[发明专利]一种基于非线性变换的凝胶图像校正方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于非线性变换的凝胶图像校正方法及系统，其中该方法包括：接收待校正凝胶图像，将待校正凝胶图像与预存的标准凝胶图像进行对比，得到待校正凝胶图像的垂直校正系数和列数，进而构建出笑脸形变模型；生成两个大小相同的网格空间，用于分别覆盖整个待校正凝胶图像需要形变的部分和标准凝胶图像，确定出待校正凝胶图像的网格坐标和标准凝胶图像的网格坐标；利用笑脸形变模型对待校正凝胶图像的网格空间进行变形，得到待校正凝胶图像变形后的坐标；计算B样条形变模型的控制点系数，构建出B样条形变模型；对待校正凝胶图像的网格空间依次进行笑脸形变和B样条形变，最后输出校正后的凝胶图像。

技术领域

本发明属于凝胶图像校正领域，尤其涉及一种基于非线性变换的凝胶图像校正方法及系统。

背景技术

双向凝胶电泳技术从1975年产生，已经成为蛋白质组学研究的核心技术之一，双向凝胶电泳技术利用蛋白质等电点和分子量的不同来分离复杂蛋白质组份。通过第一向的等电聚焦电泳(IEF)和第二向的聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)将蛋白质进行双向分离，将分离好的二维凝胶电泳扫描存档，即采集到双向凝胶电泳图像。在相关的研究中，采集两张或多张凝胶图像，分析哪些对应的蛋白点对发生了变化，从而提取这些感兴趣的蛋白点对进行研究；或者通过实验分析鉴定蛋白质在未感染病菌与感染病菌情况下的异常变化，从而诊断各种疾病。因此，凝胶图像的匹配问题成为研究的重要问题之一。

双向凝胶电泳图像中含有大量蛋白质点，蛋白质的形状大小灰度都会有所不同。在凝胶图像的获取过程中，即使对同一个特定样本进行重复分析，由于蛋白点的移动或形变、光照或者环境的改变、所用仪器的多样性及其使用所致噪声以及图像采集过程中视角改变等问题，也可能造成凝胶图像间的失真。为了更好地进行蛋白质组的分析，首先要去除失真，图像校正是指对失真图像进行的复原性处理。如果能进行有效的校正形变，将会对凝胶图像的匹配起到非常积极的作用。因此，对凝胶图像的失真进行形变校正是基于计算机的2-DE图像分析关键一步。

图像形变就是利用一个空间变换,使得一幅图像上的点映射到另一幅图像的对应点上。在校正过程中,将待配准的两幅图像称为标准图像和待校正图像,分别用I_s和I_m表示。校正过程实际上就是将待校正图像通过空间变换映射到标准图像对应位置的最优化问题。I_s(x,y)和I_m(x,y)分别代表各自对应点的灰度值。因此图像的形变可以用下面的公式来表示：I_s(x,y)＝I_m(f(x,y))，这里(x',y')＝f(x,y)代表一个二维空间变换。

80年代中期，主要采用刚性变换，用基于图像灰度的方法，决定刚性变换的参数。20世纪初，从仿射变换开始，1992年Tang和Suen分析了多项式变换，应用于解决凝胶图像的失真校正，但是多项式变换不能校正所有的几何失真。1992年Conradsen和Pedersen提出一种通过立方卷积插值法重新采样的多分辨率方法来去除低分辨率的全局失真和高分辨率的局部失真，通过最小化平方差的和来估算凝胶图像间的不同，和互相关技术基本一致，增加分辨率，但是没有考虑平滑约束，不能得到清晰的校正图像。1994年Glasbey,C.A.andWright,F.针对多轨迹凝胶电泳中，由于、蛋白质的不均一的流动性产生的“微笑”和“皱眉”形变，提出了用一个梯度滤波器来估计边带方向，但这种方法不能处理由轨道本身造成的失真。

综上所述，由于凝胶图像具有非线性失真的特点，而针对凝胶图像校正的方法只能单独适用于全局形变或局部校正，还没有寻找到合适的形变函数来同时适用于上述两种情况且在保证形变的平滑性同时又能达到较好的匹配效果，图像的校正效果差且不准确。

发明内容

为了解决现有技术的缺点，本发明提供了一种基于非线性变换的凝胶图像校正方法。

一种基于非线性变换的凝胶图像校正方法，包括：