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摘要：本发明公开了一种显微镜图像清晰度评分方法，涉及图像识别技术领域；其包括步骤S1：获得清晰染色体图像作为模板图像，经降噪处理获得降噪后的模板图；基于特征提取器从降噪后的模板图中提取获得模板图特征；步骤S2：获得待评分图像，经降噪处理获得降噪后的降噪后的待评分图像；基于特征提取器从降噪后的待评分图像中提取获得待评分图像特征；步骤S3：将模板图特征'与待评分图像特征进行匹配获得匹配特征点集；步骤S4：计算获得清晰度得分；其通过将模板图特征与待评分图像特征进行匹配获得匹配特征点集，进而计算获得清晰度得分等，使得显微镜图像评分更准确。
主权项：1.一种显微镜图像清晰度评分方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤S1：获得清晰染色体图像作为模板图像A，经降噪处理获得降噪后的模板图A′；基于特征提取器从降噪后的模板图A′中提取获得模板图特征FA′；特征FA′包括特征点的集合{PA′}以及对应每一个特征点的特征描述向量{VA′}；步骤S2：获得待评分图像IK，经降噪处理获得降噪后的待评分图像I′k；基于特征提取器从降噪后的待评分图像I′k中提取获得待评分图像特征特征包括特征点的集合以及对应每一个特征点的特征描述向量步骤S3：将步骤S1中获得的模板图特征FA′与步骤S2中获得的待评分图像特征进行匹配获得匹配特征点集匹配特征点集中包含了特征点与特征点之间的映射关系，即集合中的每个元素是一对点对，不含有特征描述向量；步骤S4：计算获得清晰度得分，具体划分包括如下步骤，步骤S401：从匹配特征点集中删除与模板图特征FA′相对应的特征点，获得与待评分图像I′k的特征FA′相对应的特征点集{Pimg}；特征点集{Pimg}中只包括点，不含有特征描述向量；特征点集{Pimg}是特征中特征点集的子集；步骤S402：对于特征点集{Pimg}中的每一个点Pi，计算Pi与其它所有点的距离值，若存在距离值小于阈值，则将Pi从{Pimg}中删除，获得过滤后的待评分图像特征点集{Pres}；步骤S403：统计过滤后的待评分图像特征点集{Pres}中特征点的个数，作为待评分图像的清晰度得分。
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百度查询： 笑纳科技(苏州)有限公司 一种显微镜图像清晰度评分方法
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