CN107764779A - 一种共聚焦***的超分辨成像方法及*** - Google Patents

一种共聚焦***的超分辨成像方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种共聚焦***的超分辨成像方法及***，包括：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。本发明能够有效地利用每个像素的位置信息，避免传统的直接将扫描点的图像相加从而损失细节的缺点，有效地提高了共聚焦***的分辨率。

Description

一种共聚焦***的超分辨成像方法及***
技术领域
本发明涉及生物光子显微成像技术领域，具体地，涉及一种共聚焦***的超分辨成像方法及***。
背景技术
在工业和生物学领域，激光扫描显微镜可以分为反射式共聚焦***和荧光共聚焦***两种。目前提出了很多突破光学衍射极限的方法，例如受激发射损耗(STED)方法，它可以通过使用第二束激光抑制远离激励中心的荧光基团的荧光发射，从而改变激发光束的有效点扩散函数。随机光学重建显微法(STORM)和PALM显微方法聚焦于荧光分子所在区域，结构光显微镜(SIM)将高空间频率的信息转换到直流变频，使其能够通过低通滤波器。图像扫描显微镜已经由Muller等人提出并且提供了理论依据，该技术用能够记录位置信息的CCD取代了物理针孔和探测器。然而，传统的共聚焦***的超分辨成像方法直接将扫描点的图像相加，从而带来了损失细节的缺点。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种共聚焦***的超分辨成像方法及***。
根据本发明提供的一种共聚焦***的超分辨成像方法，包括
图像获取步骤：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排步骤：通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立步骤：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理步骤：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
优选的，所述三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。
优选的，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
优选的，对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
优选的，所述建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i，j)＝I1(i，j)-k(I2(i，j)-I1(i，j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
根据本发明提供的一种共聚焦***的超分辨成像***，包括：
图像获取模块：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排模块：通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立模块：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理模块：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
优选的，所述三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。
优选的，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
优选的，对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
优选的，所述建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i，j)＝I1(i，j)-k(I2(i，j)-I1(i，j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
本发明能够有效地利用每个像素的位置信息，避免传统的直接将扫描点的图像相加从而损失细节的缺点，有效地提高了共聚焦***的分辨率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明共聚焦超分辨成像的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供的一种共聚焦***的超分辨成像方法，包括
图像获取步骤：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排步骤：通过像素重分配理论对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立步骤：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理步骤：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
假设共扫描了N个点，每个扫描点在sCMOS上成像的像元个数为N1×N2，则共获取了N×N1×N2个像素值
三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。具体的，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，其他像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i，j)＝I1(i，j)-k(I2(i，j)-I1(i，j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
反卷积处理包括：
假设K通过标定测得的点扩散函数，It为第t次迭代的图像。具体地，运用Richardson-lucy算法进行去卷积：
在上述共聚焦***的超分辨成像方法的基础上，本发明还提供的一种共聚焦***的超分辨成像***，包括：
图像获取模块：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排模块：通过像素重分配理论对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立模块：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理模块：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。具体的，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i，j)＝I1(i，j)-k(I2(i，j)-I1(i，j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
反卷积处理包括：
假设K通过标定测得的点扩散函数，It为第t次迭代的图像。具体地，运用Richardson-lucy算法进行去卷积：
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的***及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的***及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的***及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种共聚焦***的超分辨成像方法，其特征在于，包括
图像获取步骤：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排步骤：通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立步骤：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理步骤：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
2.根据权利要求1所述的共聚焦***的超分辨成像方法，其特征在于，所述三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。
3.根据权利要求2所述的共聚焦***的超分辨成像方法，其特征在于，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
4.根据权利要求3所述的共聚焦***的超分辨成像方法，其特征在于，对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>u</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>v</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>j</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>.</mo> </mrow>
5.根据权利要求1所述的共聚焦***的超分辨成像方法，其特征在于，所述建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i,j)＝I1(i,j)-k(I2(i,j)-I1(i,j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
6.一种共聚焦***的超分辨成像***，其特征在于，包括：
图像获取模块：通过sCMOS相机获取共聚焦***的原始扫描图像，并进行三次插值；
像素重排模块：通过对获取的原始扫描图像的像素数据进行重排，获取经过像素重排后的扫描图像；
减法成像系数建立模块：建立位置相关的减法成像系数，将像素重排后的扫描图像与原始扫描图像相应位置进行相减，得到新的图像；
反卷积处理模块：对新的图像进行反卷积处理获得去卷积后的图像。
7.根据权利要求6所述的共聚焦***的超分辨成像***，其特征在于，所述三次插值为线性插值，插值点为原相邻像素点的中点。
8.根据权利要求7所述的共聚焦***的超分辨成像***，其特征在于，在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有一值为的像素点，其相邻的在位置(i+1,j)有一值为的像素点，则插值点处的像素点的值为
9.根据权利要求8所述的共聚焦***的超分辨成像***，其特征在于，对像素数据进行重排包括：
以激发光中心(u,v)为中心轴，像素向激发光中心靠拢，坐标为(i1,j1)的像素被分配到坐标(i2,j2)，则：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>u</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>j</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>v</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>.</mo> </mrow>
10.根据权利要求6所述的共聚焦***的超分辨成像***，其特征在于，所述建立位置相关的减法成像系数包括：
在k扫描点形成的原始扫描图像上在位置(i,j)有值为I2(i,j)的像素点，进行像素重分配后位置(i,j)处有值为I1(i,j)的像素点，经过相减后
Isub(i,j)＝I1(i,j)-k(I2(i,j)-I1(i,j)) k≥0
系数k的取值保证减法成像的图像像素的非负性以及信息的完整性。
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