1:输入电镜图像及胶体金的坐标。其中，电镜图像是指利用电子显微镜拍摄的生物大分子投影图像。通常，针对样品的一次拍摄实验，可获得从不同角度拍摄该样品的多幅电镜图像。胶体金的坐标通过胶体金提取算法得出。
[0049]步骤2:对于任一电镜图像，将它与相邻图像(即一定范围内的相邻角度拍摄的电镜图像)上的胶体金坐标进行全局性匹配，得到当前电镜图像与其相邻图像的胶体金的对应关系。在本实施例中，电镜图像之间的匹配是基于图像两两之间的匹配实现的。全局性匹配指的是考虑整个电镜图像全局的胶体金位置关系而得出匹配结果。电镜图像之间的两两匹配是对分布在两张电镜图像上的胶体金点集进行全局匹配，产生胶体金的两两匹配对及对应的变换函数，该变换函数是指一个胶体金点集变换到另一个胶体金点集的变换函数。
[0050]发明人对电镜图像序列上胶体金的运动方式进行了深入研究，发现电镜图像序列的两个现象:一是不同图像上的胶体金的位置变化非常大；二是在某些图像中，因样品和背景明暗的变化，有些胶体金无法识别，另外图像边缘的变化也可能导致样品中有些胶体金位置的丢失，即样品中有些胶体金位置在某些角度的图像中无法找到对应的投影点。这些现象都会导致现有的基于局部信息的匹配方案失效，造成匹配错误。
[0051]发明人进一步发现，在弱透视投影的情况下，两张来自不同视角的对于同一平面物体的投射影像，其本身是遵循仿射变换的。而电子断层(ET)成像遵循仿射投影的规律，同一区域表面的两张二维投影图像的对应关系，可以用一个仿射变换表示。基于以上分析，在本发明的一个实施例中，提出了一种通过仿射变换下的点集匹配来解决全局性的胶体金点集两两匹配的方案。
[0052]为便于理解，首先将问题进行再抽象:用点集的概念来代表一张投影图像上识别的所有的胶体金的坐标；给定两个来自不同投影图像的点集M和S，实现胶体金点集两两匹配就是要达到如下目标:寻找到一个仿射变换Τ( O,使得点集T(M)与点集S在一定的距离误差下存在数量足够多的一致点。
[0053]仿射变换T (.)可以进一步被描述为:
[0054]X’ = Ax+t
[0055]其中，X和X’分别代表两张投影图像中对应的点的二维坐标，A是2X2的转换矩阵，t是平移量。
[0056]对于两副电镜图像间的匹配，由于两副电镜图像中所提取的胶体金点数目可能不同，所以此处的点集匹配实际上是一种不完整的点集匹配，即两个点集的点的数目不同的前提下，对这两个点集进行仿射条件下的匹配。这种不完整的点集匹配问题的解决往往是及其耗时的。
[0057]因此，本实施例中，引入四点仿射一致性来减少不完整的点集匹配的计算的算法复杂度。图2示出了一个四点仿射变换示例图，如图2所示，a, b, C，d四个点组成点集S1,其中ab与cd的交点是e。点集S2是由S i经过一次仿射变换得到的，S 2由a’，b’，c’，d’四个点组成。在这个四点仿射变换示例中，对于比例:T1= I |a_e| |/| |a_b| I和r 2 =
I I C-e I I / I I C-d I I，有 I I a’ -e’ I I / I I a’ -b’ I I = r^P | | c’ _e’ | | / | | c’ _d’ | | = r 2。也就是说，四点仿射前后的两个比例r JP r 2是保持不变的。这样，就能够以四点仿射为基础，把胶体金匹配问题转换为计算两个投影图像间一个合适的仿射变换的问题。
[0058]本实施例中，电镜图像之间的两两匹配基于随机抽样一致(RANSAC)原则的全局匹配实现，该电镜图像之间的两两匹配方法包括下列步骤:
[0059]步骤201:输入为两张投影图像的胶体金点集M，S及距离阈值Clistthra，其中距离阈值Clistthra用于判断两个点集中的点是否一致，在下文中将对此做进一步地介绍。
[0060]步骤202:找出胶体金点集S中所有的四点仿射组，得到四点仿射组集合Φ其中:Φ = {QilQi是S中的一个四点仿射对}。本实施例中，基于wide-base的概念来寻找点集中的所有的四点仿射组，需要说明的是，在电集中寻找所有四点仿射组的方式并不是唯一的。
[0061]步骤203:计算所有四点仿射组的一致性比例Q.1nval和Q.1nva2。其中，Q.1nval代表四点仿射组Q的一致性比例A= I I a-e I I / I I a-b | |，Q.1nva2代表四点仿射组Q的一致性比例 r2= I I c-e I I / I I c-d | |。
[0062]步骤204:创建四点仿射组集合Φ的kd搜索树，以Q.1nval和Q.1nva2为搜索键。
[0063]步骤205:计算最大迭代次数，最大迭代次数由方程L = log (l-ps)/log (l-pgN)决定，其中Ps是预设的想要达到的匹配成功概率，pg是两个点集之间的覆盖率，该覆盖率是指两个点集中匹配点所占的百分比。两个点集的点数可能不同，在一个例子中，取点数较大的点集来计算所述覆盖率，即覆盖率的取值为点数较大的点集中的匹配点数目占该点集总点数的百分比。同时，在该例子中，取N = 4。
[0064]步骤206:从M中随机选择一个四点仿射组Pran,搜索kd树，找出键值与Pran的一致性比例相近的四点仿射组，构成集合Ψ。该集合Ψ是四点仿射组构成的集合。
[0065]步骤207:随机选取集合Ψ中的某个四点仿射组Q1，计算Pran到Q i的近似仿射变换T (.)。其中，i是集合Ψ中的四点仿射组的序号。本实施例中，近似仿射变换T (.)采用最小二乘法得出。
[0066]步骤208:计算M做仿射变换T(.)后与S中的点近似相等的点的集合，作为候选点集对C(T(M))和C(S)，其中，判断两个点是否点近似相等的距离阈值取3distthra。C(.)表示对点集进行映射的函数，即在作为输入的点集中保留的能与另一点集中的点进行一一对应的点的集合。
[0067]步骤209:如果候选点集对中的点的数目未超过预设的匹配点数阈值，则舍弃当前的候选点集对，如果候选点集对中的点的数目超过预设的匹配点数阈值，则使用候选点集对C (M)和C (S)重新估计仿射变换T (.)，使得T (C (M))近似等于C (S)，再将T (.)应用到M，使用距离阈值Clistthra重新寻找两个点集的近似相等子集作为候选点集，最终的候选点集记为 PaiKC(M)，C(S)〉。
[0068]步骤210:如果当前计算所得的候选点集对是当前所得到的拥有匹配点最多的点集对，更新匹配点集MATCH_PAIR，更新后的匹配点集为PaiKC(M)，C(S) >。基于更新后的匹配点集计算两个点集之间的覆盖率pg。然后返回步骤205，更新最大迭代次数。
[0069]步骤211:重复步骤207?210，直至遍历Ψ中的所有四点仿射组，或者达到所述最大迭代次数。
[0070]本实施例中，kd-搜索树这一数据结构用来加速查找。wide-base的半径设置为胶体金半径的0.35倍。在对仿射变换进行估计时，本实施例提出了一个仿射变换的二阶估计方法:首先，估计从M中随机选择的四点仿射组P.和与它对应的S中的一个四点对Q ,的仿射变换T(.)，然后用一个宽松的阈值(例如3distthlJ筛选满足该仿射转换的候选点的集合对，如果候选点的集合对中的点数足够大，则重新估计T(.)，再用一个严格的阈值(diStthre)计算对应的候选点的集合对，以此等到一个更好的估计效果。MATCH_PAIR即是所寻找的两张图像间的全局胶体金匹配结果。
[0071]步骤3:基于电镜图像与其相邻图像的匹配结果，通过遍历图像序列进行胶体金点链的补全及生长，即在已经有胶体金点集两两匹配对及对应变换函数的情况下，生成和补全胶体金链。
[0072]在步骤2中，已求得一定范围内相邻图像的两两图像之间匹配的胶体金点，即胶体金点匹配对。在接下来的步骤3中，将这些胶体金点匹配对中的相同标记点串联起来，形成点链。例如有(1,2)-(2, 3)和(1,2)-(3,4)两个匹配对，则可串联成(1,2)-(2, 3)-(3,4),意为此点链包括第I幅图像的第I个标记点、第2幅图像的第3个标记点和第3幅图像的第4个标记点。
[0073]在一个实施例中，所述步骤3中，两两匹配点通过填入一个三维结构，生成可快速检索的点链。所述三维结构使用存储序列化的坐标信息的平衡二叉树作为同一图像的特征点的存储集合，通过各链接二叉树结点表述胶体金点间的串联关系。
[0074]步骤4:输出所有胶体金点链。
[0075]进一步地，由于图像的两两匹配(即每两副图像都完成一次匹配)是一