[發明專利]直接電子探測相機的成像方法、裝置及計算機設備

有效

• 申請號: 202110271241.X
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113074627B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 章新政;朱東杰
• 申請（專利權）人: 中國科學院生物物理研究所
• 主分類號: G01B9/04
• 分類號: G01B9/04;G01B11/24
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 呂夢雪

1.一種直接電子探測相機的成像方法，其特征在于，包括：

獲取直接電子探測相機拍攝的冷凍樣品的原始圖像；

對所述原始圖像中的團簇進行分類，得到低信噪比團簇和高信噪比團簇，并生成所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像；

利用所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像進行三維重構，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型；

基于所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，計算所述低信噪比團簇對應的濾波函數；

利用所述濾波函數對所述低信噪比團簇對應的圖像進行濾波處理，并將所述低信噪比團簇對應的濾波處理后的圖像和所述高信噪比團簇對應的圖像進行疊加，得到所述冷凍樣品對應的輸出圖像；

其中，所述基于所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，計算所述低信噪比團簇對應的濾波函數，包括：

基于所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，計算所述低信噪比團簇對應的信噪比和所述高信噪比團簇對應的信噪比；

基于所述低信噪比團簇對應的信噪比和所述高信噪比團簇對應的信噪比，計算所述低信噪比團簇對應的濾波函數，其中，所述濾波函數為：

其中，w為所述濾波函數，SNR₁和SNR₂為所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的信噪比，NPS₁和NPS₂為所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的噪聲功率譜。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，計算所述低信噪比團簇對應的信噪比和所述高信噪比團簇對應的信噪比，包括：

基于所述低信噪比團簇對應的三維模型和所述高信噪比團簇對應的三維模型，分別計算所述低信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數和所述高信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數；

依據所述低信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數和所述高信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數，分別計算所述低信噪比團簇對應的信噪比和所述高信噪比團簇對應的信噪比。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像進行三維重構，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，包括：

對所述原始圖像進行單顆粒分析，得到所述原始圖像中顆粒的空間取向和平移信息；

基于所述空間取向，所述平移信息，以及所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像進行三維重構，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述空間取向，所述平移信息，以及所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像進行三維重構，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的三維模型，包括：

對所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的圖像進行奇偶分類，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的奇數組圖像和偶數組圖像；

基于所述空間取向和所述平移信息，對所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的奇數組圖像和偶數組圖像進行三維重構，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的奇三維模型和偶三維模型；

所述基于所述低信噪比團簇對應的三維模型和所述高信噪比團簇對應的三維模型，分別計算所述低信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數和所述高信噪比團簇對應的傅里葉殼相關系數，包括：

基于所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的奇三維模型和偶三維模型，計算所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇分別對應的傅里葉殼相關系數。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始圖像中的團簇進行分類，得到低信噪比團簇和高信噪比團簇，包括：

利用預設高斯拉普拉斯卷積算法確定所述原始圖像中的團簇集合，并分割所述團簇集合中包含的團簇；

確定所述團簇對應的屬性信息，其中，所述屬性信息包括團簇對應的面積、總激發值和峰值中的至少一種；

基于所述屬性信息對所述團簇進行分類，得到所述低信噪比團簇和所述高信噪比團簇。