[發(fā)明專(zhuān)利]圖像分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310310245.X
• 申請(qǐng)日: 2013-07-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103390277A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫健;李鑫凌;鄭拓
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 濟(jì)南凌空信息科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 濟(jì)南泉城專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所 37218
• 代理人: 丁修亭

1.一種圖像分析方法，其特征在于，對(duì)所獲得的數(shù)字圖像，采用閾值法，根據(jù)預(yù)先標(biāo)記的高亮像素點(diǎn)為定位基準(zhǔn)點(diǎn)來(lái)定位生物芯片，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的生物芯片屬性信息，確定每個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的有效區(qū)域，進(jìn)而，采用閾值法，根據(jù)預(yù)先標(biāo)記的高亮像素點(diǎn)得到每個(gè)有效區(qū)域的子定位基準(zhǔn)點(diǎn)，依據(jù)有效區(qū)域的子定位基準(zhǔn)點(diǎn)定位標(biāo)識(shí)待測(cè)物質(zhì)的光斑位置，最后檢測(cè)所確定的光斑位置，檢測(cè)光斑位置的信號(hào)值與標(biāo)準(zhǔn)品比對(duì)而得出分析結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析方法，其特征在于，定位基準(zhǔn)點(diǎn)和子定位基準(zhǔn)點(diǎn)位于對(duì)應(yīng)所標(biāo)識(shí)區(qū)域的左上角。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分析方法，其特征在于，尋找定位基準(zhǔn)點(diǎn)的方法如下：

a）以不小于兩個(gè)像素且不大于四個(gè)像素為步長(zhǎng)遍歷所述數(shù)字圖像；

b）針對(duì)每個(gè)遍歷到的像素點(diǎn)，在以該像素點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)，計(jì)算依據(jù)預(yù)先確定的生物芯片屬性對(duì)應(yīng)的各統(tǒng)計(jì)參數(shù)，統(tǒng)計(jì)參數(shù)包括所述數(shù)字圖像的平均亮度值、邊緣加強(qiáng)所述數(shù)字圖像后的平均亮度值，以及統(tǒng)計(jì)方差；

c）若某個(gè)像素點(diǎn)滿足以下條件，確認(rèn)為一個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)：

c1）以該像素點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)的邊緣加強(qiáng)圖像的平均光斑內(nèi)的信號(hào)平均值＞整個(gè)區(qū)域內(nèi)的邊緣閥值×0.6；

c2）灰度值在邊緣加強(qiáng)圖像的以平均亮度值0.8至1.4倍為半徑的鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量與其他半徑相比為最多；

d）計(jì)算步驟c）所得所有基準(zhǔn)點(diǎn)的位置權(quán)重；

e）找出位置權(quán)重最小或出現(xiàn)次數(shù)最多的基準(zhǔn)點(diǎn)作為定位基準(zhǔn)點(diǎn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像分析方法，其特征在于，位置權(quán)重的計(jì)算公式為：

Math.Sqrt(((_topy?-?initY)?/?lgRect.RowSpan?+?lgRect.RowSpan)×?((_topx?-?initX)?/?lgRect.ColSpan?+?lgRect.ColSpan))；

其中-topy為當(dāng)前掃描像素點(diǎn)所在位置的Y坐標(biāo)

initY為當(dāng)前掃描像素點(diǎn)所在監(jiān)測(cè)孔左上角位置的Y坐標(biāo)

lgRect.RowSpan為芯片屬性中監(jiān)測(cè)孔的高度

_topx為當(dāng)前掃描像素點(diǎn)所在位置的X坐標(biāo)

initX為為當(dāng)前掃描像素點(diǎn)所在監(jiān)測(cè)孔左上角位置的X坐標(biāo)

lgRect.ColSpan為芯片屬性中監(jiān)測(cè)孔的寬度。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像分析方法，其特征在于，生物芯片定位是在定位基準(zhǔn)點(diǎn)確定的情況下，按照預(yù)設(shè)的生物芯片與定位基準(zhǔn)點(diǎn)的位置關(guān)系依據(jù)確定的定位基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行偏置得出。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像分析方法，其特征在于，有效區(qū)域的確定方法是依據(jù)生物芯片上檢測(cè)孔或者檢測(cè)點(diǎn)的陣列方式，具體是根據(jù)檢測(cè)控或者檢測(cè)點(diǎn)的行列個(gè)數(shù)、行高、列寬信息，畫(huà)出標(biāo)線，形成小網(wǎng)格，每個(gè)小網(wǎng)格對(duì)應(yīng)一個(gè)有效區(qū)域。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像分析方法，其特征在于，得到子定位基準(zhǔn)點(diǎn)的方法如下：

1）將一組信號(hào)強(qiáng)度遞減的過(guò)濾參數(shù)依次掃描當(dāng)前有效區(qū)域，以先過(guò)濾到的具有大于設(shè)定閾值并且具有圓形邊緣的點(diǎn)作為子基準(zhǔn)點(diǎn)；

2）得到當(dāng)前有效區(qū)域?qū)?yīng)的邊緣閾值，對(duì)應(yīng)的灰度過(guò)濾值定為該邊緣閾值的0.3倍；

3）掃描當(dāng)前有效區(qū)域內(nèi)的所有像素點(diǎn)，找出符合以下條件的像素點(diǎn)：

3.1）該像素點(diǎn)的位置要大于背景值與信號(hào)強(qiáng)度過(guò)濾參數(shù)的乘積；

3.2）該像素點(diǎn)中心3×3矩形區(qū)域的平均信號(hào)值大于背景色的0.8倍；

3.3）該像素點(diǎn)中心3×3矩形區(qū)域的平均信號(hào)值大于相鄰的八個(gè)區(qū)域信號(hào)均值；

3.4）在邊緣增強(qiáng)圖像中，該像素點(diǎn)的灰度值為最大；

4）根據(jù)步驟3）所得出的像素點(diǎn)與半徑的值，計(jì)算當(dāng)前區(qū)域內(nèi)的像素的方差、均值；

5）找到信號(hào)平均值處于峰值是對(duì)應(yīng)的半徑；

6）計(jì)算步驟3）所得出各像素點(diǎn)的位置權(quán)重；

7）找到位置權(quán)重值最小或是出現(xiàn)次數(shù)最多的權(quán)重值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，為對(duì)小網(wǎng)格定位的子定位基準(zhǔn)點(diǎn)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像分析方法，其特征在于，如果得出的子定位基準(zhǔn)點(diǎn)的位置信息在以生物芯片屬性為基準(zhǔn)的條件下偏差超過(guò)設(shè)定值，則對(duì)該子定位基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行矯正。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像分析方法，其特征在于，在小網(wǎng)格定位完成的基礎(chǔ)上，確定每個(gè)光斑的位置：

x1）根據(jù)生物芯片的設(shè)計(jì)參數(shù)，及小網(wǎng)格的位置信息，確定該小網(wǎng)格內(nèi)每個(gè)光斑所在的位置區(qū)域，記為光斑格；

x2）以光斑格區(qū)域?yàn)楸尘暗谋尘爸档?.3倍作為該區(qū)域的邊緣閥值；

x3）以光斑格長(zhǎng)和寬中中最小值作為半徑的最大值；

x4）遍歷小網(wǎng)格內(nèi)所有的光斑信息；

x5）找出具有以下條件的像素點(diǎn)：

該像素點(diǎn)的位置要大于背景值的5倍；

x6）針對(duì)步驟x5）得出的像素點(diǎn)，以其與半徑的值去計(jì)算該區(qū)域內(nèi)的像素的方差、均值；

x7）找到光斑信號(hào)平均值處于峰值時(shí)對(duì)應(yīng)的半徑信息；

x8）并將該點(diǎn)作為光斑位置的基準(zhǔn)點(diǎn)；

x9）根據(jù)子定位基準(zhǔn)點(diǎn)信息，確定光斑的信息。