基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提出一种基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法及系统，该方法包括以下步骤：获取荧光显微图像，并建立荧光显微图像的退化模型；对退化模型进行广义全变差和剪切波变换的复合正则化约束，以得到荧光显微图像重建的目标函数；根据变量分离理论得到与目标函数等价的无约束的目标函数；根据无约束的目标函数，基于分裂Bregman迭代算法计算得到荧光显微图像的重建图像。本发明的方法通过对参数的合理选择，获得最佳的重建原效果，且有效性和可行性高。
【专利说明】
基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及图像处理和计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于复合正则化技术 的荧光显微图像三维重建方法及系统。
【背景技术】
[0002] 光学显微镜一直以来都是观察生物样本微观结构的有力工具。但是，有时它很难 区分深层细胞或组织性质上的微小差异。结合荧光探针、绿色荧光蛋白等荧光标记技术，用 户可以观察到更多更清晰的样品结构信息，借助样品的切片图像序列和三维（three dimensional/3D)重建技术，还可以得到样品的3D立体结构，为研究分子和细胞的动态变化 过程和规律、大脑结构与功能关系等提供了手段。因此，荧光显微成像技术在分子生物学、 细胞生物学、神经科学等研究中发挥着越来越重要的作用。
[0003] 然而，所有这些研究都面临一个共同的挑战，即荧光显微成像系统获得的图像会 失真。失真主要原因是光的散焦，样本照明的空间波动，图像自我的吸收导致的区域衰减， 漂白效应，几何效应以及背景光子发射产生的泊松噪声。此外，荧光显微镜是一种比较精密 的仪器，而且对显微镜的操作需要比较专业的知识和相对熟练的技巧。即便很微小的偏差 也可能会引起图像的严重失真。荧光显微图像的质量主要受两个因素的影响，一是模糊，通 常使用点扩散函数(Point Spread Function/PSF)来表征，二是泊松噪声。如何利用荧光显 微图像处理技术去除模糊和噪声是一项很有意义的工作。
[0004] 基于正则化技术的图像复原，在过去十年里已经引起了广泛关注。首先是建立图 像复原的目标函数，并将合适的先验条件融入目标函数中，通过最优化处理获得期望的解。 这类方法的基本思想是在变分的基础上，采用合适的正则化技术，形成新的目标函数，对目 标函数求取极值，则可得到期望的解。由于利用反卷积技术从观测样本获得原始清晰图像， 是一种病态问题，再加上实际操作中可获得的荧光样本成像信息非常微弱，同时存在噪声 的影响，往往使得反卷积的病态问题更加严重，这就要求不能只单纯的进行反卷积运算，必 须在目标函数中添加一些约束条件作为正则项，来约束解空间。
[0005] 针对图像复原的病态问题，在20世纪70年代中期Tikhonov建立了正则化理论，通 过引入一定约束将反卷积问题转化为良态问题，从理论上解决了问题的病态性，确保其解 的存在、唯一和连续，奠定了正则化方法的理论基础，促进了图像复原方法根本性的发展。
[0006] 目前，何川等人提出了基于自适应广义全变差的模型，利用增广拉格朗日方法实 现图像去噪。丁亮等人提出了基于剪切波和小波变换的复合正则化模型，利用半光滑牛顿 方法实现了图像的复原，能够很好地表征图像的边缘特征和点特征。Ono等人提出了基于全 变差-小波-曲线波正则化优化方法进行图像的复原，实现了图像平滑区域，纹理和边缘的 保存。然而目前的这些技术不能同时实现保留图像的边缘和纹理信息，以及抑制平滑区域 的阶梯效应，从而使得重建效果不佳。
【发明内容】
[0007] 本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
[0008] 为此，本发明的一个目的在于提出一种基于复合正则化技术的荧光显微图像三维 重建方法，该方法通过对参数的合理选择，获得最佳的重建原效果，且有效性和可行性高。
[0009] 本发明的另一个目的在于提供一种基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重 建系统。
[0010] 为了实现上述目的，本发明第一方面的实施例提出了一种基于复合正则化技术的 荧光显微图像三维重建方法，包括以下步骤:Si:获取荧光显微图像，并建立所述荧光显微 图像的退化模型;S2:对所述退化模型进行广义全变差和剪切波变换的复合正则化约束，以 得到所述荧光显微图像重建的目标函数;S3:根据变量分离理论得到与所述目标函数等价 的无约束的目标函数；以及S4:根据所述无约束的目标函数，基于分裂Bregman迭代算法计 算得到所述荧光显微图像的重建图像。
[0011]根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法，在退化 模型上施加广义全变差和剪切波变换的复合正则化，得到图像重建的目标函数，基于变量 分离理论和分裂Bregman算法计算得到重建图像，既可以保留图像的边缘和纹理信息，又可 以抑制平滑区域的阶梯效应，从而达到更好的重建效果，且该方法有效性和可行性高。
[0012] 另外，根据本发明上述实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方 法还可以具有如下附加的技术特征：
[0013] 在一些示例中，在所述S2中，所述荧光显微图像重建的目标函数通过如下公式计 算：
[0014]
[0015]其中，f为所述荧光显微图像，u表示所述荧光显微图像f的重建图像，!ku表示u的 剪切波变换的第k个子频带，A和G是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带 的总数，表不u在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表不模糊核，O (h)表不变量h的 函数，I I · I I i表示i-范数。
[0016] 在一些示例中，所述变量h的函数〇(h)通过如下公式计算：
[0017]
[0018] 其中，▽#.和V2办分别表不h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。
[0019] 在一些示例中，在所述S4中，基于分裂Bregman迭代算法采用如下迭代公式计算得 到所述荧光显微图像的重建图像：
[0020]
[0021]
[0022]
[0023]
[0024]
[0025]
[0026]
[0027]
[0028] 本发明第二方面的实施例提供了一种基于复合正则化技术的荧光显微图像三维 重建系统，包括：图像获取模块，所述图像获取模块用于获取荧光显微图像，并建立所述荧 光显微图像的退化模型；模型约束模块，所述用于模型约束模块对所述退化模型进行广义 全变差和剪切波变换的复合正则化约束，以得到所述荧光显微图像重建的目标函数；函数 计算模块，所述用于，函数计算模块根据变量分离理论得到与所述目标函数等价的无约束 的目标函数；以及图像计算模块，所述用于图像计算模块根据所述无约束的目标函数，基于 分裂Bregman迭代算法计算得到所述荧光显微图像的重建图像。
[0029]根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系统，在退化 模型上施加广义全变差和剪切波变换的复合正则化，得到图像重建的目标函数，基于变量 分离理论和分裂Bregman算法计算得到重建图像，既可以保留图像的边缘和纹理信息，又可 以抑制平滑区域的阶梯效应，达到更好的重建效果，同时该系统具有良好的有效性和可行 性。
[0030] 另外，根据本发明上述实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系 统还可以具有如下附加的技术特征：
[0031] 在一些示例中，所述荧光显微图像重建的目标函数通过如下公式计算：
[0032]
[0033]其中，f为所述荧光显微图像，u表示所述荧光显微图像f的重建图像，!ku表示u的 剪切波变换的第k个子频带，^和^是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带 的总数，V"表不U在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表不模糊核，O (h)表不变量h的 函数，11 · 11 i表示i-范数。
[0034] 在一些示例中，所述变量h的函数〇(h)通过如下公式计算：
[0035]
[0036] 其中，分别表示h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。
[0037]在一些示例中，所述图像计算模炔基于分裂Bregman迭代算法采用如下迭代公式 计算得到所述荧光显微图像的重建图像：
[0038:
[0039]
[0040]
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
[0045]
[0046] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0047] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得 明显和容易理解，其中：
[0048]图1是根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法的 流程图；以及
[0049]图2是根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系统的 结构框图。
【具体实施方式】
[0050] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0051] 以下结合附图描述根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三 维重建方法及系统。
[0052] 图1是根据本发明一个实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方 法的流程图。如图1所示，根据本发明一个实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三 维重建方法，包括以下步骤：
[0053] 步骤SI:获取荧光显微图像，并建立荧光显微图像的退化模型。
[0054]步骤S2:对退化模型进行广义全变差和剪切波变换的复合正则化约束，以得到荧 光显微图像重建的目标函数。
[0055] 其中，荧光显微图像重建的目标函数例如通过如下公式计算：
[0056]
[0057]其中，f为荧光显微图像，u表示荧光显微图像f的重建图像，iku表示u的剪切波变 换的第k个子频带，？是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带的总数， Vtt表不u在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表不模糊核，O (h)表不变量h的函数，I I · I I i表示i-范数。
[0058] 进一步地，上述公式中的变量h的函数〇(h)例如通过如下公式计算：
[0059]
[0060] 其中，和分别表示h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。
[0061] 步骤S3:根据变量分离理论得到与目标函数等价的无约束的目标函数。
[0062] 步骤S4:根据无约束的目标函数，基于分裂Bregman迭代算法计算得到荧光显微图 像的重建图像。
[0063]其中，在步骤S4中，基于分裂Bregman迭代算法采用如下迭代公式计算得到荧光显 微图像f的重建图像：
[0064]
[0065]
[0066]
[0067]
[0068]
[0069]
[0070]
[0071]
[0072] 作为具体的示例，下表1展示了本发明一个具体实施例的基于复合正则化技术的 荧光显微图像三维重建方法的具体实现流程，具体为：
[0073] 表 1
[0075]综上，根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法， 在退化模型上施加广义全变差和剪切波变换的复合正则化，得到图像重建的目标函数，基 于变量分离理论和分裂Bregman算法计算得到重建图像，既可以保留图像的边缘和纹理信 息，又可以抑制平滑区域的阶梯效应，从而达到更好的重建效果，且该方法有效性和可行性 尚。
[0076]本发明的进一步实施例还提供了一种基于复合正则化技术的荧光显微图像三维 重建系统。
[0077]图2是根据本发明一个实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系 统的结构框图。如图2所示，该系统100包括:图像获取模块110、模型约束模块120、函数计算 模块130和图像计算模块140。
[0078] 其中，图像获取模块110用于获取荧光显微图像，并建立荧光显微图像的退化模 型。
[0079] 模型约束模块120用于对退化模型进行广义全变差和剪切波变换的复合正则化约 束，以得到荧光显微图像重建的目标函数。
[0080] 其中，荧光显微图像重建的目标函数例如通过如下公式计算：
[0081]
[0082]其中，f为荧光显微图像，u表示荧光显微图像f的重建图像，iku表示u的剪切波变 换的第k个子频带，A和A是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带的总数， ▽?表示u在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表示模糊核，O(h)表示变量h的函数，I I · I I i表示i-范数。
[0083] 进一步地，在上述公式中，变量h的函数〇(h)例如通过如下公式计算：
[0084]
[0085] 其中，V1A和分别表示h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。
[0086] 函数计算模块130用于根据变量分离理论得到与目标函数等价的无约束的目标函 数。
[0087]图像计算模块140根据无约束的目标函数，基于分裂Bregman迭代算法计算得到荧 光显微图像的重建图像。具体地，图像计算模块140基于分裂Bregman迭代算法采用如下迭 代公式计算得到荧光显微图像的重建图像：
[0088]
[0089]
[0090]
[0091]
[0092]
[0093]
[0094]
[0095]
[0096]需要说明的是，本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系 统的具体实现方式与本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建方法 的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，为了减少冗余，此处不做赘述。
[0097]综上，根据本发明实施例的基于复合正则化技术的荧光显微图像三维重建系统， 在退化模型上施加广义全变差和剪切波变换的复合正则化，得到图像重建的目标函数，基 于变量分离理论和分裂Bregman算法计算得到重建图像，既可以保留图像的边缘和纹理信 息，又可以抑制平滑区域的阶梯效应，达到更好的重建效果，同时该系统具有良好的有效性 和可行性。
[0098]在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"长度"、"宽度"、 "厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"竖直"、"水平"、"顶"、"底" "内"、"外"、"顺时 针"、"逆时针"、"轴向"、"径向"、"周向"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或 位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必 须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0099] 此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性 或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者 隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是至少两个，例如两个，三 个等，除非另有明确具体的限定。
[0100] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、"相连"、"连接"、"固定"等 术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体;可以是机械连 接，也可以是电连接;可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内 部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员 而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0101] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征"上"或"下"可以 是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在 第二特征"之上"、"上方"和"上面"可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示 第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征"之下"、"下方"和"下面"可以是第 一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0102] 在本说明书的描述中，参考术语"一个实施例"、"一些实施例"、"示例"、"具体示 例"、或"一些示例"等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特 点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不 必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任 一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技 术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结 合和组合。
[0103] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例 性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述 实施例进行变化、修改、替换和变型。
【主权项】
1. 一种基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建方法，其特征在于，包括W下步 骤： S1:获取巧光显微图像，并建立所述巧光显微图像的退化模型； S2:对所述退化模型进行广义全变差和剪切波变换的复合正则化约束，W得到所述巧 光显微图像重建的目标函数； S3:根据变量分离理论得到与所述目标函数等价的无约束的目标函数；W及 S4:根据所述无约束的目标函数，基于分裂化egman迭代算法计算得到所述巧光显微图 像的重建图像。2. 根据权利要求1所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建方法，其特征 在于，在所述S2中，所述巧光显微图像重建的目标函数通过如下公式计算：其中，f为所述巧光显微图像，U表示所述巧光显微图像f的重建图像，也U表示U的剪切波 变换的第k个子频带，&和&是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带的总数， V?表示U在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表示模糊核，0化)表示变量h的函数， ? I I i表示i-范数。3. 根据权利要求2所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建方法，其特征 在于，所述变量h的函数0化)通过如下公式计算：其中，分别表示h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。4. 根据权利要求1所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建方法，其特征 在于，在所述S4中，基于分裂化egman迭代算法采用如下迭代公式计算得到所述巧光显微图 像的重建图像：5. -种基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建系统，其特征在于，包括： 图像获取模块，所述图像获取模块用于获取巧光显微图像，并建立所述巧光显微图像 的退化模型； 模型约束模块，所述模型约束模块用于对所述退化模型进行广义全变差和剪切波变换 的复合正则化约束，W得到所述巧光显微图像重建的目标函数； 函数计算模块，所述函数计算模块用于根据变量分离理论得到与所述目标函数等价的 无约束的目标函数;W及 图像计算模块，所述用于图像计算模块根据所述无约束的目标函数，基于分裂化egman 迭代算法计算得到所述巧光显微图像的重建图像。6. 根据权利要求5所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建系统，其特征 在于，所述巧光显微图像重建的目标函数通过如下公式计算：其中，f为所述巧光显微图像，U表示所述巧光显微图像f的重建图像，也U表示U的剪切波 变换的第k个子频带，？1和&是权重，λ、μ和Mo分别是平衡参数、正则化参数和子频带的总数， ￥?表示U在水平方向和垂直方向的前向有限差分，K表示模糊核，0化)表示变量h的函数， I · 11 i表示i-范数。7. 根据权利要求6所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建系统，其特征 在于，所述变量h的函数0化)通过如下公式计算：其中，￥:式和'^.2&:分别表示h在X轴和y轴方向上的前向有限差分。8. 根据权利要求5所述的基于复合正则化技术的巧光显微图像Ξ维重建系统，其特征 在于，所述图像计算模炔基于分裂化egman迭代算法采用如下迭代公式计算得到所述巧光 显微图像的重建图像：
【文档编号】G06T17/00GK105844699SQ201610147507
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月15日
【发明人】王瑜, 张长春, 肖洪兵
【申请人】北京工商大学