基于支持向量机的显微图像聚焦区域选取算法

摘要：

聚焦窗口的选取易受噪声、镜头杂质和玻片杂质的影响,本文针对玻片杂质引起聚焦曲线失去理想曲线特性的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的显微图像聚焦区域选取算法.首先,获取当前聚焦平面的图像,通过对比度和邻域相关性系数结合的方法检测是否存在模糊区域,以此作为是否存在玻片杂质的标准;其次,检测出模糊区域后,将当前图片进行色彩模式(CMYK)转化,提取图像的K分量图,对像素点进行处理输出分量图;再次,大致将分量图分为2类,计算子块的梯度和像素值总和进行坐标表示,通过支持向量机的训练,找出最佳分割线,识别并标定杂质区域;最后,剔除玻片杂质区域,重新选取聚焦窗口并进行二次聚焦.实验结果表明,该算法能有效剔除玻片杂质的影响,使得聚焦曲线保持较好的单峰性,且解决了玻片杂质引起焦平面误判的问题,确保选取到内容丰富的子块作为聚焦窗口,提高了聚焦的准确性.

关键词：图像处理、自动聚焦、聚焦窗口、支持向量机(SVM)、玻片杂质

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资助基金：国家自然科学基金;梧州市公安视频图像大数据分析处理平台建设与关键技术研发;光学显微镜设备智能化关键技术研发及产业化;广西高校中青年教师科研基础能力提升

在线出版日期：2020-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1216-1223