【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，特别涉及了多聚焦显微图像技术。
技术介绍
1、景深是镜头聚焦所在空间的深度，在这个范围内可以获得清晰的物体图像。显微镜头的景深很窄，通常在几个微米到几百微米之间。随着显微图像技术的发展，深度合成技术应运而生。所谓深度合成技术是针对景深较小整体没有完全对焦，但是仍有一些部分是可以完全对焦的情况。当镜头和物体的间距发生变化时，焦点也随之移动。通过移动镜头的焦点选择多个图像，然后抽出并合成清晰的部分，这样就可以得到整体清晰的景深合成图像。
2、然而，现有的深度合成技术仍然存在较多技术缺陷，从而影响了生成图像的质量和效果。这些技术缺陷主要包括：由于图像源存在无纹理、弱纹理区域，导致深度图产生焦面判断错误的现象；深度图计算不够精细，产生“梯田现象”(所谓“梯田现象”是指深度图深度过度突兀，有明显台阶状)，如图1所示。此外，融合后的彩色图还会存在伪影、光晕、融合不协调等情况。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
提到的技术问题，本专利技术提出了基于深度图修正的多聚焦显微图像融合方法、系统及程序。
2、为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案为：
3、首先，本专利技术设计了一种多聚焦显微图像融合方法，包括以下步骤：
4、(1)使镜头从观测物最低平面至最高平面按照固定步长进行移动并采集图像，得到彩色图像序列zimages；
5、(2)对所述彩色图像序列zimages中的每张图像进行纹理提取，生成每张图像对应
6、(3)对所述权重序列zimageweights中同一位置处的像素进行清晰度比较，得到任意图像位置的清晰度曲线；
7、(4)对任意图像位置的清晰度曲线的峰值附近的n个点进行多项式拟合，求解多项式的极值点，其对应的横坐标即为该位置深度的浮点值，进而得到观测物的深度图imagedepth；对任意图像位置的清晰度曲线上的所有点累加取平均值，再用该清晰度曲线的最大值除以该平均值，得到该位置的置信度，进而得到置信图imageconf；
8、(5)利用所述置信图imageconf对所述深度图imagedepth进行修正：
9、(5a)若某任意图像位置的各相邻点在所述置信图imageconf上的值均小于设定的阈值m，则判定该位置为不稳定点，并得到该不稳定点的行列坐标；
10、(5b)将所述彩色图像序列zimages中的每张图像都由rgb颜色空间转换到hsl颜色空间，将转换后的图像相加取平均，得到色度h、饱和度s、亮度l三分量对应的三张图像imageh、images、imagel；
11、(5c)获取所述图像imageh、images、imagel在所述不稳定点的行列坐标的色度h、饱和度s、亮度l，确定在该行列坐标周围的颜色空间相近的区域，并在该区域内搜索置信度值大于等于所述阈值m的点作为稳定点，并利用该稳定点对不稳定点进行修正；
12、(6)基于修正后的深度图重建出彩色图像。
13、其次，本专利技术还提出了一种多聚焦显微图像融合系统，包括：
14、①图像序列采集模块：用于控制镜头从观测物最低平面至最高平面按照固定步长进行移动并采集图像，得到彩色图像序列zimages；
15、②纹理提取模块：用于对所述彩色图像序列zimages中的每张图像进行纹理提取，
16、生成每张图像对应的权重图，得到所述彩色图像序列zimages
17、对应的权重序列zimageweights；
18、③清晰度评价模块：用于对所述权重序列zimageweights中同一位置处的像素进行清晰度比较，得到任意图像位置的清晰度曲线；
19、④深度图生成模块：用于对任意图像位置的清晰度曲线的峰值附近的n个点进行多项式拟合，求解多项式的极值点，其对应的横坐标即为该位置深度的浮点值，进而得到观测物的深度图imagedepth；
20、⑤置信图生成模块：用于对任意图像位置的清晰度曲线上的所有点累加取平均值，再用该清晰度曲线的最大值除以该平均值，得到该位置的置信度，进而得到置信图imageconf；
21、⑥深度修正模块：用于利用所述置信图imageconf对所述深度图imagedepth进行修正；
22、⑦图像重建模块：用于利用修正后的深度图重建出彩色图像。
23、此外，本专利技术还提出了一种实现多聚焦显微图像融合的程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
24、采用上述技术方案带来的有益效果：
25、1、本专利技术根据清晰度曲线确定深度图和置信图，并利用置信图确定出不稳定点，并通过hsl颜色空间引导滤波修正无纹理、弱纹理区域的深度数据，从而避免由于图像源存在无纹理、弱纹理区域而导致深度图产生焦面判断错误的现象。
26、2、本专利技术采用浮点型数据表示深度数据，使深度图能够由整型数据再进行细分，从而解决“梯田现象”。
27、3、本专利技术采用浮点类型的深度图指导彩色图融合，可以消除部分伪影、光晕、融合不均的情况。上下相邻两张图像可以按照“浮点数”细分权重比，动态的调整两张图像的融合权重，彩色rgb值融合更加精细，可以做到千分比浮点融合，性能和质量都优于传统的“接线缝权重融合”。
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1.一种多聚焦显微图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述纹理提取的操作为，对所述彩色图像序列ZImages中的每张图像作自定义滤波操作。
3.根据权利要求2所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：所述自定义滤波操作所采用的滤波核为7*7的高斯核减去3*3的高斯核。
4.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5a)中，所述阈值m的取值范围为[1.15,1.6]。
5.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5c)中，所述颜色空间相近的区域为，在所述不稳定点的行列坐标周围与该不稳定点的色度H值相差±3以内的区域。
6.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5c)中，对于在所述颜色空间相近的区域内搜索稳定点，若搜索出点的稳定点的数量小于5，则说明确定的颜色空间相近的区域错误，对应的不稳定点不能被修正；若搜索出的稳定点的数量大于等于5，则取置信度由大到下的前5个稳定点的深度的平均
7.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5c)之后，对修正后的深度图依次进行中值滤波、均值滤波、双边滤波操作，得到最终修正后的深度图。
8.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(6)中，所述基于修正后的深度图重建出彩色图像的操作为，对于修正后的深度图上每一位置，根据该位置的深度d计算出新像素RGB值：
9.一种多聚焦显微图像融合系统，其特征在于，包括：
10.一种实现多聚焦显微图像融合的程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于：所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种多聚焦显微图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述纹理提取的操作为，对所述彩色图像序列zimages中的每张图像作自定义滤波操作。
3.根据权利要求2所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：所述自定义滤波操作所采用的滤波核为7*7的高斯核减去3*3的高斯核。
4.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5a)中，所述阈值m的取值范围为[1.15,1.6]。
5.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5c)中，所述颜色空间相近的区域为，在所述不稳定点的行列坐标周围与该不稳定点的色度h值相差±3以内的区域。
6.根据权利要求1所述多聚焦显微图像融合方法，其特征在于：在步骤(5c)中，对于在所述颜色空间相近的区域内搜索稳...
【专利技术属性】
技术研发人员：张嵩，姚金玖，赵圣杰，韩烁，郑洋洋，李超，雷露，王海建，
申请(专利权)人：南京木木西里科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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