[發明專利]一種針對高通量基因測序圖像的去噪方法

有效

• 申請號: 201510433962.0
• 申請日: 2015-07-22
• 公開（公告）號: CN105205788B
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發明（設計）人: 顏珂;徐勇
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙) 44248
• 代理人: 張英;韓云涵

本發明提出了一種基于à trous小波閾值去噪方法，應用于高通量基因測序圖像去噪。本發明主要是對基于硬閾值的各向同性非抽取離散小波算法的改進，具體操作是使用特定的小波對高通量基因測序的圖像進行小波分解，針對每一層小波系數，提出使用l1范數計算全局閾值。通過全局閾值和每一層小波系數構建估計小波系數表達式，最后使用小波重構算法得到去噪后的圖像。本發明的方法相對于現有技術中具有去噪性能更好的優點，并且通過幾組實驗數據對比，證明本發明的合理性和魯棒性。

技術領域

本發明屬于數字圖像降噪領域，具體涉及一種針對高通量基因測序圖像的去噪方法。

背景技術

高通量基因測序圖像承載著豐富的人類基因信息，極高的清晰度要求已經成為衡量實驗成功的重要環節。但是由于高通量基因測序圖像在獲取或者傳輸的過程中，會生成多種類型的噪聲，這些噪聲影響后續的圖像處理、點檢測、以及Base Calling等操作，因此，對圖像進行去噪具有重大意義。而主要噪聲包括如下兩類：①高通量基因測序的原始圖像通過CCD相機獲得，當光通過傳感器產生信號電荷的過程視為隨機過程，而在單位時間內，電荷數目在平均值上小的波動被認為是泊松噪聲。②待測序的圖像含有的噪聲具有隨機性或者概率性，在實際應用中，經常會被建模成為均值為零的白噪聲，而圖像中堿基灰度分布滿足高斯分布，因此這種白噪聲就會是高斯白噪聲。所以，高通量基因測序的圖像含有的噪聲包括高斯噪聲、泊松噪聲。

通過CCD相機獲得的高通量基因測序圖像中，由于待測序列的每個堿基都受到熒光蛋白的標記，在圖像中顯示成為由幾個像素組成的亮點。所以圖像是由多個大小不同的亮斑組成，并且圖像極具紋理密度多樣性的特性。由于獲得圖片質量受到設備的限制，原始圖片的信噪比很低。目前針對待測序圖像的去噪算法分為兩類：空間域的圖像去噪算法和頻率域的圖像去噪算法。空間域的圖像去噪算法包括：高斯平滑濾波器，頂帽變換濾波器等；頻率域的圖像去噪算法包括：基于硬閾值的小波閾值收縮法，基于軟閾值的小波閾值收縮法等。

(1)高斯平滑濾波

若對原圖I使用高斯核Gσ進行圖像平滑去噪，濾波后的圖像J應表示為：

公式中*代表卷積符號。針對圖像中不相干的噪聲，這種平滑去噪方式與濾波器的選取有關，經選擇的濾波器可以使得去噪后的圖像信噪比最大。這是因為點擴散函數(Point Spread Function，PSF)修改了每個亮點的像素分布，進而能夠通過高斯平滑得到更好的去噪效果。

(2)頂帽變換濾波

Yoshitaka Kimori等人提出將改進的頂帽變換算法用于高通量基因測序圖像的去噪和點識別。通過將原圖按照逆時針旋轉N次相同的角度得到N幅圖像，每幅圖像使用線性結構元素進行開運算，然后將經過處理后的圖像按順時針的方向還原成原圖像，選取N幅圖像相同位置最大的灰度值構成開運算后的圖像，最后用原圖減去經過開運算后的圖像得到實驗結果。該方法通過選取大小合適的線性結構元素來抑制噪聲，并能有效的進行點檢測。

(3)基于硬閾值的小波閾值收縮法