[發明專利]基于總變分區域選取的明視野顯微鏡全景圖像對齊算法

有效

• 申請號: 202110674960.6
• 申請日: 2021-06-17
• 公開（公告）號: CN113362362B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 李小軍;高崇軍
• 申請（專利權）人: 易普森智慧健康科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/181
• 分類號: G06T7/181;G06T7/60;G06T7/70;G06T5/50
• 代理公司: 深圳市中科創為專利代理有限公司 44384
• 代理人: 彭西洋;譚雪婷

本發明提供基于總變分區域選取的明視野顯微鏡全景圖像對齊算法，包括如下步驟：輸入若干待拼接圖像，提取先驗重疊區域，二次總變分提取特征區域，采用MSE均方誤差計算相對偏移，計算圖像全局偏移，拼接全景圖像結果；采用基于二次總變分的方式進行區域選取，找出內容豐富且圖像邊緣信息強的區域作為對齊模板，然后利用像素信息通過MSE度量匹配最佳位置，結合總變分加權的方式來確定相鄰圖像間的偏移，達到兼顧兩方向對齊的目的，對相鄰兩張視野圖的重疊量獲取一個先驗知識，從而克服了基于像素的對齊方式計算復雜度高的缺點。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及基于總變分區域選取的明視野顯微鏡全景圖像對齊算法。

背景技術

圖像配準算法主要分為兩大類：基于像素的配準算法和基于特征的配準算法。

基于像素信息的配準算法大致分為三類：互相關法(也稱模板匹配法)、序貫相似度檢測匹配法、交互信息法。其中基于互信息配準方法比其他基于全局信息內容的配準方法具有更靈活、更準確的特點，已成為最受歡迎的圖像配準方法之一。Frederik Maes andAndre Collignon應用互信息來度量兩幅圖像中對應體素的圖像強度之間的統計依賴性或信息冗余。Xiaoxiang Wang和Jie Tian在他們的論文中提出了一種基于互信息的配準方法，使用梯度信息而不是像素強度信息。Hartkens等人在基于體素的配準算法中引入了特征信息，以整合關于預期變形的更高層次信息。Butz and Thiran回顧了互信息的一般定義，選擇邊緣特征進行圖像配準。Frederik Maes，Andre提出了一種新的基于直方圖的方法來估計和最大化兩個多模態和可能多頻帶信號之間的互信息。這些方法將圖像特征直接與互信息方法相結合，具有許多基于特征和基于強度的方法的優點。然而，基于互信息的方法有其自身的局限性，例如，當圖像的分辨率較低，圖像包含的信息較少，或者重疊區域較小時，互信息可能會導致配準錯誤(Pluim等)。劉嚴嚴等人使用模板匹配法對圖像進行配準，從參考圖像中選取兩條平行線段作為模板，在待配準圖像重疊區域內滑動，使用相似性度量比較對應位置灰度差值，獲取最佳配準位置。模板匹配法中常用的相似性度量方式有SSD(MSE)、SAD等。模板匹配法使用像素列的灰度信息作為配準依據，計算量可大幅度減少，但所選取的像素列信息量過少會導致較高的誤配率。

基于圖像特征的配準算法通常是提取圖像具有的特殊性質的特征作為配準依據，較為常用的是輪廓和角點特征。陳旭陽等人根據輪廓曲率和包圍面積來構造特征表示關系，利用極值點的幅值誤差和相對位置誤差來構造評價函數，該方法具有時間復雜度低和抗噪能力強的特點。Lowe等人提出了基于SIFT特征配準算法，該方法通過對特征點鄰域內的梯度直方圖統計來構建特征向量，并為每個特征點分配一個或多個方向，所有后面的對圖像數據的操作都相對于關鍵點的方向、尺度和位置進行變換。因此，該方法對旋轉、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩定性，其缺點是計算量過大。小波變換是常用的基于特征的圖像配準方法，El-hazawi解釋了基于小波的圖像配準并實現了并行計算。Hala S.Own和Aboul Ella Hassanien在他們的論文中提出了一種使用Q-shift復小波變換(Q-shift CWT)的高效圖像配準技術。實驗結果表明，與經典小波變換相比，該算法提高了計算效率，獲得了魯棒性和一致性的圖像配準。Azhar Quddus和Otman Basir提出了一種新穎的、全自動的、基于小波的多階段圖像配準技術，用于圖像檢索。他們使用具有互信息(MI)的多尺度小波表示來促進多分辨率下重要解剖結構的匹配，該方法在多階段小波域中的應用具有一定的創新性。然而，基于圖像特征的配準算法一般需要對圖像進行去噪等預處理進一步提煉、篩選特征信息，計算復雜度較高。

由于采集的細胞圖像要進行放大才有利于醫生觀察分析，所以一張玻片需要采集多張視野圖，由于硬件設備的精度問題，采集的相鄰兩張往往很難做到可以無縫拼接，要么重疊一部分，要么缺失一部分，即存在上下左右的錯位問題，這導致多張視野圖拼接成一張大圖供給醫生觀看時視覺感受特別差，所以此時需要對齊拼接算法對所有視野圖進行對齊，去掉重疊和錯位部分，使得多張視野圖能夠無縫拼接，提高全圖閱覽的視覺感受。