[發(fā)明專利]基于總變分區(qū)域選取的明視野顯微鏡全景圖像對(duì)齊算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110674960.6
• 申請(qǐng)日: 2021-06-17
• 公開（公告）號(hào): CN113362362B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李小軍;高崇軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 易普森智慧健康科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/181
• 分類號(hào): G06T7/181;G06T7/60;G06T7/70;G06T5/50
• 代理公司: 深圳市中科創(chuàng)為專利代理有限公司 44384
• 代理人: 彭西洋;譚雪婷

1.基于總變分區(qū)域選取的明視野顯微鏡全景圖像對(duì)齊算法，其特征在于包括如下步驟：

S1，輸入若干待對(duì)齊拼接圖像；

S2，提取待拼接圖像邊界先驗(yàn)重疊區(qū)域作為圖像對(duì)齊搜索區(qū)域；

S3，二次總變分提取特征區(qū)域；

S4，采用MSE均方誤差計(jì)算相對(duì)偏移；

S5，根據(jù)相對(duì)偏移計(jì)算圖像全局偏移；

S6，根據(jù)步驟S5計(jì)算出的偏移數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像的裁剪和平移完成全景圖像拼接；

其中，步驟S3具體包括如下步驟：

S31，確定一內(nèi)容豐富且圖像邊緣信息強(qiáng)的區(qū)域；

S32，利用像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)灰度差信息，使用sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行卷積操作，分別計(jì)算x和y兩個(gè)方向的梯度；

S33，采用梯度平方的計(jì)算方式，提高強(qiáng)邊緣的敏感性，計(jì)算出圖像各點(diǎn)梯度大小；

S34，對(duì)圖像各點(diǎn)梯度大小的平方進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到塊二次總變分特征圖；

S35，在參考圖像中，取對(duì)應(yīng)以塊二次總變分特征圖中最大值位置點(diǎn)為中心的區(qū)域作為對(duì)齊模板；

其中，步驟S4采用MSE均方誤差計(jì)算相對(duì)偏移中，具體包括如下步驟：

S41，確認(rèn)待對(duì)齊圖像的先驗(yàn)重疊區(qū)域；

S42，令對(duì)齊模板在先驗(yàn)重疊區(qū)域中遍歷滑動(dòng)；

S43，利用像素信息計(jì)算兩者之間的相似性，并采用MSE均方誤差來(lái)度量相似性；

S44，確認(rèn)MSE均方誤差最小的點(diǎn)為所求的對(duì)齊最佳位置，根據(jù)初始位置與對(duì)齊最佳位置的坐標(biāo)差計(jì)算得到相對(duì)偏移；

在步驟S32中，x和y方向的sobel算子分別為：

在步驟S33中，梯度平方的計(jì)算公式為：

其中I為參考圖像；

步驟S34中，塊二次總變分特征圖

U為對(duì)齊模板大小的全1矩陣算子，即

其中，h×w為對(duì)齊模板區(qū)域的高度X寬度；

步驟S43中，MSE均方誤差計(jì)算公式如下：

其中，

(i,j)為每一個(gè)位移點(diǎn)的坐標(biāo)；

(x,y)為對(duì)齊模板T和先驗(yàn)重疊區(qū)域V對(duì)應(yīng)位置坐標(biāo)；

h和w分別為對(duì)齊模板T的高度和寬度；

步驟S5具體包括如下步驟：

S51，計(jì)算視野圖像與位于其上面的圖像的左右和上下偏移量；

S52，計(jì)算視野圖像與位于其左側(cè)的圖像的左右和上下偏移量；

S53，利用總變分加權(quán)計(jì)算出視野圖像的左右和上下偏移量；

在步驟S53中，計(jì)算視野圖像的左右和上下偏移量的公式分別如下：

左右偏移量公式：Ls_i,j＝(Ls1*TV_T+Ls2*TV_L)/(TV_T+TV_L)；

上下偏移量公式：Ts_i,j＝(Ts1*TV_T+Ts2*TV_L)/(TV_T+TV_L)；

其中：

視野圖I_i,j，與上面圖像I_i-1,j計(jì)算得到的左右偏移為L(zhǎng)s1，上下偏移為Ts1，與左邊圖像I_i,j-1計(jì)算得到的左右偏移為L(zhǎng)s2，上下偏移為Ts2，根據(jù)公式得到上面圖像和左邊圖像的對(duì)齊模板總變分分別為TV_T和TV_L。