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[發明專利]一種小鼠舌頭切片顯微序列圖像的拼接方法在審

專利信息
申請號: 201710648122.5 申請日: 2017-08-01
公開(公告)號: CN107451985A 公開(公告)日: 2017-12-08
發明(設計)人: 鄭麗敏;程國棟;楊璐;田立軍 申請(專利權)人: 中國農業大學
主分類號: G06T5/50 分類號: G06T5/50;G06T7/30
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 100083 北京市海淀*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 小鼠 舌頭 切片 顯微 序列 圖像 拼接 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種小鼠舌頭切片顯微序列圖像的拼接方法,屬于圖像處理領域。

背景技術

在小鼠舌頭三維重建的過程中,需要得到小鼠舌頭的完整顯微圖像。但是在拍攝時為了達到像素要求,并不能直接通過拍攝得到所需圖像,只能對顯微鏡下的部分舌頭區域進行拍攝。因此,為得到一張玻璃切片的完整顯微圖像,需要拍攝50張照片,且圖像分辨率大,為得到完整圖像,需要對所有的圖片進行拼接,生成完整的像素切片圖像。

發明內容

本發明的目的是提供一種小鼠舌頭切片顯微序列圖像的拼接方法,其可以有對小鼠舌頭序列圖像的快速準確的拼接和配準。本發明采用以下技術方案:

一種小鼠舌頭切片顯微序列圖像的拼接方法,包括以下步驟:

(1)圖像獲取。首先通過標定、包埋、切割、展片、染色、烘干等步驟制作小鼠舌頭切片,對制作好的小說舌頭切片進行拍攝。儀器采用光學顯微鏡進行和明美顯微圖像采集設備,在軟件Mshot中觀察、獲取顯微圖像。

(2)圖像拼接。首先對輸入的序列圖像進行拼接,先抽取無序圖像的SIFT特征,用K維搜索樹為每一個特征點找到最近的K個匹配點,選出包含匹配點最多的6張圖像,用概率模型驗證圖像匹配的有效性,找出匹配圖像的連通分量,找出旋轉角度和焦距進行圖像變換,使用雙邊濾波進行全景渲染,平滑連接,最后輸出全景圖像;

(3)圖像預處理。對拼接后的圖像進行自動色階處理,去除背景光及白平衡帶來的影響,再用柔邊噴槍去除黑色背景和雜質,最后裁剪成統一分辨率且居中的圖像。

本發明的優點:

1、本發明可以對小鼠舌頭顯微切片序列圖像集合進行拼接,使之可以達到進行三維重建的要求;

2、本發明在小鼠舌頭切片顯微圖像拼接具有數量多、圖像分辨率高、亮度不均、重合部分少等缺點的情況下可以快速正確的等圖像進行拼接;

附圖說明

圖1為本發明的方法流程圖。

圖2為本發明SIFT特征抽取流程圖。

具體實施方式

為更進一步闡述本發明為達成預定發明目的所采取的技術手段及功效,以下結合附圖及較佳實施例,對依據本發明提出的其具體實施方式、結構、特征及其功效,詳細說明如后。

如圖1所示,一種小鼠舌頭切片顯微序列圖像的拼接方法,包括以下步驟:

(1)圖像獲取。首先通過標定、包埋、切割、展片、染色、烘干等步驟制作小鼠舌頭切片,對制作好的小說舌頭切片進行拍攝。儀器采用光學顯微鏡進行和明美顯微圖像采集設備,在軟件Mshot中觀察、獲取顯微圖像。

(2)圖像拼接。首先對輸入的序列圖像進行拼接,先抽取無序圖像的SIFT特征,用K維搜索樹為每一個特征點找到最近的K個匹配點,選出包含匹配點最多的6張圖像,用概率模型驗證圖像匹配的有效性,找出匹配圖像的連通分量,找出旋轉角度和焦距進行圖像變換,使用雙邊濾波進行全景渲染,平滑連接,最后輸出全景圖像;

(3)圖像預處理。對拼接后的圖像進行自動色階處理,去除背景光及白平衡帶來的影響,再用柔邊噴槍去除黑色背景和雜質,最后裁剪成統一分辨率且居中的圖像。

上述步驟(1)圖像獲取步驟如下:

首先制作小鼠舌頭玻璃切片。選用生物組織絲作為標定物,在樣本包埋前,先插入兩根拉直的標定物。然后對舌頭組織進行包埋,包埋材料選用石蠟。對包埋好的石蠟塊使用切片機進行切割,切片厚度是20微米。接下來在展片槽中將切片進行展開,使用酒精對切片進行染色,還原組織顏色,再放到烤箱中烘干,最后將切片制作成便于保存和運輸的玻璃切片;

然后對玻璃切片進行拍攝。本方法采用光學顯微鏡,物鏡放大倍數為4倍。明美顯微圖像采集設備可以連接顯微鏡與電腦,在軟件MShot中觀察、獲取顯微圖像。在拍攝過程中本方法要求任意一張圖像與其它至少一張圖像存在交集,即重合部分。因而按照從左到右、從上往下的順序拍攝,相鄰圖像存在重合部分。即顯微鏡的視野先向右移,再向下移,逐個拍攝,直至所有局部圖像的總面積足以覆蓋原切片中的舌頭區域。然后人工對拍攝的照片進行篩選判斷,對于不合格的圖片及時進行補拍或者直接更換切片。

上述步驟(2)圖像拼接步驟如下:

(a)輸入:n張未排序的圖像;

(b)抽取n張圖像的SIFT特征,如圖2所示。將原始圖像轉化為灰度圖像,并在此基礎上生成對應的尺度空間,采用高斯卷積核對圖像進行尺度變換,得到如下定義的尺度空間:

L(x,y,σ)=G(x,y,σ)*I(x,y)

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