_64}(x，y)}、取n＝32时{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D1_32}(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D2_32}(x，y)}、取n＝16时{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D1_16}(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D2_16}(x，y)}、取n＝8时{I_S1(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D1_8}(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的清晰度标记图像{I_{D2_8}(x，y)}；

⑥根据{I_{D1_128}(x，y)}、{I_{D1_64}(x，y)}、{I_{D1_32}(x，y)}、{I_{D1_16}(x，y)}和{I_{D1_8}(x，y)}中标记为1的像素点，进行模糊区域生长得到{I_S1(x，y)}对应的区域生长图像，记为{I_G1(x，y)}，其中，I_G1(x，y)表示{I_G1(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的标记；

根据{I_{D2_128}(x，y)}、{I_{D2_64}(x，y)}、{I_{D2_32}(x，y)}、{I_{D2_16}(x，y)}和{I_{D2_8}(x，y)}中标记为1的像素点，进行模糊区域生长得到{I_S2(x，y)}对应的区域生长图像，记为{I_G2(x，y)}，其中，I_G2(x，y)表示{I_G2(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的标记；

⑦根据{I_S1(x，y)}对应的区域生长图像{I_G1(x，y)}和{I_S2(x，y)}对应的区域生长图像{I_G2(x，y)}，并结合{I_S1(x，y)}和{I_S2(x，y)}，融合得到最终的融合显微图像，记为{I_F(x，y)}，其中，I_F(x，y)表示{I_F(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的灰度值，C=IS1(x,y)Cnt1(x,y)<Cnt2(x,y)IS2(x,y)Cnt1(x,y)>Cnt2(x,y)IS2(x,y)+IS2(x,y)2Cnt1(x,y)=Cnt2(x,y),]]>Cnt₁(x，y)表示{I_G1(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的8邻域中标记为1的像素点的个数，Cnt₂(x，y)表示{I_G2(x，y)}中坐标位置为(x，y)的像素点的8邻域中标记为1的像素点的个数。