[发明专利]一种基于图像融合和阈值分割的冷冻电镜单颗粒挑选方法

权利要求书

1.一种基于图像融合和阈值分割的冷冻电镜单颗粒挑选方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入冷冻电镜图像数据，并对图像数据进行归一化处理；

步骤2：对归一化处理后的图像文件依次缩小，生成一系列不同尺度的图像；

步骤3：将不同尺度图像恢复为与归一化图像具有相同尺寸的图像；

步骤4：将由多尺度图像恢复的图像累加取均值，获取融合图像；

步骤5：对融合图像，分离颗粒图像与背景，获得颗粒区域图像；

步骤6：对阈值分割得到的颗粒区域图像去除异常区域；

步骤7：根据去除异常区域后颗粒区域图像，计算轮廓中心，得到冷冻电镜图像中颗粒的位置坐标；

步骤2中，对归一化处理后的图像文件使用基于Lanczos算法的插值方法，将图像依次缩小；

步骤2.1：计算Lanczos采样所需的Lanczos核和插值公式；

Lanczos核为：

式中a是一个正整数，为采样窗口大小；x为待插值点位置；

对于二维插值函数：

式中，L(x,y)＝L(x)L(y)，a是一个正整数，用于确定采样窗口大小；i和j为样本序列坐标，x和y为待插值点的位置坐标；s(i,j)为采样窗口内的像素点的值；

步骤2.2：根据Lanczos核和插值公式，生成下采样图像；对于尺寸为m×n的图像I，缩放系数为r，采样窗口为win(a)，图像经过缩放后形成尺寸为(m·r)×(n·r)的新图像I’，对于新图像中的每一点[i’,j’]在原图中插值的坐标为[x,y]，那么对图像的下采样过程即为：

其中x＝i'/r,y＝j'/r；

记I’＝subsampling(I)，为使用Lanczos采样对图像I下采样得到新的图像I’；对于未进行下采样的归一化处理后的冷冻电镜图像I，其尺寸为m×n，用I₀表示未缩小的图像，I₁、I₂......I_t分别表示第1次、第2次......第t次下采样图像，其尺寸依次为(m/2)*(n/2)、(m/4)*(n/4)、......、(m/2^t)*(n/2^t)，多级下采样获得多尺度图像的过程为：

式中，I_k表示第k次下采样得到的图像，I_k-1为第k-1次下采样的结果图像，其中下采样总次数t的计算方法为：

式中min(m,n)表示取m、n中较小者，表示对x向下取整；

步骤4中，图像融合的方式如下，

式中，I_d表示最终的融合图像，I₀为步骤1中进行归一化处理后的电镜图像，t为下采样总次数；I_k表示第k次下采样得到的图像，I'_k为由I_k直接上采样放大得到的图像，t为下采样次数；

步骤1中，使用百分位归一化方法将冷冻电镜图像文件转化为jpg格式图像文件；

具体包括以下子步骤：

步骤1.1：根据原始冷冻电镜图像数据计算图像的概率密度函数PDF和图像累积分布函数CFD；

步骤1.2：确定归一化使用的百分位数α，图像的概率密度函数、图像累积分布函数、百分位数α、下α分位点y_lowfra与上α分位点y_highfra的关系为：

式中f(x)为图像的概率密度函数PDF，F(x)图像累积分布函数CFD，根据上式计算出图像概率密度函数的下α分位点y_lowfra与上α分位点y_highfra；x为图像的像素值；

步骤1.3：对于一幅尺寸为m×n原始冷冻电镜图像使用百分位归一化处理，归一化处理函数为：

式中y[i,j]表示图像第i行第j列像素值，y’[i,j]表示归一化后像素值，式中m、n分别图像的行数和列数，0≤i≤m，0≤j≤n，round()函数表示四舍五入取整函数；

步骤3中，对所有不同尺度的图像使用基于Lanczos算法的插值方法，将不同尺度图像恢复为与归一化图像具有相同尺寸的图像；

步骤5中，对融合图像使用基于最大类间方差的阈值分割法分割，获取颗粒区域；

设图像有K个类c₁,c₂,c₃,......c_k，类间方差为：

式中

其中p_i为灰度值i在图像中出现的频率，m_G为全局灰度平均值；K个类由K-1个阈值分割，这些阈值k₁*,k₂*,k₃*,......k_K-1*使得类间方差最大，

式中L-1为最大灰度值，使用上式计算得到阈值k1*，令融合图像中像素值大于阈值k1*的值等于255，小于或等于阈值k1*的值等于0，得到对融合图像阈值分割后的结果图；

步骤6中，对分割后的结果图使用点融合的方式进行处理，进行形态学处理，去除背景中被分割出来的噪点，并且融合距离小于预设值的区域；

步骤7中，使用寻找轮廓的算法，找到所有不连通的区域，并且计算每个区域的中心坐标，最后判断颗粒中心距离图像边缘距离，若小于颗粒直径则舍弃该坐标，最终形成的点集即是初步颗粒挑选得到的颗粒中心坐标集。