一种显微全景图像聚焦映射面的获取方法及系统

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域、生物医学工程技术领域以及显微图像全景图清晰聚焦领域，具体涉及一种显微全景图像聚焦映射面的获取方法及系统。

背景技术

随着过程十几年中数字成像技术的改进，使用显微全景图成像系统的数字显微成像在全球范围内获得广泛地关注，这有望更好更快地预测、诊断癌症和其他疾病；特别是在过去几年中，使用显微全景图系统进行处理分析的领域取得了显著的进步；数字玻片全景图成像涉及从包含组织标本的显微镜玻片中快速自动获取多个高倍镜下的视野图片，每一个视野都处于距离不同的焦点上，由这些焦点组成聚焦映射面。因此正确地捕捉聚焦映射面上每个视野的焦点，对于创建高质量显微全景图至关重要；然而，这些景深很小的视野，给获取具有焦距不均匀的聚焦映射面带了极大的挑战。

目前获取聚焦映射面，其一是采用一遍扫描一遍聚焦的方式，对于每一个显微视野都进行精确聚焦，这种方法理论上每个视野都能获取到最清晰的图片，但是完成高倍镜下显微全景图像中几千个视野的聚焦过程是十分缓慢；其二，则是在显微全图扫描之前完成聚焦映射面的创建，先在显微标本全视野中找到一些视野，对这些确定二维位置的视野先进行聚焦，获取每个特定二维位置的视野下的焦点，然后利用已获取的焦点进一步采用拟合的方式得到显微全景图的聚焦映射面；显然为了更加快速地完成显微全景图的扫描过程，应该采用第二种方法。但是目前的第二种方法在拟合过程中，存在不能贴近实际模型，拟合效果差，拟合得到的平面无法适应组织标本不平坦的情况。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种显微全景图像聚焦映射面的获取方法及系统，本发明将显微玻片的聚焦映射面分解为玻片斜面和组织标本曲面，通过分别进行斜面拟合和曲面拟合，将斜面拟合得到的斜面、曲面拟合得到的曲面计算最终的聚焦映射面，这样的做法更加贴近实际模型，拟合效果更加优越；本发明包括针对N个待聚焦点剔除可能存在的异常聚焦位置的步骤，通过剔除可能存在的异常聚焦位置，能够避免某些可能存在的异常点对整体斜面估计的影响，剔除掉异常点后，可以正确估计得到玻片整体斜面方程，从而确保后续组织标本曲面估计的正确性。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种显微全景图像聚焦映射面的获取方法，包括：

1）将原始的显微数字玻片预览图分割为组织区域和玻片背景区域；

2）在组织区域中随机选择N个待聚焦点；

3）针对N个待聚焦点剔除可能存在的异常聚焦位置；

4）针对剔除异常聚焦位置后的N1个待聚焦点，分别进行斜面拟合和曲面拟合；

5）将斜面拟合得到的斜面、曲面拟合得到的曲面计算最终的聚焦映射面。

可选地，步骤1）包括：

1.1）将原始的显微数字玻片预览图经过中值滤波得到去噪后的预览图像；

1.2）将去噪后的预览图像转换为灰度图；

1.3）将灰度图进行自动阈值分割得到二值图；

1.4）将二值图进行膨胀腐蚀处理后得到黑白掩膜图，该黑白掩膜图中白色区域为组织区域、黑色区域为玻片背景区域。

可选地，步骤2）中在组织区域中随机选择N个待聚焦点时，N不小于6。

可选地，步骤3）包括：

3.1）针对坐标位置分别为[(x

3.2）针对N个待聚焦点的最优聚焦Z轴位置[Z(x

可选地，步骤4）包括：

4.1）针对剔除异常聚焦位置后的N1个待聚焦点进行斜面拟合得到斜面

4.2）将斜面

4.3）将N1个待聚焦点的差值[D(x

可选地，步骤4.1）中进行斜面拟合时采用的三维斜面的函数表达式为：

上式中，[

上式中，(

所述进行斜面拟合得到的斜面

上式中，f表示斜面

可选地，所述曲面拟合采用的方法为移动最小二乘算法。

可选地，步骤5）中计算最终的聚焦映射面的函数表达式为：H(x,y)=F(x,y)+J(x,y)，其中，H(x,y)表示聚焦映射面，F(x,y)为拟合得到的斜面，J(x,y)为拟合得到的曲面。

此外，本发明还提供一种显微全景图像聚焦映射面的获取系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的步骤，或者所述存储器中存储有被编程或配置以执行所述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的计算机程序。

此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行所述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的计算机程序。

和现有技术相比，本发明具有下述优点：

1、本发明将显微玻片的聚焦映射面分解为玻片斜面和组织标本曲面，通过分别进行斜面拟合和曲面拟合，将斜面拟合得到的斜面、曲面拟合得到的曲面计算最终的聚焦映射面，这样的做法更加贴近实际模型，拟合效果更加优越。

2、本发明包括针对N个待聚焦点剔除可能存在的异常聚焦位置的步骤，通过剔除可能存在的异常聚焦位置，能够避免某些可能存在的异常点对整体斜面估计的影响，剔除掉异常点后，可以正确估计得到玻片整体斜面方程，从而确保后续组织标本曲面估计的正确性。

附图说明

图1为本发明实施例方法的基本流程图。

图2为本发明实施例中分割为组织区域和玻片背景区域的流程图。

图3为本发明实施例中分割得到的结果（黑白掩膜图）。

图4为本发明实施例中聚焦映射面的拟合原理示意图。

图5为本发明实施例中在组织区域中随机选择N个待聚焦点后的图像。

具体实施方式

如图1所示，本实施例显微全景图像聚焦映射面的获取方法包括：

1）将原始的显微数字玻片预览图分割为组织区域和玻片背景区域；

2）在组织区域中随机选择N个待聚焦点；

3）针对N个待聚焦点剔除可能存在的异常聚焦位置；

4）针对剔除异常聚焦位置后的N1个待聚焦点，分别进行斜面拟合和曲面拟合；

5）将斜面拟合得到的斜面、曲面拟合得到的曲面计算最终的聚焦映射面。

原始的显微数字玻片预览图（简称数字预览图）采用数字玻片扫描仪拍摄显微全景图数字玻片得到，采用数字玻片扫描仪拍摄时，可根据需要初始化扫描仪参数、相机拍照参数。本实施例中，通过步骤1）将原始的显微数字玻片预览图分割为组织区域和玻片背景区域，可得到组织标本区域，获取到的预览图像与显微全景图像是线性映射关系，即对应的宽高比例几乎相等。

步骤1）进行背景、前景分割可能有多种可行的实现方式。如图2所示，作为一种可选的实施方式，本实施例中步骤1）包括：

1.1）将原始的显微数字玻片预览图经过中值滤波得到去噪后的预览图像；

1.2）将去噪后的预览图像转换为灰度图；

1.3）将灰度图进行自动阈值分割得到二值图；

1.4）将二值图进行膨胀腐蚀处理后得到黑白掩膜图，如图3所示，该黑白掩膜图中白色区域为组织区域、黑色区域为玻片背景区域。

本实施例中步骤1）进行背景、前景分割时，通过在灰度转换前进行步骤1.1）中的中值滤波，以及步骤1.3）中的自动阈值分割，以及步骤1.4）中的膨胀腐蚀处理，能够有效提升分割为组织区域和玻片背景区域的准确度。

由于放置玻片的平台工艺误差原因，放置的玻片与物镜之间不可能完全平行，因此玻片实际呈斜面放置状态，加上玻片上的组织存在不平坦的问题，因此，实际上的聚焦映射面是在斜面上叠加一个曲面，呈曲面状态，侧面状态如图4所示。因此，本实施例步骤5）中计算最终的聚焦映射面的函数表达式为：H(x,y)=F(x,y)+J(x,y)，其中，H(x,y)表示聚焦映射面，F(x,y)为拟合得到的斜面，J(x,y)为拟合得到的曲面。其中，聚焦映射面H(x,y)表示x坐标和y坐标下组织标本相对于玻片实际的位置，斜面F(x,y)表示关于x坐标和y坐标下的玻片斜面位置），曲面J(x,y)表示x坐标和y坐标下组织标本相对于玻片曲面的位置。因此，要获得聚焦映射面H(x,y)，则需要分别拟合出斜面F(x,y)和曲面J(x,y)。

为了拟合出斜面F(x,y)和曲面J(x,y)，本实施例中步骤2）在组织区域中随机选择N个待聚焦点，坐标位置分别为[(x

本实施例中，步骤3）包括：

3.1）针对坐标位置分别为[(x

3.2）针对N个待聚焦点的最优聚焦Z轴位置[Z(x

本实施例中，步骤4）包括：

4.1）针对剔除异常聚焦位置后的N1个待聚焦点进行斜面拟合得到斜面

4.2）将斜面

4.3）将N1个待聚焦点的差值[D(x

作为一种可选的实施方式，本实施例步骤4.1）中进行斜面拟合时采用的三维斜面的函数表达式为：

上式中，[

上式中，(

所述进行斜面拟合得到的斜面

上式中，f表示斜面

S1）确定采用最小二乘算法进行斜面拟合采用的三维斜面的函数表达式如式（1）。已知：采样点集{(x

上式中，f表示斜面

S2）因为A、B、C具有关联性，可以令||(A,B,C)

S3）对偏置D求导，可得：

S4）根据上式可得偏置D的函数表达式如式（2）所示。

S5）将直线平移过原点，去掉D的影响，则可得：

即可得到进行斜面拟合得到的斜面

本实施例中，所述曲面拟合采用的方法为移动最小二乘算法，移动最小二乘算法相比于最小二乘算法最大的不同则是凸显出当前的数据点对周围邻域点的加权作用，从而凸显出局部特点，拟合而成的曲面更加接近实际的组织标本形成的曲面。本实施例中结合最小二乘算法和移动最小二乘算法，从实际的拟合过程出发，先用最小二乘算法拟合出大致的斜面过程，然后在采用移动最小二乘算法对已经拟合好的斜面进行微调，得到最终的聚焦映射面，从而避免单单采用最小二乘拟合得到的平面无法适应组织标本不平坦的情况。

综上所述，本实施例显微全景图像聚焦映射面的获取方法具有下述优点：本实施例依据实际的过程，将显微玻片的聚焦映射面分解为玻片斜面和组织标本曲面，采用不同的算法分别拟合出玻片斜面方程和组织标本曲面方程，最终再将拟合得到的玻片斜面和组织标本曲面叠加在一起完成实际的聚焦映射面的拟合过程；这样的做法更加贴近实际模型，拟合效果更加优越；本实施例中结合最小二乘算法和移动最小二乘算法，从实际的拟合过程出发，先用最小二乘算法拟合出大致的斜面过程，然后在采用移动最小二乘算法对已经拟合好的斜面进行微调，得到最终的聚焦映射面，从而避免单单采用最小二乘拟合得到的平面无法适应组织标本不平坦的情况；本实施例采用随机抽样一致性算法找到可能存在的异常点，避免某些可能存在的异常点对整体斜面估计的影响，剔除掉异常点后，可以正确估计得到玻片整体斜面方程，从而确保后续组织标本曲面估计的正确性。

此外，本实施例还提供一种显微全景图像聚焦映射面的获取系统，包括相互连接的微处理器和存储器，前述微处理器被编程或配置以执行前述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的步骤，或者前述存储器中存储有被编程或配置以执行前述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的计算机程序。

此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，前述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行前述显微全景图像聚焦映射面的获取方法的计算机程序。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。