一种细胞显微图像的噪声抑制方法与流程

1.本发明涉及一种细胞显微图像的噪声抑制方法，属于医学成像技术领域。


背景技术：

2.细胞显微成像是现代医学中重要的组成部分，并且已经成为医学技术中发展最快的领域之一。它主要包括细胞显微成像显示技术，细胞显微成像分析处理技术和细胞显微成像压缩传输技术三个主要方向。它的主要作用是：采集病人身体病变细胞的信息并存储相应的图像，通过对这些图像信息作进一步分析、诊断来更加清晰、详细地获取和掌握病人的病情，从而可以更好地对病人开展进一步的治疗。保留的图像信息还可以作为日后诊断的参考。
3.传统的医学成像技术是以物理学和现代电子计算机技术为基础的，以数字图像处理技术和计算机技术为依托，数字图像在数字化和传输过程中，常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，产生降质，成为含噪声的图像，细胞显微成像噪声对图像分析、图像压缩的影响很大，因此细胞显微成像去噪是医学图像预处理阶段最重要的任务之一。细胞显微成像去噪是图像预处理中一项被广泛应用的技术，其作用是提高医学图像信噪比，突出医学图像期望特征。因此，具有重要的应用价值。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明提供一种细胞显微图像的噪声抑制方法，其具体技术方案如下：一种细胞显微图像的噪声抑制方法，包括以下步骤：步骤1：建立搜索方框：拟定点a，以a点为中心建立搜索方框，并在搜索方框中划取相似方框，使搜索方框的边长为s，相似方框的边长为d，相似方框的中心点为b；步骤2：获取二维数组：相似方框围绕搜索方框的中心点a移动，记录相似方框移动过程中中心点b的坐标，并分别与a点周围的相似方框求减法，计算得出二维数组（1）式中，array为计算得出的二维数组，v(a)为中心点a相似方框内的像素值，v（b）为中心点b相似方框内的像素值；步骤3：计算权重关系：二维数组求欧式距离，得到点b对于点a的权重值，计算a点周围所有点的权重值，即若干个不同位置的b点的权重值，将计算得到的权重值代入公式（2），求取权重关系，如下所示w=exp(
‑
d/h)（2）式中，表示二维数组的欧氏距离，h为滤波百分比值，w表示权重关系；步骤4：获取灰度值：根据得到的权重值以及各个点本身的灰度值计算出非局部均值滤波后a点的灰度值；
步骤5：图像去噪：根据步骤1至步骤4中所述，有噪图像v中的所有点依次经过公式（3）和公式（4）进行去噪计算，生成无噪图像w（x，y）=exp（
‑
）（3）（x）=（4）式中式中w（x，y）为步骤3中计算得出的权重值，为归一化数值，v（x）表示x点中心的相似框像素值，v（y）表示y点中心的相似框像素值，（x）表示x点去噪后的像素值，i表示整幅图像。
5.进一步的，所述步骤2中相似方框的中心点b与搜索方框的中心点a之间的距离不同，对中心点a 的影响也不同。
6.进一步的，所述步骤3中滤波百分比值h为常数。
7.进一步的，所述步骤3中计算出w的取值范围为（0，1）。
8.本发明的有益效果：本发明既去除噪声，又保留图像边缘细节，这对医学诊断领域至关重要，在去噪的同时，能够保留大量的图像细节，能够对后续医学分析及病灶诊断起到积极的作用，医师能够通过处理后的病灶图像，更加清晰、详细地获取和掌握病人的病情，更好地对病人开展进一步的治疗。
附图说明
9.图1是本发明的流程示意图，图2是本发明的原始的有噪图像i，图3是图2去燥后的去噪图像，图4是本发明的原始的有噪图像ii，图5是图4去燥后的去噪图像，图6是本发明的原始的有噪图像iii，图7是图6去燥后的去噪图像，图8是本发明的图像去噪计算流程示意图。
具体实施方式
10.现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
11.如图1所示，本发明的一种细胞显微图像的噪声抑制方法。首先在一个点a周围取一个大的框（搜索方框），设边长为s，a在搜索方框的中心，然后再在搜索方框中取小的方框，即相似方框，设边长为d，那么，在a周围也有一个边长为d的相似方框，然后在搜索方框中找到所有边长为d的相似方框的组合，即相似方框在搜索方框内移动，记录相似方框中心点b的轨迹坐标，分别与a周围的相似方框求减法，并且加入高斯核计算得到的加权值，这样可以计算出一个二维数组，如公式（1）所示（1）
二维数组里面存放着各个点的差值乘以权重后的值，加入高斯核主要是因为距离中心点距离不同对中心点的影响大小也不同，而且高斯核的权重和是1，所以就不用再归一化了。然后，将这个二维数组求和并平均，得到的值就是这个相似方框的中心点b对于a的权重值。计算出a周围所有点的权重值，此时，这个值和权重是成反比的，以a本身为例（以a为中心点的相似方框），计算出来a对于a的所谓权重值是零。然后根据计算出来的值用一个指数减函数就得到了成正比的权重关系，w=exp(
‑
d/h)（2）其中d就是计算出来的值，代入后w就是成正比的权重关系，h是一个滤波百分比值，将其先固定为一个常数。计算后得，w就是一个(0，1)的值，自动归一化。紧接着，根据得到的权重值以及各个点本身的灰度值计算出非局部均值滤波后a点的灰度值。最后，以此类推，可以计算出图中所有点经过此去噪方法处理后的结果，如公式（3）和公式（4）所示w（x，y）=exp（
‑
）（3）（x）=（4）如图8所示。
12.如图2和图3、图4和图5、图6和图7，其中，图2、图4和图5为原始的有噪图像，图2、图4和图6通过本发明的噪声抑制方法对图像进行去噪，去噪完成后，图2、图4和图6分别对应得到相应的无噪图像图3、图5和图7。从上述对比可知，本发明既可以去除噪声，又保留图像边缘细节，这对医学诊断领域至关重要，在去噪的同时，能够保留大量的图像细节，能够对后续医学分析及病灶诊断起到积极的作用，医师能够通过处理后的病灶图像，更加清晰、详细地获取和掌握病人的病情，从而可以更好地对病人开展进一步的治疗。
13.以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。


技术特征：
1.一种细胞显微图像的噪声抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立搜索方框：拟定点a，以a点为中心建立搜索方框，并在搜索方框中划取相似方框，使搜索方框的边长为s，相似方框的边长为d，相似方框的中心点为b；步骤2：获取二维数组：相似方框围绕搜索方框的中心点a移动，记录相似方框移动过程中中心点b的坐标，并分别与a点周围的相似方框求减法，计算得出二维数组（1）式中，array为计算得出的二维数组，v(a)为中心点a相似方框内的像素值，v（b）为中心点b相似方框内的像素值；步骤3：计算权重关系：二维数组求欧式距离，得到点b对于点a的权重值，计算a点周围所有点的权重值，即若干个不同位置的b点的权重值，将计算得到的权重值代入公式（2），求取权重关系，如下所示w=exp(
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d/h)（2）式中，表示二维数组的欧氏距离，h为滤波百分比值，w表示权重关系；步骤4：获取灰度值：根据得到的权重值以及各个点本身的灰度值计算出非局部均值滤波后a点的灰度值；步骤5：图像去噪：根据步骤1至步骤4中所述，有噪图像v中的所有点依次经过公式（3）和公式（4）进行去噪计算，生成无噪图像w（x，y）=exp（
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）（3）（x）=（4）式中式中w（x，y）为步骤3中计算得出的权重值，为归一化数值，v（x）表示x点中心的相似框像素值，v（y）表示y点中心的相似框像素值，（x）表示x点去噪后的像素值，i表示整幅图像。2.根据权利要求1所述的细胞显微图像的噪声抑制方法，其特征在于：所述步骤2中相似方框的中心点b与搜索方框的中心点a之间的距离不同，对中心点a 的影响也不同。3.根据权利要求1所述的细胞显微图像的噪声抑制方法，其特征在于：所述步骤3中滤波百分比值h为常数。4.根据权利要求1所述的细胞显微图像的噪声抑制方法，其特征在于：所述步骤3中计算出w的取值范围为（0，1）。

技术总结
本发明涉及一种细胞显微图像的噪声抑制方法，包括：1.建立搜索方框，2.获取二维数组，3.计算权重关系，4.获取灰度值，5.图像去噪。本发明既去除噪声，又保留图像边缘细节，这对医学诊断领域至关重要，在去噪的同时，能够保留大量的图像细节，能够对后续医学分析及病灶诊断起到积极的作用，医师能够通过处理后的病灶图像，更加清晰、详细地获取和掌握病人的病情，更好地对病人开展进一步的治疗。更好地对病人开展进一步的治疗。更好地对病人开展进一步的治疗。


技术研发人员：陈烨
受保护的技术使用者：南京威派视半导体技术有限公司
技术研发日：2021.07.22
技术公布日：2021/10/23