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一种基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法与流程

2022-02-21 08:53:59 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,包括以下步骤:(1.1)利用显微镜和扫描平台搭建显微三维重建系统对待测样本进行纵向扫描成像,得到反映样本表面不同深度区域聚焦情况的多聚焦图像序列;(1.2)借助基于非下采样轮廓波变换的聚焦评价函数对多聚焦图像序列进行处理,得到与多聚焦图像序列对应的反映图像聚焦区域的掩模版序列;(1.3)借助掩模版序列得到样本表面初始深度信息和全焦信息;(1.4)借助马尔科夫随机场和初始深度信息构建能量函数,通过对能量函数进行求解,得到深度信息的优化结果;(1.5)利用提取的全焦信息和优化的深度信息进行三维重建。2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述(1.2)通过以下子步骤来实现:(2.1)将多聚焦图像转换为单通道图像,并借助非下采样轮廓波变换对多聚焦图像序列中的每张图像进行变换;(2.2)对于每张图像变换后的结果,利用金字塔形低通滤波器组进行处理,得到一个相同大小的矩阵;(2.3)为多聚焦图像序列中每张图像构建相同大小的、初始值为0的掩模版图像,构成掩模版序列;(2.4)对图像之间处理结果逐像素进行比较,记录比较结果中最值所在的像素位置和通道数目,并在掩模版序列中修改相应的数值为1,以更新掩模版序列。3.根据权利要求2所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述步骤(2.1)通过如下方式实现:对多聚焦图像序列中的每张图像进行非下采样轮廓波变换,提取3个频段的高频信息,在低频段到高频段依次构建2、3、4级方向滤波器组进行方向滤波,以获得28个矩阵表示不同频段、不同方向的纹理分布情况。4.根据权利要求2所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述步骤(2.2)通过以下子步骤来实现:(2.2.1)按照均值μ=0,方差σ=1的参数设置,从低频段到高频段分别构建尺寸为21、13、5的高斯滤波器,形成金字塔形低通滤波器组;(2.2.2)对不同尺度下的方向系数矩阵进行绝对值求和处理,每次加上一个系数矩阵的绝对值后,用对应尺度的低通滤波器组对结果进行处理,直到该尺度下所有方向系数矩阵相加完成,以得到不同尺度的处理结果;(2.2.3)对不同尺度的处理结果求和,以得到一个反映图像中每个像素聚焦程度的矩阵。5.根据权利要求1所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述(1.3)通过以下子步骤来实现:(3.1)将不同图像的掩模版与对应的通道相乘,并将相乘的结果相加,以得到基于聚焦评价算法估计到的初始深度信息;(3.2)将不同的图像与对应的掩模版相乘,并将相乘的结果相加,以得到反映样本表面纹理信息的全焦图像。
6.根据权利要求1所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述(1.4)通过以下子步骤来实现:(4.1)基于最大后验概率的能量函数框架,代入初始深度信息作为能量函数的保真项,代入样本表面的马尔可夫随机场作为能量函数中的惩罚项;(4.2)将能量函数表示为无向图的形式,借助以α拓展图割算法为核心的迭代优化算法对无向图进行求解,以得到修正后的深度信息。7.根据权利要求6所述的基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法,其特征在于,所述步骤(4.2)通过以下子步骤实现:(4.2.1)以像素与八邻接像素之间差的绝对值作为无向图中的n-links,以当前深度信息与当前通道之间差的绝对值作为无向图中的t-links,并将无向图的能量作为初始的最小割能量;(4.2.2)基于α拓展图割算法对当前无向图进行求解,以得到无向图的最小割;(4.2.3)计算最小割能量是否降低,如果是,以当前最小割重新构建无向图的t-links,并返回步骤(4.2.2),否则将上次迭代的最小割作为优化结果输出。8.根据权利要求1所述的利用提取的全焦信息和优化的深度信息进行三维重建,其特征在于,所述(1.5)以全焦信息为底面和颜色,以深度信息为高度,重建显微三维形态。

技术总结
本发明公开了一种基于马尔科夫随机场约束的显微三维重建方法:用显微镜对物体扫描拍摄得到多张不同聚焦程度的图像,组成多聚焦图像序列;对图像序列中每张图像进行非下采样轮廓波变换,并构建金字塔形分布的低通滤波器组对非下采样轮廓波变换的结果进行处理;通过比较不同图像处理结果得到隐含在图像序列中的深度信息和全焦信息;利用马尔可夫随机场的先验约束对深度信息进行修正;利用获取的多聚焦图像序列的深度信息,构建显微图像的三维形态。该算法实现原理简单,可以有效地应用于精细结构检测、超精密加工以及医疗手术等领域。该方法解决了现有技术中聚焦评价函数难以平衡检测灵敏性和对噪声鲁棒性的问题,以及提高了弱纹理样本的重建能力。了弱纹理样本的重建能力。了弱纹理样本的重建能力。


技术研发人员:尚明皓 周海洋 余飞鸿
受保护的技术使用者:杭州图谱光电科技有限公司
技术研发日:2021.10.25
技术公布日:2022/1/25
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