[發明專利]一種顯微系統的實時大尺度圖像合成算法

有效

• 申請號: 202011623367.0
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112819735B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 李磊;劉淑斌;鄭若鵬
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 成都智涌知識產權代理事務所(普通合伙) 51313
• 代理人: 張洪

本發明公開了一種顯微系統的實時大尺度圖像合成算法，涉及顯微光學成像和圖像處理技術領域，該算法采用了多線程的并行圖像采集式，既便捷又迅速；利用多線程技術僅對感興趣區域ROI提取特征，避免了對合成圖像無貢獻的特征點的計算，大大的減少了計算時間和計算步驟，避免了錯誤特征點的影響，提高了所提取特征點的準確度和效率；在GPU加速環境下，并行按由密至疏的方法求取各圖像的匹配對集，極大的減少了對特征點稀疏區域的計算，優先保證密集特征集的匹配，提高了處理效率和精度；基于參考線的長度和斜率篩選最優匹配對，簡化了計算過程；該算法易于實現顯微系統的實時大尺度圖像合成。

技術領域

本發明涉及顯微光學成像和圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種用于顯微系統的實時大尺度圖像合成算法。

背景技術

由于光學成像原理的限制，傳統光學顯微鏡的視場被限制在比較小的范圍內，大多數傳統光學顯微鏡(10×)的物方視場被限制在2.5mm以下，并且采用相對比較笨拙的掃描方式(鏡頭掃描、轉盤掃描)和移動載物臺的方式來進行顯微成像。這不但對觀察樣品特定區域帶來極大不便，特別是對感興趣區域局部細節的把控，而且對大范圍快速觀測微小物體等更是無能為力。顯微領域的處理時間是很寶貴的，一邊掃描一邊再返回去處理數據是十分不科學的。然而，雖然已經有可用于顯微成像的圖像合成算法，但傳統意義上的圖像合成算法要么因速度慢而無法實時成像，往往采取先采集保存圖像再選擇后處理的方式；要么因計算量大精度低等原因而無法形成大尺度成像，這給我們的實時大尺度顯微成像造成很大的困擾。因此，急需一種快捷有效且可實時大尺度成像的圖像合成算法，即一種視頻幀率、合成精度高的顯微圖像合成算法以滿足工程上的需求，該算法可被廣泛應用于生命科學、醫學治療和微納光學等研究領域。

發明內容

本發明在于提供一種顯微系統的實時大尺度圖像合成算法，其能夠緩解上述問題。

為了緩解上述的問題，本發明采取的技術方案如下：

本發明提供了一種顯微系統的實時大尺度圖像合成算法，包括以下步驟：

S1、并行采集樣本的多個不同視野的圖像，構成圖像序列S，相鄰兩圖像具有重疊區域，設W為S中的任一圖像；

S2、確定S中各圖像的感興趣區域ROI，設WROI表示W的感興趣區域；

S3、并行提取S中各圖像ROI的特征點集，對于WROI，其特征點集是根據W的待匹配圖像提取的，該待匹配圖像指的是S中與W具有重疊區域的圖像，記為WD，設WDROI表示WD的感興趣區域；

S4、在GPU加速環境下，并行求取S中各圖像的M個匹配對集，

對于W，獲取其M個匹配對集的方法為：

S41、根據WROI的特征點集，基于概率密度函數求取WROI的特征點分布密度情況，根據該特征點分布密度情況，按照由密至疏的順序將WROI劃分為N個子區域，將其中前M個子區域作為有效子區域，按照由密至疏的順序，WROI的有效子區域與WDROI的有效子區域一一對應；

S42、對于WROI的每一有效子區域，將其特征點與其對應有效子區域的特征點匹配，得到多個匹配對并構成W的匹配對集；

S5、對于S中的每一圖像，將其與其待匹配圖像的中心連線，得到參考線；

S6、基于參考線的長度和斜率，從匹配對集篩選出若干最優匹配對；

S7、確定圖像合成區域，對該圖像合成區域進行預處理后，采用最優匹配對在該區域合成得到最終的圖像。

本方案的技術效果是：

1)采用了多線程的并行圖像采集式，既便捷又迅速；