[发明专利]一种景深控制型超分辨率显微数字成像方法及系统在审
申请号: | 202110771827.2 | 申请日: | 2021-07-08 |
公开(公告)号: | CN113534435A | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 马朔昕 | 申请(专利权)人: | 南京泰立瑞信息科技有限公司 |
主分类号: | G02B21/36 | 分类号: | G02B21/36;G02B21/16;G02B21/06 |
代理公司: | 南京行高知识产权代理有限公司 32404 | 代理人: | 李晓 |
地址: | 210012 江苏省南京市雨花台*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 景深 控制 分辨率 显微 数字 成像 方法 系统 | ||
1.一种景深控制型超分辨率显微数字成像方法,在通过显微镜成像传感器在标准白光下采集得第一图像的基础上,还包括以下特征步骤:
通过所述显微镜成像传感器采集标本在中紫外光或远紫外光照射下的第二图像,所述中紫外光或远紫外光的光源与所述显微镜成像传感器位于所述标本同一侧;
若所述采集得的所述第一图像为非YUV图像,将第一图像转换为YUV色域图像,第一图像中任一像素的Y值记为Y1,x,y,所述第一图像中任一像素的U值记为U1,x,y,所述第一图像中任一像素的V值记为V1,x,y;
若所述采集得的所述第二图像为非YUV图像,将第二图像转换为YUV色域图像,第二图像中任一像素的Y值记为Y2,x,y;
建立关于第二图像的高斯核滤波图像,即用二维高斯核矩阵与第二图像进行卷积运算,建立时所采用的高斯核矩阵计算方法为:已知传感器象元尺寸p纳米,物镜的红光解析力为q纳米,预设效正系数u,则高斯核半径r为(uq/p)个像素向上取整,所述高斯核滤波图像中的任一像素的Y值记为YGaussian,x,y;
对所述第二图像中每一像素的Y值进行归一化处理,获得归一化后的Y值Ynorm,x,y;
通过所述Ynorm,x,y、U1,x,y和V1,x,y,获得目标图像。
2.根据权利要求1所述景深控制型超分辨率显微数字成像方法,其特征在于:在获取第二图像后,还进行图像相位修正,
在所述图像相位修正时,利用SURF特征点匹配或最大互信息法将第一图像与第二图像进行对准匹配,
在对准匹配后,仅保留第一图像和第二图像均包括的图像像素点信息,并重新统计保留后的所有像素的x轴和y轴位置信息。
3.根据权利要求1所述景深控制型超分辨率显微数字成像方法,其特征在于:在对所述第二图像进行所述归一化处理时,Ynorm,x,y=Y2,x,y/YGaussian,x,y*Y1,x,y。
4.根据权利要求2所述景深控制型超分辨率显微数字成像方法,其特征在于:在通过所述SURF特征点匹配时,先在第一图像中提取出第一组特征点,再在第二图像中通过相同方法也提取出相同的第二组特征点,通过所述两组特征点的匹配比较获得第一图像和第二图像之间的相对位移信息,
并以该相对位移信息统计出第一图像和第二图像中均包括的图像像素点及其X轴和Y轴位置信息。
5.根据要求要求4所述景深控制型超分辨率显微数字成像方法,其特征在于:
所述特征点提取采用自适应门限策略,所述自适应门限策略进行特征点提取时,
在每幅图像内使用SURF或SIFT特征点处理算法,计算每个像素点的特征点显著性,所述显著性的数学含义是这个像素点的Hessian特征矩阵的行列式;
预设特征点数目上限值Kmax以限制计算负荷上限,以及特征显著性最低门限值Tmin以判定是否存在任何可用特征最低门限值Tmin;
将每幅图像割为若干相互重叠的区域,在每个区域检验是否所有像素特征显著性均小于Tmin,也即是否为空白区域;记空白区域数目在总区域数的比例p,进而计算预期的特征点数目Kexp=(1-p)Kmax;
将图像全视野内所有特征显著性为局部极大值的像素坐标按照显著性降序排列,取其前Kexp个为此视野最终特征点集合,使用特征点描述向量记录特征点临近像素点的时频域特性。
6.根据权利要求1所述景深控制型超分辨率显微数字成像方法,其特征在于:在第二图像转换为YUV色域图像时,将第二图像中任一像素的U值和V值均记为0。
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