低重合率显微图像的无缝拼接方法技术
【技术实现步骤摘要】
低重合率显微图像的无缝拼接方法
本专利技术涉及数字图像处理
，特别涉及一种相邻显微图像低重合率下无缝拼接的方法。
技术介绍
生物样本的显微镜检观察一直存在非常耗时且效率低下的问题，目前全自动镜检平台逐步代替原有的人工镜检，这大大地节省了人力。为了获得大视野大场景的显微图像，需要对多场景下的图像进行拼接。若全自动镜检机需要N个不同小视野下的大视野图像，这需要有效地把这N个显微图像拼接成一副无缝图像，以备后续实现生物样本的自动分类、识别与计数。图像拼接应用于工业测量，其核心技术为图像配准技术，包括模板配准方法、相位相关度法和特征匹配法。这些方法以相邻图像的重叠区域为配准基础，依赖于图像本身的特征进行配准，因此拼接精度不高，计算量非常大，对重叠区域的重叠比例要求比较高，有的甚至要达到50％以上的重叠比例。当测量物镜倍数较高时，测量视场本身已经比较小的情况下，大的重叠比例严重制约了拼接对测量视场面积的扩大，特别是当重叠区域没有明显的特征时，甚至会出现无法匹配的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种低重合率显微图像的无缝拼接方法，该方法能够有效地提高多场景下图...
【技术保护点】
一种低重合率显微图像的无缝拼接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：选取参考图和待拼接图的感兴趣区域即ROI，对ROI进行预处理；步骤2：提取ROI的SURF特征点，采用FLANN方法对特征点进行粗匹配；步骤3：根据两幅图像的偏移范围剔除空间距离过大的匹配对；步骤4：统计余下匹配对的空间距离的离散分布，以最大分布概率所对应的区间为标准范围，进一步剔除误匹配对；若匹配对不足，返回前述步骤，修改特征提取参数及匹配参数，以获取更多匹配对；步骤5：根据余下匹配对，计算两幅图像的位置关系；步骤6：对待拼接图进行亮度调整，采取加权平均法对图像进行融合；其中：所述低重合率为相邻图...
【技术特征摘要】
1.一种低重合率显微图像的无缝拼接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：选取参考图和待拼接图的感兴趣区域即ROI，对ROI进行预处理；步骤2：提取ROI的SURF特征点，采用FLANN方法对特征点进行粗匹配；步骤3：根据两幅图像的偏移范围剔除空间距离过大的匹配对；步骤4：统计余下匹配对的空间距离的离散分布，以最大分布概率所对应的区间为标准范围，进一步剔除误匹配对；若匹配对不足，返回前述步骤，修改特征提取参数及匹配参数，以获取更多匹配对；步骤5：根据余下匹配对，计算两幅图像的位置关系；步骤6：对待拼接图进行亮度调整，采取加权平均法对图像进行融合；其中：所述低重合率为相邻图像间的重合率在3%～11%之间。2.根据权利要求1所述的低重合率下的显微图像无缝拼接方法，其特征在于，所述步骤1具体为：读取参考图像I0(x,y)和待拼接图像I1(x,y)，选取两幅图中包含重叠部分的临近区域作为感兴趣区域ROI，采用中值滤波法去除ROI中的噪声点，其中，滤波窗口大小设置为3×3；采用直方图均衡化的方法，扩大其动态范围，以增强图像的对比度。3.根据权利要求1所述的低重合率下的显微图像无缝拼接方法，其特征在于，所述步骤2具体为：分别提取ROI中的SURF特征点，每个特征点用一个等长的特征向量描述，提取出的特征点集分别记为F0和F1；采用FLANN方法，对于F0中的每个特征点，在F1中找出与之特征向量距离最小的K个点，K=2，若最小距离与次小距离的比值小于一定阈值，则认为最小距离所对应的点是匹配的；否则，认为F0中的该特征点在F1中是没有与其匹配的特征点；其中，一定阈值初始值设为0.5。4.根据权利要求1所述的低重合率下的显微图像无缝拼接方法，其特征在于，所述步骤3具体为：根据多次所采集图像样本的特征，图像重叠率在3%~11%之间，垂直方向的偏移量在5%以内，取较大边界11%和5%，得出对应的边界偏移量，以此为门限，对粗匹配结果中的每对匹配点，判断其空间距离是否满足该门限条件，满足则保留；不满足...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪英，陈雪蓉，张烽，肖志睿，严斯能，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31
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