[发明专利]纳米视觉图像中细胞高速运动特征标注方法

摘要

本发明公开了一种纳米视觉图像中细胞高速运动特征标注方法，首先对采集的细胞视频图像进行特征点检测，计算图像中像素点所对应的黑塞矩阵行列式的值，并判别该点是否为特征点，获取包括坐标和所在的尺度等位置信息；完成特征点位置信息检测之后，需要确定特征点主方向以及构造描述子向量，以对特征点进行有效的描述；最后采用特征描述子向量的距离(如欧式距离、马氏距离等)作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。该方法适合同一物体在不同位置和不同时刻形成的两幅图像的配准；通过多尺度分层滤波的方式，避免了在纳米尺度高倍显微镜下，细胞光学图像存在的光学衍射、散射等噪声的影响；可通过通用参考代码实现，开发成本低。

主权项

一种纳米视觉图像中细胞高速运动特征标注方法，其特征在于，依次包括对输入图像进行特征点检测、特征点描述和图像配准标注，所述对输入图像进行特征点检测依次包括以下步骤：S11生成积分图像，所述积分图像的点I(x,y)的像素值是输入图像中从原点到横坐标小于x，纵坐标小于y所形成区域内所有像素亮度值之和；S12对所述积分图像进行卷积，并用加权后9*9大小的盒状滤波器进行滤波处理；S13用盒状滤波器构造黑塞矩阵，计算滤波处理后图像上的点的黑塞矩阵行列式值；S14建立多幅尺度逐渐增加的图像堆，所述图像堆分若干组，每组分若干层，每组内各层图像是对输入图像与按不同尺寸扩展的盒状滤波器进行滤波处理所得，下一组图像由上一组图像按隔点采样所得；S15丢弃所有像素值小于设定阈值的像素点，并去除在3*3*3邻域内所述步骤S13中黑塞矩阵行列式值不是最大值的点，剩余像素点为特征点，对所述特征点进行插值达到亚像素级精度；所述特征点描述依次包括以下步骤：S21在输入图像中以所述特征点为中心，6σ为半径建立圆形邻域，对所述圆形邻域进行间隔为σ的采样，再对采样内各点计算水平和垂直方向的Harr小波响应值，并对所述响应值作高斯加权处理；S22利用扇形滑动窗口计算模和幅角，在以特征点为中心、以水平和垂直方向的Harr小波响应值为横纵坐标建立的坐标系中，以张角为60度、原点为中心的扇形作为滑动窗口，累加窗口内各点的水平垂直方向的Harr小波响应值，计算模值和幅角，旋转一周后，产生的最大模值所对应幅角就是特征点主方向；S23在输入图像中以所述特征点为中心，20σ为边长建立正方形邻域，旋转所述正方形邻域使其与特征点主方向保持一致，对旋转后正方形邻域进行间隔为2σ的采样，并将旋转后正方形邻域分成16子区域，计算每个子区域中25个像素的相对特征点方向的水平、垂直方向的Harr小波响应值，并作高斯加权处理；累加各子区域中的Harr小波响应值得到各子区域的四维特征向量，将16个子区域的特征向量融合在一起构造64维的特征向量即为SURF特征描述子向量；所述σ为特征点所在尺度的大小；所述图像配准标注依次包括以下步骤：S31在每个连续的两帧图像中，取前一帧图像中的某个特征点，在后一帧图像中找出与前一帧图像中的特征点距离最近的前两个特征点，在这两个特征点中，如果最近的距离除以次近的距离少于比例阈值，则后一帧图像中的两个特征点为匹配特征点；S32标注所述匹配特征点，并求得水平位移d_x和垂直位移d_y，然后计算斜率k＝d_y/d_x求得弧度radian＝atan(k)，在后一帧图像中用弧度radian的箭头标注与前一帧图像对应的特征点。