基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)的熒光顯微圖像重建方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 熒光顯微圖像3D復(fù)原或重建作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的工 作，在生物，醫(yī)學(xué)和生命科學(xué)研宄中具有重要價(jià)值。但是由于光學(xué)成像設(shè)備自身的衍射、有 限的數(shù)值孔徑等因素限制，使得所成圖像中有一定程度的模糊現(xiàn)象，這種模糊現(xiàn)象用點(diǎn)擴(kuò) 散函數(shù)（point spread function，PSF)來(lái)表征。隨著成像深度的增加，這種模糊現(xiàn)象更加 嚴(yán)重。
[0003] 目前，很多技術(shù)都能夠?qū)崿F(xiàn)生物樣本的3D圖像重建，并被不斷的改進(jìn)和完善。為 了簡(jiǎn)化計(jì)算，其中一些算法假設(shè)PSF是空間不變的。這種假設(shè)在PSF變化不明顯的薄樣本 中可以近似成立，但對(duì)于厚熒光顯微樣本，由于樣本折射率的變化和球形像差的影響，使得 空間不變PSF的假設(shè)不再成立。
[0004] 目前有兩種方法可以得到PSF，分別為實(shí)驗(yàn)法和理論法。實(shí)驗(yàn)法是通過(guò)光學(xué)顯微 鏡對(duì)直徑小于200納米的熒光小珠成像，這種方法得到PSF具有較高的可信度，但實(shí)際顯 微成像系統(tǒng)的PSF與生物樣本自身的光學(xué)特性有關(guān)，而不同的生物樣本其光學(xué)特性是不同 的，因此直接測(cè)量法難以準(zhǔn)確描繪實(shí)際顯微成像時(shí)準(zhǔn)確的PSF。另外由于熒光小球的幾何尺 寸較小，測(cè)量時(shí)信噪比相對(duì)較低，這就需要光學(xué)系統(tǒng)盡量調(diào)整到理想狀態(tài)，但實(shí)際的實(shí)驗(yàn)環(huán) 境下，這種狀態(tài)很難實(shí)現(xiàn)。理論法是將光波長(zhǎng)，樣本折射率，成像設(shè)備的數(shù)值孔徑等參數(shù)帶 入Gibson S. F.和Lanni F.的經(jīng)典衍射理論公式中，進(jìn)而計(jì)算得到PSF，但由于公式中所需 的參數(shù)較多，而在實(shí)際中有些參數(shù)有時(shí)很難準(zhǔn)確得到且具有易變性，因此理論法得到的PSF 往往會(huì)與實(shí)際情況有所偏差。
[0005] 現(xiàn)有的利用空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（space variant point spread function，SV PSF)模型來(lái)進(jìn)行樣本三維重建的算法中，主要是將圖像分成各個(gè)子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域內(nèi)使 用空間不變點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，為了減少區(qū)域間的塊效應(yīng)，需要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)PSF之間的平滑過(guò)渡。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。為此，本發(fā)明的 第一方面目的在于提出一種整體性好、分辨率高的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖 像重建方法。
[0007] 本發(fā)明第二方面目的在于提出一種基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重 建系統(tǒng)。
[0008] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出一種基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的 熒光顯微圖像重建方法，包括以下步驟：S1，輸入熒光顯微圖像序列，并根據(jù)預(yù)定條件將所 述熒光顯微圖像序列分為多組圖像棧；S2,獲取每組所述圖像棧的中心位置圖像的點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)，并將所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)作為所述圖像棧的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)；S3,將每組所述圖像棧的點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)組成點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列，對(duì)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列進(jìn)行處理以獲取預(yù)定空間深度的插值函 數(shù)；S4,根據(jù)所述插值函數(shù)獲取每組所述圖像棧的空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)；S5,根據(jù)所述空間 變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行熒光顯微圖像的三維重建。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建方法，使用不 同深度處估計(jì)出的空間不變點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列構(gòu)建樣條插值函數(shù)，得到關(guān)于軸向深度的插值 函數(shù)，再由計(jì)算出位于預(yù)定空間深度處的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。利用空間不變點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列來(lái)得 到空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列模型的方法，使相鄰兩PSF之間的平滑過(guò)渡更自然，生成的空 間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)更符合實(shí)際成像系統(tǒng)的特點(diǎn)，本發(fā)明的方法考慮了所有空間不變點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)的信息，克服了現(xiàn)有階層法只利用相鄰兩點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)來(lái)進(jìn)行平滑的局部性缺點(diǎn)。
[0010] 在一些示例中，所述步驟S2利用盲反卷積方法獲取所述每組所述圖像棧的中心 位置圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。
[0011] 在一些示例中，所述步驟S3利用三次樣條插值法對(duì)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列進(jìn)行處 理以獲取預(yù)定空間深度的插值函數(shù)，包括：獲取m個(gè)位于不同空間深度的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)作為 樣條插值的m個(gè)節(jié)點(diǎn)；將每個(gè)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的強(qiáng)度值作為節(jié)點(diǎn)值；設(shè)置起始點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) 和終止點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，獲取每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)之間位于預(yù)定空間深度的插值函數(shù)。
[0012] 在一些示例中，可利用所述插值函數(shù)，獲取位于任意兩個(gè)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)之間的 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。
[0013] 在一些示例中，步驟S5利用反卷積算法對(duì)所述空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行熒光顯 微圖像的三維重建。
[0014] 本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出一種基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建 系統(tǒng)，包括：分組模塊，用于輸入熒光顯微圖像序列，并根據(jù)預(yù)定條件將所述熒光顯微圖像 序列分為多組圖像棧；預(yù)處理模塊，用于獲取每組所述圖像棧的中心位置圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函 數(shù)，并將所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)作為所述圖像棧的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)；插值模塊，用于將每組所述圖像棧 的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)組成點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列，對(duì)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列進(jìn)行處理以獲取預(yù)定空間深度 的插值函數(shù)；空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)模塊，根據(jù)所述插值函數(shù)獲取每組所述圖像棧的空間變 化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)；重建模塊，用于根據(jù)所述空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行熒光顯微圖像的三維重 建。
[0015] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建系統(tǒng)，使用不 同深度處估計(jì)出的空間不變點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列構(gòu)建樣條插值函數(shù)，得到關(guān)于軸向深度的插值 函數(shù)，再由計(jì)算出位于預(yù)定空間深度處的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。利用空間不變點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列來(lái)得 到空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列模型的方法，使相鄰兩PSF之間的平滑過(guò)渡更自然，生成的空 間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)更符合實(shí)際成像系統(tǒng)的特點(diǎn)，本發(fā)明的系統(tǒng)考慮了所有空間不變點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)的信息，克服了現(xiàn)有階層法只利用相鄰兩點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)來(lái)進(jìn)行平滑的局部性缺點(diǎn)。
[0016] 在一些示例中，所述預(yù)處理模塊利用盲反卷積方法獲取所述每組所述圖像棧的中 心位置圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。
[0017] 在一些示例中，所述插值模塊還用于利用三次樣條插值法對(duì)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)序列 進(jìn)行處理以獲取預(yù)定空間深度的插值函數(shù)，包括：獲取m個(gè)位于不同空間深度的點(diǎn)擴(kuò)散函 數(shù)作為樣條插值的m個(gè)節(jié)點(diǎn)；將每個(gè)所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的強(qiáng)度值作為節(jié)點(diǎn)值；設(shè)置起始點(diǎn)擴(kuò) 散函數(shù)和終止點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，獲取每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)之間位于預(yù)定空間深度的插值函數(shù)。
[0018] 在一些示例中，所述插值模塊還用于可利用所述插值函數(shù)，獲取位于任意兩個(gè)所 述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)之間的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。
[0019] 在一些示例中，所述重建模塊利用反卷積算法對(duì)所述空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行熒 光顯微圖像的三維重建。
[0020] 本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
【附圖說(shuō)明】
[0021] 圖1是根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建 方法的流程圖；
[0022] 圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建方法 的過(guò)程圖；
[0023] 圖3是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的一組SI PSF圖像示例示意圖；和
[0024] 圖4是根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于空間變化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的熒光顯微圖像重建 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025] 在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語(yǔ)"中心"、"縱向"、"橫向"、"長(zhǎng)度"、"寬度"、 "厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"豎直"、"水平"、"頂"、"底" "內(nèi)"、"外"、"順時(shí) 針"、"逆時(shí)針"、"軸向"、"徑向"、"周向"等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或 位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡(jiǎn)化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必 須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
[0026] 此外，術(shù)語(yǔ)"第一"、"第二"僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性 或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或 者隱含地包括至少一個(gè)該特征。在本發(fā)明的描述中，"多個(gè)"的含義是至少兩個(gè)，例如兩個(gè)， 三個(gè)等，除非另有明確具體的限定。
[0027] 在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語(yǔ)"安裝"、"相連"、"連接"、"固定"等 術(shù)語(yǔ)應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機(jī)械連 接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過(guò)中間媒介間接相連，可以是兩個(gè)元件內(nèi) 部的連