CN107451985A - 一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，实现了对小鼠舌头切片显微序列图像的快速准确的拼接，可得到一幅无缝的高分辨率图像。首先制作小鼠舌头切片，然后采集显微序列图片，对采集的显微序列图片进行筛选。对序列图像进行拼接，先抽取无序图像的SIFT特征，用K维搜索树为每一个特征点找到最近的K个匹配点，选出包含匹配点最多的6张图像，用概率模型验证图像匹配的有效性，找出匹配图像的连通分量，找出旋转角度和焦距进行图像变换，使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接，最后输出全景图像，对全景图像进行处理得到目标图像。
Description
技术领域
本发明涉及一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，属于图像处理领域。
背景技术
在小鼠舌头三维重建的过程中，需要得到小鼠舌头的完整显微图像。但是在拍摄时为了达到像素要求，并不能直接通过拍摄得到所需图像，只能对显微镜下的部分舌头区域进行拍摄。因此，为得到一张玻璃切片的完整显微图像，需要拍摄50张照片，且图像分辨率大，为得到完整图像，需要对所有的图片进行拼接，生成完整的像素切片图像。
发明内容
本发明的目的是提供一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，其可以有对小鼠舌头序列图像的快速准确的拼接和配准。本发明采用以下技术方案：
一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，包括以下步骤：
(1)图像获取。首先通过标定、包埋、切割、展片、染色、烘干等步骤制作小鼠舌头切片，对制作好的小说舌头切片进行拍摄。仪器采用光学显微镜进行和明美显微图像采集设备，在软件Mshot中观察、获取显微图像。
(2)图像拼接。首先对输入的序列图像进行拼接，先抽取无序图像的SIFT特征，用K维搜索树为每一个特征点找到最近的K个匹配点，选出包含匹配点最多的6张图像，用概率模型验证图像匹配的有效性，找出匹配图像的连通分量，找出旋转角度和焦距进行图像变换，使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接，最后输出全景图像；
(3)图像预处理。对拼接后的图像进行自动色阶处理，去除背景光及白平衡带来的影响，再用柔边喷枪去除黑色背景和杂质，最后裁剪成统一分辨率且居中的图像。
本发明的优点：
1、本发明可以对小鼠舌头显微切片序列图像集合进行拼接，使之可以达到进行三维重建的要求；
2、本发明在小鼠舌头切片显微图像拼接具有数量多、图像分辨率高、亮度不均、重合部分少等缺点的情况下可以快速正确的等图像进行拼接；
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明SIFT特征抽取流程图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
如图1所示，一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，包括以下步骤：
(1)图像获取。首先通过标定、包埋、切割、展片、染色、烘干等步骤制作小鼠舌头切片，对制作好的小说舌头切片进行拍摄。仪器采用光学显微镜进行和明美显微图像采集设备，在软件Mshot中观察、获取显微图像。
(2)图像拼接。首先对输入的序列图像进行拼接，先抽取无序图像的SIFT特征，用K维搜索树为每一个特征点找到最近的K个匹配点，选出包含匹配点最多的6张图像，用概率模型验证图像匹配的有效性，找出匹配图像的连通分量，找出旋转角度和焦距进行图像变换，使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接，最后输出全景图像；
(3)图像预处理。对拼接后的图像进行自动色阶处理，去除背景光及白平衡带来的影响，再用柔边喷枪去除黑色背景和杂质，最后裁剪成统一分辨率且居中的图像。
上述步骤(1)图像获取步骤如下：
首先制作小鼠舌头玻璃切片。选用生物组织丝作为标定物，在样本包埋前，先***两根拉直的标定物。然后对舌头组织进行包埋，包埋材料选用石蜡。对包埋好的石蜡块使用切片机进行切割，切片厚度是20微米。接下来在展片槽中将切片进行展开，使用酒精对切片进行染色，还原组织颜色，再放到烤箱中烘干，最后将切片制作成便于保存和运输的玻璃切片；
然后对玻璃切片进行拍摄。本方法采用光学显微镜，物镜放大倍数为4倍。明美显微图像采集设备可以连接显微镜与电脑，在软件MShot中观察、获取显微图像。在拍摄过程中本方法要求任意一张图像与其它至少一张图像存在交集，即重合部分。因而按照从左到右、从上往下的顺序拍摄，相邻图像存在重合部分。即显微镜的视野先向右移，再向下移，逐个拍摄，直至所有局部图像的总面积足以覆盖原切片中的舌头区域。然后人工对拍摄的照片进行筛选判断，对于不合格的图片及时进行补拍或者直接更换切片。
上述步骤(2)图像拼接步骤如下：
(a)输入：n张未排序的图像；
(b)抽取n张图像的SIFT特征，如图2所示。将原始图像转化为灰度图像，并在此基础上生成对应的尺度空间，采用高斯卷积核对图像进行尺度变换，得到如下定义的尺度空间：
L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)
其中，是尺度可变高斯函数：
(x,y)是空间坐标，σ是尺度坐标。然后构建DOG金字塔，DOG是高斯差分尺度空间，它由不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成，便于在尺度空间检测到稳定的关键点。DOG利用一组连续的高斯卷积核与原图像进行卷积，生成一系列尺度空间的图像，相邻尺度的图像相减就得到一组DOG图像，然后将图像缩小2倍并重复以上过程，直至图像尺寸小于32×32。通过相邻采样点的相互比较，判断图像域和尺度域相邻点的大小，进而找到尺度空间的的极值点。通过拟和三维二次函数确定关键点的位置和尺度，在利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性，为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。SIFT特征描述子以基于梯度位置和方向的三维直方图来描述图像局部特征。其中每个位置和方向上的描述子分量由梯度幅值的加权和计算求得；
(c)用KD(K维搜索树)树为每一个特征点找到最近的k(取值4)个匹配点；
(d)对每一张图像，执行如下操作：
(d1)选出包含最多匹配点对的m(取值6)张图像；
(d2)用RANSAC(Random Sample Consensus，随机一致性抽样)方法找出几何一致性匹配，使两张图像上的特征点一一对应；
(d3)用概率模型验证图像匹配的有效性；
(e)找出匹配图像中的连通分量；
(f)对于每一个连通分量；
(g)找出图像视野的旋转角度和焦距，执行相应的图像变换；
(h)使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接部分；
(i)输出：全景图像。
上述步骤(3)图像预处理步骤如下：
(a)对拼接产生的图像先进行自动色阶(自动色阶就是自动定义每个通道中最亮和最暗的像素作为白和黑，然后按比例重新分配其间的像素值，使图像对比度增强，层次分明)，去除背景光及白平衡带来的影响，再用柔边喷枪去除黑色背景和杂质，最后裁剪成统一分辨率且居中的图像，图像分辨率为1800*1800。
上面所述的实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神前提下，本领域普通工程技术人员对本发明方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (3)
1.一种一种小鼠舌头切片显微序列图像的拼接方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)图像获取。首先通过标定、包埋、切割、展片、染色、烘干等步骤制作小鼠舌头切片，对制作好的小说舌头切片进行拍摄。仪器采用光学显微镜进行和明美显微图像采集设备，在软件Mshot中观察、获取显微图像。
(2)图像拼接。首先对输入的序列图像进行拼接，先抽取无序图像的SIFT特征，用K维搜索树为每一个特征点找到最近的K个匹配点，选出包含匹配点最多的6张图像，用概率模型验证图像匹配的有效性，找出匹配图像的连通分量，找出旋转角度和焦距进行图像变换，使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接，最后输出全景图像；
(3)图像预处理。对拼接后的图像进行自动色阶处理，去除背景光及白平衡带来的影响，再用柔边喷枪去除黑色背景和杂质，最后裁剪成统一分辨率且居中的图像。
2.根据权利要求1所述的一种小鼠舌头序列图像的拼接和配准方法，其特征在于所述步骤(1)中的图像获取包括以下步骤：
(2a)首先制作小鼠舌头玻璃切片。选用生物组织丝作为标定物，在样本包埋前，先***两根拉直的标定物。然后对舌头组织进行包埋，包埋材料选用石蜡。对包埋好的石蜡块使用切片机进行切割，切片厚度是20微米。接下来在展片槽中将切片进行展开，使用酒精对切片进行染色，还原组织颜色，再放到烤箱中烘干，最后将切片制作成便于保存和运输的玻璃切片；
(2b)然后对玻璃切片进行拍摄。本方法采用光学显微镜，物镜放大倍数为4倍。明美显微图像采集设备可以连接显微镜与电脑，在软件MShot中观察、获取显微图像。在拍摄过程中本方法要求任意一张图像与其它至少一张图像存在交集，即重合部分。因而按照从左到右、从上往下的顺序拍摄，相邻图像存在重合部分。即显微镜的视野先向右移，再向下移，逐个拍摄，直至所有局部图像的总面积足以覆盖原切片中的舌头区域。然后人工对拍摄的照片进行筛选判断，对于不合格的图片及时进行补拍或者直接更换切片。
3.根据权利要求1所述的一种小鼠舌头序列图像的拼接和配准方法，其特征在于所述步骤(2)中的图像拼接包括以下步骤：
(3a)输入：n张未排序的图像；
(3b)抽取n张图像的SIFT特征，如图2所示。将原始图像转化为灰度图像，并在此基础上生成对应的尺度空间，采用高斯卷积核对图像进行尺度变换，得到如下定义的尺度空间：
L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)
其中，是尺度可变高斯函数：
<mrow>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
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<msup>
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<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
</msup>
</mrow>
(x,y)是空间坐标，σ是尺度坐标。然后构建DOG金字塔，DOG是高斯差分尺度空间，它由不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成，便于在尺度空间检测到稳定的关键点。DOG利用一组连续的高斯卷积核与原图像进行卷积，生成一系列尺度空间的图像，相邻尺度的图像相减就得到一组DOG图像，然后将图像缩小2倍并重复以上过程，直至图像尺寸小于32×32。通过相邻采样点的相互比较，判断图像域和尺度域相邻点的大小，进而找到尺度空间的的极值点。通过拟和三维二次函数确定关键点的位置和尺度，在利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性，为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。SIFT特征描述子以基于梯度位置和方向的三维直方图来描述图像局部特征。其中每个位置和方向上的描述子分量由梯度幅值的加权和计算求得；
(3c)用KD(K维搜索树)树为每一个特征点找到最近的k(取值4)个匹配点；
(3d)对每一张图像，执行如下操作：
(3d1)选出包含最多匹配点对的m(取值6)张图像；
(3d2)用RANSAC(Random Sample Consensus，随机一致性抽样)方法找出几何一致性匹配，使两张图像上的特征点一一对应；
(3d3)用概率模型验证图像匹配的有效性；
(3e)找出匹配图像中的连通分量；
(3f)对于每一个连通分量；
(3g)找出图像视野的旋转角度和焦距，执行相应的图像变换；
(3h)使用双边滤波进行全景渲染，平滑连接部分；
(3i)输出：全景图像。
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Application publication date: 20171208 |