用于生成HDR图像的显微镜系统和方法与流程

技术特征：
1.用于生成hdr图像(30)的显微镜系统，包括用于捕获多个原始图像(11-15)的显微镜(1)，显示具有不同图像亮度的场景；以及计算设备(20)，其被配置为通过组合至少两个原始图像(11-15)来生成hdr图像；其特征在于计算设备(20)被配置为：根据区域(21a-23a)中所描绘的对象，设置用于原始图像(11-15)中的不同区域(21a-23a)的系数(k)，其中它通过系数(k)定义是否或在多大程度上原始图像(11-15)的像素纳入hdr图像(30)中；以及基于设置的系数(k)通过组合原始图像(11-15)来生成hdr图像(30)。2.生成hdr图像(30)的方法，包括接收显示具有不同图像亮度的场景的多个原始图像(11-15)；以及通过组合至少两个原始图像(11-15)来产生hdr图像(30)；其特征在于根据区域(21a-23a)中所描绘的对象设置原始图像(11-15)中的不同区域(21a-23a)的系数(k)，其中，它通过系数(k)定义是否或在多大程度上原始图像(11-15)的像素纳入hdr图像(30)中；和基于设置的系数(k)通过组合原始图像(11-15)来生成hdr图像(30)。3.根据权利要求2所述的方法，其中不同区域(21a-23a)的系数(k)的设置通过：通过将每个原始图像(11-15)划分区域(21a-23a)并分配所述区域(21a-23a)相应的语义标签(s)来确定原始图像(11-15)中的语义区域(11-15)；根据所包括的语义区域(21a-23a)的至少语义标签(s)导出用于每个原始图像(11-15)的系数(k)。4.根据权利要求3所述的方法，其中提供了包含用于不同图像捕获参数(p)和不同语义标签(s)的系数(k)的系数表(t)；其中，接收关于原始图像(11-15)的图像捕获参数(p)的信息；其中，基于系数表(t)，进行原始图像(11-15)中用于语义区域(21a-23a)的系数(k)的设置。5.根据权利要求3所述的方法，其中一个原始图像(11-15)的系数(k)也根据语义区域(21a-23a)中的图像内容设置。6.根据权利要求2所述的方法，其中为每个原始图像(11-15)的每个语义区域(21a-23a)设置系数(k)。7.根据权利要求2所述的方法，其中系数(k)的设置包括以下步骤：-基于评估标准至少一个有关的：过载，欠载，噪声，亮度值的频率分布和/或对比度，计算每个原始图像(11-15)的语义区域(21a-23a)中图像内容的图像质量评估：以及-根据相应的图像质量评估和语义标签(s)，设置每个原始图像(11-15)中每个语义区域(21a-23a)的系数(k)。
8.根据权利要求2所述的方法，其中根据各个语义标签(s)，对语义区域(21a-23a)应用不同的评价标准。9.根据权利要求2所述的方法，其中系数(k)的设置通过系数确定机器学习模型(m2)发生，其至少接收原始图像(11-15)作为输入，并将系数(k)设置为输出。10.根据权利要求9所述的方法，其中，系数确定机器学习模型(m2)接收原始图像(11-15)，和关于划分为语义区域(21a-23a)的附加信息以及原始图像(11-15)的相应语义标签(s)作为输入。11.根据权利要求2所述的方法，其中原始图像(11-15)之一的一个语义区域(21a-23a)中的每个像素被分配相同的系数(k)；或者其中，对于连续过渡，混合相同原始图像(11-15)中的相邻语义区域(21a-23a)的系数(k)，使得像素根据与其相邻语义区域(21a-23a)的区域边界的像素距离，经受这些相邻的语义区域(21a-23a)相应系数(k)的混合。12.根据权利要求2所述的方法，其中原始图像(11-15)显示了场景的部分不同或重叠的部分；其中，评估是否应该对于其中一个有修改的图像捕获参数(p)的部分捕获其他图像。13.根据权利要求2所述的方法，其中，基于原始图像(11-15)中的一个或多个或基于另一图像，确定语义标签(s)，以及，其中语义区域(21a-23a)的语义标签(s)区分了以下至少两个或更多个的预定类别：样本载体(7)，盖玻片，样本(10)，固定框架(6)和背景(16)。14.根据权利要求2所述的方法，其中，原始图像(11-15)中语义区域(21a-23a)的确定是在为此目的而训练的机器学习模型(m1)的帮助下进行的，该机器学习模型包括分割机器学习模型、实例分割机器学习模型或检测机器学习模型。15.根据权利要求2所述的方法，其中，只有一个原始图像(11-15)或一些原始图像(11-15)被输入到机器学习模型(m1)，其中机器学习模型(m1)由此计算至少一个分割掩模(21-23)，其中，根据计算出的至少一个分割掩模(21-23)，在剩余的原始图像(11-15)中发生语义区域(21a-23a)的划分。16.根据权利要求2所述的方法，其中，当确定语义区域(21a-23a)和/或当确定系数(k)时，利用与以下一个或多个特征相关的上下文数据(i)：-样本(10)的类型或样本载体(7)的类型；-图像采集参数(p)；-来自其他原始图像的信息(11-15)；-整个图像特征的分类结果；-来自其他捕获模式的信息。
17.根据权利要求2所述的方法，其中设置的系数(k)用作在原始图像(11-15)的组合成hdr图像(30)期间的权重；或者其中，设置的系数(k)用于从不同原始图像(11-15)中选择语义区域(21a-23a)，并且随后将所选择的语义区域组合到hdr图像(30)中。18.根据权利要求2所述的方法，其中，用于捕获原始图像(11-15)的过程在以下一个或多个特征方面不同：-光偏振；-照明光的波长；-探测光的波长；-照明设置；-染料激发；-照明角度；-捕获模式和-相机灵敏度。19.具有命令的计算机程序，当由计算机执行时，该命令导致执行根据权利要求2至18之一的方法。

技术总结
用于产生HDR图像(30)的显微镜系统包括显微镜(1)，用于捕获显示具有不同图像亮度的场景的多个原始图像(11-15)和被配置为通过组合至少两个原始图像(11-15)生成HDR图像(30)的计算设备(20)。计算设备(20)还被配置为根据这些区域(21A-23A)中所描绘的对象，在原始图像(11-15)中设置用于不同区域(21A-23A)的系数(K)，其中通过系数(K)定义是否以及在何种程度上将原始图像(11-15)的像素纳入HDR图像(30)中。计算设备(20)还被配置为通过基于设置的系数(k)组合原始图像(11-15)来生成HDR图像(30)。一种方法通过基于根据原始图像中描绘的对象设置的系数来组合原始图像生成HDR图像。对象设置的系数来组合原始图像生成HDR图像。对象设置的系数来组合原始图像生成HDR图像。


技术研发人员：曼努埃尔
受保护的技术使用者：卡尔蔡司显微镜有限责任公司
技术研发日：2021.09.08
技术公布日：2022/3/25