技术特征：
1.一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，其特征在于包含以下步骤：步骤(1)：读取采集的显微图像，记为图a；步骤(2)：计算出与图a相对应的掩膜图，记为图m；步骤(3)：调用opencv的bitwise_and函数对图a和图m做“与”操作，得到掩膜后的灰度图像，记为图a
mask
；步骤(4)：计算图a
mask
的最小灰度值和最大灰度值，分别记为v
min
、v
max
；步骤(5)：调用opencv的mean函数计算图a
mask
的灰度均值，记为g
avg
；步骤(6)：使用以下公式计算图a
mask
的照度均匀度u，照度均匀度u即为宽场显微镜下图a的照度均匀度u：2.如权利要求1所述的一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，其特征在于步骤(2)的具体步骤如下：步骤(2-1)：调用opencv的gaussianblur函数处理图a，得到高斯滤波后的滤波图像，记为图a
gaussian
；步骤(2-2)：调用opencv的threshold函数处理图a
gaussian
，将得到的掩膜图记为掩膜图m1；步骤(2-3)：去除掩膜图m1中的过小区域和潜在的背景区域，将得到的掩膜图记为掩膜图m2；步骤(2-4)：使用掩膜图m2，遍历统计图a
gaussian
的灰度均值，先统计出掩膜图m2中的非零像素点数量，记为n；再累加求和掩膜图m2中非零像素点位置对应的图a
gaussian
像素点的灰度值，记为v
sum
；最后计算掩膜图m2作用下图a
gaussian
的灰度均值，记为th
avg
，计算图a
gaussian
灰度均值的公式如下：步骤(2-5)：先创建一张与掩膜图m2相同尺寸的灰度图，记为图m3，其所有的像素值均为0。再使用th
avg
对掩膜图m2做阈值化处理，将判断结果赋值到图m3中，即：如果掩膜图m2的像素点的灰度值大于th
avg
，那么将图m3中与之对应的像素点赋值为255，反之赋值为0；步骤(2-6)：调用opencv的morphologyex函数中的morph_open方法对图m3做开操作处理，得到减轻像素团黏连的灰度图，记为图m4；步骤(2-7)：去除图m4中的过小区域和潜在的背景区域，记为图m5；步骤(2-8)：调用opencv的bitwise_or函数对图m2和图m 5
作或处理，得到一张或操作后的灰度图像，即为掩膜图m。3.如权利要求2所述的一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，其特征在于步骤(2-3)具体如下：步骤(2-3-1)：调用opencv的findcontours函数处理图m1，获取图m1中所有像素团轮廓的轮廓集，记为t1，其中t1共有n1个像素团轮廓；步骤(2-3-2)：调用opencv的contourarea函数处理轮廓集t1，获取轮廓集t1所对应的轮
廓面积集，记为s1，其中s1共有n1个轮廓面积；步骤(2-3-3)：保留同时满足以下两个条件的子轮廓像素团t
1-i
，形成新的轮廓集，记为t
1-keep
；第一个条件是，面积集s1的子轮廓面积s
1-i
(i＝1,2,3,
…
,n1)大于预设的面积阈值th
area
，th
area
＝30像素；第二个条件是，遍历图m1中的四周单像素边缘，统计与子轮廓t
1-i
(i＝1,2,3,
…
,n1)重合的像素点数量，该像素点数量小于预设的像素数量阈值th
num
，th
num
＝20像素；步骤(2-3-4)：调用opencv的drawcontours函数遍历t
1-keep
，将t
1-keep
绘制到一张新的灰度掩膜图，记为掩膜图m2，其中，在drawcontours中令thickness＝-1，使用填充轮廓方法，所填充的像素灰度值为255，未填充的像素灰度值为0。4.如权利要求2所述的一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，其特征在于步骤(2-7)具体如下：步骤(2-7-1)：调用opencv的findcontours函数处理图m4，获取图m4中所有像素团轮廓的轮廓集，记为t2，其中t2共有n2个像素团轮廓；步骤(2-7-2)：调用opencv的contourarea函数处理轮廓集t2，获取轮廓集t2所对应的轮廓面积集，记为s2，其中s2共有n2个轮廓面积；步骤(2-7-3)：保留同时满足以下两个条件的子轮廓像素团t
2-i
，形成新的轮廓集，记为t
2-keep
；第一个条件是，面积集s2的子轮廓面积s
2-i
(i＝1,2,3,
…
,n2)大于预设的面积阈值th
area
，th
area
＝30像素；第二个条件是，遍历统计子轮廓t
2-i
(i＝1,2,3,
…
,n2)与图m4中的四周单像素边缘重合的像素点数量，该像素点数量小于预设的像素数量阈值th
num
，th
num
＝20像素；步骤(2-7-4)：调用opencv的drawcontours函数遍历t
2-keep
，将t
2-keep
绘制到一张新的灰度掩膜图，记为图m5，其中，在drawcontours中令thickness＝-1，使用填充轮廓方法，所填充的像素灰度值为255，未填充的像素灰度值为0。5.如权利要求1所述的一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，其特征在于步骤(4)的具体步骤如下：步骤(4-1)：先定义不同尺度的均值滤波器，记为滤波器f
k
(k＝1,2,3,
…
,k)，其中k表示滤波器f
k
的总数量，再预设每个滤波器的尺度，记为s
k
像素
×
s
k
像素(k＝1,2,3,
…
,k)，其中s
k
表示以像素为单位的第k个滤波器的宽度和高度，范围为75～200的正整数；步骤(4-2)：定义k为累加变量，初始化为k＝1；步骤(4-3)：判断k与k的大小关系，如果k≤k，那么执行步骤(4-4)；否则，执行步骤(4-7)；步骤(4-4)：使用第k个尺度将图a
mask
划分成m
k
个等大小的方格子区域，使用h
k
和w
k
分别表示第k个尺度下图a
mask
的横向方格数量和纵向方格数量，m
k
、h
k
和w
k
的计算公式如下：
上式中，m
k
表示第k个尺度下图a
mask
中等尺度划分出来的方格子区域总数，h
k
和w
k
分别表示第k个尺度下图a
mask
的横向方格数量和纵向方格数量，h和w分别表示图a
mask
的纵向像素个数和横向像素个数，floor(
·
)表示向下取整操作；步骤(4-5)：计算图a
mask
中每个方格子区域的灰度均值，记为v
avg-k，m
(其中，k＝1,2,3,
…
,k；m＝1,2,3,
…
,m)，v
avg-k，m
的计算公式如下：上式中，t表示第k个尺度下每个子区域的像素点总数，a
k,m,t
表示第k个尺度下第m个子区域中的第t个系数，a
mask-k,m,t
表示第k个尺度下取自图a
mask
第m个子区域的第t个像素点灰度值，表示第k个尺度下取自图a
mask
第m个子区域的有效像素灰度值之和，n
k,m
表示第k个尺度下取自图a
mask
第m个子区域的有效像素点数量，v
avg-k,m
表示第k个尺度下对应图a
mask
第m个子区域的灰度均值；如果a
mask-k,m,t
的像素灰度值为0，令a
k,m,t
＝0；如果a
mask-k,m,t
的像素灰度值不为0，令a
k,m,t
＝1；步骤(4-6)：对变量k累计加1，返回步骤(4-3)；步骤(4-7)：重新初始化累加变量k，初始化为k＝1；步骤(4-8)：判断k与k的大小关系，如果k≤k，那么执行步骤(4-9)，否则，执行步骤(4-13)；步骤(4-9)：在第k个尺度下，统计出m个灰度均值v
avg-k,m
中的最小值和最大值，分别记为v
min-k
、v
max-k
；步骤(4-10)：去除v
min-k
中的最小值和最大值，统计剩余v
min-k
数值的平均值，记为v
min
，公式如下：上式中，k表示所选尺度的序号，k表示尺度的总数量，v
min-k
表示第k个尺度下m个灰度均
值v
avg-k,m
中的最小值，v
min
表示对应图a
mask
的最小灰度值；min(
·
)表示选取目标对象中所有元素最小值的操作，max(
·
)表示选取目标对象中所有元素最大值的操作；步骤(4-11)：去除v
max-k
中的最小值和最大值，统计剩余v
max-k
数值的平均值，记为v
max
，公式如下：上式中，k表示所选尺度的序号，k表示尺度的总数量，v
max-k
表示第k个尺度下m个灰度均值v
avg-k,m
中的最大值，v
max
表示对应图a
mask
的最大灰度值；min(
·
)表示选取目标对象中所有元素最小值的操作，max(
·
)表示选取目标对象中所有元素最大值的操作；步骤(4-12)：对变量k累计加1，返回步骤(4-8)；步骤(4-13)：得到图a
mask
的最大灰度值v
max
和最小灰度值v
min
。
技术总结
本发明公开了一种基于多尺度核的宽场显微镜照度均匀度的检测方法，以开源计算机视觉库中的各种函数为辅助方法，先阈值化处理原始图像，获得污渍的初步掩膜图，再使用多尺度核遍历计算不同尺度均值滤波器下显微图像对应的最小灰度集合和最大灰度集合，然后剔除两组集合中的最小值与最大值，对剩余数据各自做加权平均后，得到全局最小灰度均值和全局最大灰度均值，最终计算出照度均匀度，既能更好地剔除污渍，也能减轻未去除污渍对最小、最大灰度值的影响，进而提升照度均匀度的检测准确度，为评价显微镜下的照度均匀度提供更客观的检测方法。测方法。测方法。
技术研发人员：郑驰 崔志英 张琦 王益平 毛昊阳 邱元芳
受保护的技术使用者：宁波永新光学股份有限公司
技术研发日：2022.05.30
技术公布日：2022/10/13