基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法
2023-04-29 10:18:16 1
專利名稱：基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法
技術領域：
本發明涉及一種多光譜成像與圖像處理相關技術，尤其是涉及一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法。
背景技術：
光譜解混技術是多光譜成像領域一項基礎而重要的工作。在多光譜成像系統中， 不同單一物質所發出的光子計數在不同光譜波段是不同的，這就構成了特定單一物質的發射光譜指紋特徵，這些特定物質的發射光譜指紋特徵被稱為端元。在實際的多光譜成像中， 不同物質所發出的光子計數信號混合後經過中心波長不同的多個光譜通道濾波後到達成像探測設備。成像探測器所檢測到的光子計數，是由不同物質的光子信號混合而成。光譜解混技術，就是希望從採集到的多個通道圖像中，分解出與特定物質一一對應的光子計數信號。具體地說，多光譜成像中的光譜解混技術是把測量得到的混合圖像數據，分解成各單一物質的端元以及和該單一物質端元相應的組分係數矩陣，該矩陣也被稱為豐度矩陣。豐度矩陣表示在每組成像通道中，不同端元在各圖像像素所佔的組分比例。每個通道所採集的圖像構成一個光譜向量，表示視場中各端元在這個通道的比例分布。通過算法分析這些通道得到的圖像，可以對視場內的物質進行成分分析和定量分析，這已經廣泛地應用在地質、 石油、化工、醫藥等許多方面。在多光譜螢光成像系統中，受一定能量激發光的激勵，被試樣本內特定物質會向外發射一定波長範圍的光子信號，所得到的圖像信號基本上分為兩種目標螢光信號和背景螢光信號。目標螢光是注射到樣本內的螢光劑所產生的，具有局部抱團聚集的特性，這些聚集區域被背景螢光區域覆蓋包繞。背景螢光以樣本本身受光激發產生的自發螢光為主， 也包括CCD成像曝光因素等導致的光亮度的變化，其光強度稍弱，在可見光多個光譜波段的通道上都有分布。相比於目標螢光區域，背景螢光在圖像空間位置上的分布較廣泛；受成像噪聲及被試樣本特性的影響，這些背景螢光的光子計數在空間的分布也並不均勻。目前， 在多光譜成像應用研究中，背景螢光很難被光譜解混算法分離出來。就目前的技術水平而言，光譜解混的方法大致可以分為三類基於純端元假設的算法、基於最小凸體分析的算法、基於統計學的算法。前兩類方法一般可以歸結為線性解混方法，其中第一類方法假設每一個端元至少在一個成像通道中存在只含該端元物質100% 組分的像素，雖然在實際數據中這種假設條件很難存在，但由於這種類型方法計算效率很高，容易理解，因此在高光譜的分析中應用最多。第二類方法，即基於最小凸體分析的方法， 這種方法是指在端元相關性最小的條件下，求得多光譜數據的最小凸體變化，該最小凸體的頂點所代表的向量就是多光譜數據的端元。對於一組含有P個端元的數據來說，凸體分析方法要求每個凸面含有P-I個光譜向量。例如對含有3個端元的多光譜成像數據來說， 該最小凸體為三個頂點的三角形，有三條邊構成凸體的凸面，就需要在這三個凸面上至少採集6個成像通道的數據構成光譜向量，如果少於6個成像通道的光譜向量，這此類方法不能對背景螢光和目標螢光進行準確解混。而本發明適用於螢光成像系統採集通道數目稀疏不能滿足凸體分析對最小光譜向量數目要求時，還能準確對背景螢光和目標螢光進行解混。第三類方法是基於統計學的方法。當端元混合程度較高，採集的光譜通道數較小時，在凸面上不能保證都滿足有P-I個光譜向量，使用前兩類方法很難得到較好的解混效果時， 就採用基於統計學的光譜解混方法。與前兩種方法相比，統計學方法計算更加複雜。在本發明成像系統中，由於通道數目稀疏，背景螢光廣泛而不均勻的分布，單純使用以上三種方法並不能得到很好的解混效果。因此如何自動，精確，魯棒地解混出目標螢光和背景螢光， 是本領域的一個技術難題。目前雖然有很多方法可以消除背景螢光，包括設置窄帶濾光片方法和使用近紅外目標螢光劑方法，但是這些方法都具有一定的不適用性。現有的螢光譜解混算法，用非自動目標螢光區域提取來輔助用於光譜解混算法，但沒有考慮到背景螢光對目標螢光區域光子計數的貢獻，在後續的解混過程中，也沒對背景螢光和目標螢光分離後再對目標螢光進行解混。
發明內容
本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法。本發明的目的可以通過以下技術方案來實現一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，包括以下步驟(1)對圖像進行預處理；(2)提取目標螢光區域；(3)得到目標螢光區域後，對多通道圖像中該目標螢光區域的光子計數值都置為零；再利用目標螢光區域周圍其他背景螢光的光子計數值對置零的區域進行背景螢光信號的平滑修補，得到背景螢光圖像；(4)利用原始圖像減去背景螢光圖像，就得到了目標螢光圖像，對所得目標螢光圖像通過線性解混算法進行線性解混，得到最終目標螢光解混結果。所述的步驟(1)中的對圖像進行預處理包括利用形態學方法平滑圖像去除圖像噪聲，增強目標螢光和背景螢光對象的對比度，並削弱背景螢光。所述的步驟(1)中的對圖像進行預處理，具體過程如下1)使用基於h_圓頂方法對圖像濾波處理，用如下形態學公式表示Mh(x) = X-P X(x_h)式中Mh(x)表示圖像前景，χ為圖像原始數據，x-h表示原始數據減去一個常數h， px(x-h)表示圖像x-h經過形態學膨脹後，在與原圖像對照的基礎上進行形態學重建，再通過以上h-圓頂形態學方法的迭代計算，逐漸趨於收斂；2)對圖像分別進行形態學的開運算和閉運算，進行形態學重建。所述的步驟( 提取目標螢光區域具體如下利用核最大自相關因子算法得到各個通道主要變化區域，即目標螢光區域。所述的步驟(3)中的利用目標螢光區域周圍其他背景螢光的光子計數值對置零的區域進行背景螢光信號的平滑修補具體如下
利用目標螢光區域周圍原始圖像的背景像素信息，利用快速行進法對目標區域進行圖像平滑迭代修補，沿著圖像梯度進行平滑，在平滑過程中使用周圍鄰域像素的加權均值。所述的步驟中的線性解混算法具體如下X = CS+A+E式中X為指各成像採集通道採集到的混合圖像數據，其規模大小是mXn，m表示每幅圖像的像素數目，η表示通道數目；C為端元矩陣，是各種特定目標螢光劑發射出的光子計數，其規模大小是mXk，k 表示端元的數目；S為豐度矩陣，表示端元在各個通道下的比例，其規模是kXn ；A為背景螢光；E表示剩餘項，即為噪聲。 通過線性解混算法進行線性解混具體如下先對豐度矩陣S初始化賦值，並假設S為已知，通過最優化方程求出矩陣C，再假設 C已知，通過最優化方程再求出新的矩陣S，不斷地循環迭代，直到滿足終止條件為止。所述的最優化方程為交替迭代最小二乘方法實現的最優化方程，即min Il E Il 2 = Il X-A-CS Il 2。通過不適應率判斷循環迭代是否結束，循環優化過程中，每次都會產生新的端元矩陣和豐度矩陣，在此基礎上求得不適應率，這樣就完成了一次迭代；上一次所得到的迭代結果會作為下一次優化的初始參數，直到滿足終止條件時迭代終止。所述的不適應率計算如下
權利要求
1.一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，包括以下步驟(1)對圖像進行預處理；(2)提取目標螢光區域；(3)得到目標螢光區域後，對多通道圖像中該目標螢光區域的光子計數值都置為零; 再利用目標螢光區域周圍其他背景螢光的光子計數值對置零的區域進行背景螢光信號的平滑修補，得到背景螢光圖像；(4)利用原始圖像減去背景螢光圖像，就得到了目標螢光圖像，對所得目標螢光圖像通過線性解混算法進行線性解混，得到最終目標螢光解混結果。
2.根據權利要求1所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的步驟(1)中的對圖像進行預處理包括利用形態學方法平滑圖像去除圖像噪聲，增強目標螢光和背景螢光對象的對比度，並削弱背景螢光。
3.根據權利要求2所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的步驟(1)中的對圖像進行預處理，具體過程如下1)使用基於h-圓頂方法對圖像濾波處理，用如下形態學公式表示Mh (χ) =X-Px (x-h)式中Mh(x)表示圖像前景，χ為圖像原始數據，x-h表示原始數據減去一個常數h， Px(x-h)表示圖像x-h經過形態學膨脹後，在與原圖像對照的基礎上進行形態學重建，再通過h-圓頂形態學方法的迭代計算，逐漸趨於收斂；2)對圖像分別進行形態學的開運算和閉運算，進行形態學重建。
4.根據權利要求1所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的步驟(2)提取目標螢光區域具體如下利用核最大自相關因子算法得到各個通道主要變化區域，即目標螢光區域。
5.根據權利要求1所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的步驟(3)中的利用目標螢光區域周圍其他背景螢光的光子計數值對置零的區域進行背景螢光信號的平滑修補具體如下利用目標螢光區域周圍原始圖像的背景像素信息，利用快速行進法對目標區域進行圖像平滑迭代修補，沿著圖像梯度進行平滑，在平滑過程中使用周圍鄰域像素的加權均值。
6.根據權利要求1所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的步驟中的線性解混算法具體如下X = CS+A+E式中X為指各成像採集通道採集到的混合圖像數據，其規模大小是mXn，m表示每幅圖像的像素數目，η表示通道數目；C為端元矩陣，是各種特定目標螢光劑發射出的光子計數，其規模大小是mX k，k表示端元的數目；S為豐度矩陣，表示端元在各個通道下的比例，其規模是kXn;A為背景螢光；E表示剩餘項，即為噪聲。
7.根據權利要求6所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，通過線性解混算法進行線性解混具體如下先對豐度矩陣S初始化賦值，並假設S為已知，通過最優化方程求出矩陣C，再假設C已知，通過最優化方程再求出新的矩陣S，不斷地循環迭代，直到滿足終止條件為止。
8.根據權利要求7所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的最優化方程為交替迭代最小二乘方法實現的最優化方程，即min Il E Il 2 = Il X-A-CS Il 2。
9.根據權利要求7所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，通過不適應率判斷循環迭代是否結束，循環優化過程中，每次都會產生新的端元矩陣和豐度矩陣，在此基礎上求得不適應率，這樣就完成了一次迭代；上一次所得到的迭代結果會作為下一次優化的初始參數，直到滿足終止條件時迭代終止。
10.根據權利要求9所述的一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，其特徵在於，所述的不適應率計算如下
全文摘要
本發明涉及一種基於背景螢光消除的目標螢光光譜解混方法，包括以下步驟(1)對圖像進行預處理；(2)提取目標螢光區域；(3)得到目標螢光區域後，對多通道圖像中該目標螢光區域的光子計數值都置為零；再利用目標螢光區域周圍其他背景螢光的光子計數值對置零的區域進行背景螢光信號的平滑修補，得到背景螢光圖像；(4)利用原始圖像減去背景螢光圖像，就得到了目標螢光圖像，對所得目標螢光圖像通過線性解混算法進行線性解混，得到最終目標螢光解混結果。與現有技術相比，本發明具有在通道稀疏的情況下仍然能夠得到很好的解混效果等優點。
文檔編號G06T5/50GK102436648SQ20111023039
公開日2012年5月2日 申請日期2011年8月11日 優先權日2011年8月11日
發明者湯天衡, 秦斌傑, 趙勇 申請人:上海交通大學, 上海基潤生物科技有限公司