一种图像重构方法及系统技术方案

本申请涉及图像重构技术领域，特别涉及一种图像重构方法及系统。所述图像重构方法包括：步骤a：对图像进行频谱分离，得到所述图像的频谱分量；步骤b：对所述频谱分量进行峰值点搜索，获取照明光的方向和空间频率；步骤c：通过线性拟合算法计算所述照明光的调制度和初始相位，通过所述照明光的调制度和初始相位对所述频谱分量进行修正，将所述频谱分量的系数进行归一化；步骤d：对所述归一化的频谱分量进行去卷积和平移处理，并将所述去卷积和平移处理后的频谱分量进行频谱组合，得到所述图像的重构结果。本申请根据照明光空间频率初始值设定滤波函数，对分离频谱进行滤波，再进行峰值点搜索，提高了求解精度，有效提高重构图像的质量。

Image reconstruction method and system

The invention relates to the technical field of image reconstruction, in particular to an image reconstruction method and system. Including the image reconstruction method: step a: separation of the image, get the spectral components of the image; step B: search for the spectral components of the peak point, direction and spatial frequency to obtain illumination light; step C: the illumination light is calculated by linear fitting algorithm and initial phase modulation the spectral components, corrected by the illumination light modulation and initial phase, the coefficient of the spectrum is normalized; step D: the normalized spectral components of deconvolution and translation, and the translation to spectrum convolution and the processed spectrum combination. Get the image reconstruction results. In this application, the filtering function is filtered according to the initial value of the illumination space frequency, and the peak spectrum is filtered, then the searching precision is improved, and the quality of the reconstructed image is improved effectively.

【技术实现步骤摘要】
一种图像重构方法及系统
本申请涉及图像重构
，特别涉及一种图像重构方法及系统。
技术介绍
作为光学显微镜的一种，荧光显微镜是现代生命科学研究中必不可少的研究工具，然而传统光学显微镜的分辨率受到衍射极限的限制。近年来，一系列突破衍射极限的超分辨显微成像技术相继出现，例如随机光学重构显微镜、光激活定位显微镜、荧光光激活定位显微镜、受激发射损耗显微镜、结构光照明显微镜等。结构光照明显微镜(StructuredIlluminationMicroscope,SIM)是目前主流的超分辨成像技术之一。该技术采用加载了一定频率信息的结构光对样品进行照明(以下统称为照明光)，将传统显微镜无法获取的高频信息编码到采集图像中，再通过图像处理算法对样品信息进行重构，其横向分辨率可以达到传统分辨率的两倍。超分辨重构算法是SIM的核心技术之一，其算法主要步骤包括：图像预处理、频谱分离、计算照明光空间频率、参数修正、去卷积、频谱平移以及频谱融合。影响重构图像质量的因素有很多，例如：平移相位不准确而导致的频谱分离不彻底、照明光参数的求解误差、去卷积过程引入的噪声放大、点扩散函数误差、离焦光线等。实验系统中照明本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像重构方法，其特征在于，包括：步骤a：对图像进行频谱分离，得到所述图像的频谱分量；步骤b：对所述频谱分量进行峰值点搜索，获取照明光的方向和空间频率；步骤c：通过线性拟合算法计算所述照明光的调制度和初始相位，通过所述照明光的调制度和初始相位对所述频谱分量进行修正，将所述频谱分量的系数进行归一化；步骤d：对所述归一化的频谱分量进行去卷积和平移处理，并将所述去卷积和平移处理后的频谱分量进行频谱组合，得到所述图像的重构结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像重构方法，其特征在于，包括：步骤a：对图像进行频谱分离，得到所述图像的频谱分量；步骤b：对所述频谱分量进行峰值点搜索，获取照明光的方向和空间频率；步骤c：通过线性拟合算法计算所述照明光的调制度和初始相位，通过所述照明光的调制度和初始相位对所述频谱分量进行修正，将所述频谱分量的系数进行归一化；步骤d：对所述归一化的频谱分量进行去卷积和平移处理，并将所述去卷积和平移处理后的频谱分量进行频谱组合，得到所述图像的重构结果。2.根据权利要求1所述的图像重构方法，其特征在于，所述步骤a还包括：对所述图像进行预处理；所述预处理包括：对所述图像进行光强修正，并对所述图像的边缘进行模糊化处理。3.根据权利要求1或2所述的图像重构方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述获取照明光的方向和空间频率具体包括：根据照明光的空间频率初始值设定滤波函数，对所述频谱分量进行滤波，对所述滤波后的频谱分量进行峰值点搜索，确定滤波后的频谱分量的最大值，并在所述最大值附近±1个像素的范围内，采用质心法确定所述峰值点位置，并精确到亚像素，得到所述照明光的方向和空间频率。4.根据权利要求3所述的图像重构方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述通过照明光的调制度和初始相位对频谱分量进行修正具体包括：步骤c1：中心组分的匹配：中心组分的表达式为：上述公式中，是光学传递函数，d＝1,2,3；n＝0,1,2；m＝-1,0,1，是频谱分量，假设B＝s*A，则s＝c1,0/cd,0，通过对表达式A和B进行线性拟合得到参数s，并将所有其他组分用参数s进行修正，即：其中表示将D1用D2替换；步骤c2：边缘组分与中心组分进行匹配：根据傅里叶频移定理：首先将边缘频谱变换到实域，乘以相移因子再变换至频域，得到移位之后的频谱：同理，获得平移之后的OTF，即得到表达式A和B：1假设B＝s*A，通过复数线性拟合得到参数边缘组分修正为：5.根据权利要求4所述的图像重构方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述通过线性拟合算法计算照明光的调制度和初始相位具体为：计算表达式A和B的有效支持域，对于中心组分修正，所述支持域取|OTF|>0.1的区域，对于边缘组分修正，所述有效支持域为和的重叠区域；由有效支持域内A和B的数据组成数据对(ai,bi)，并对数据对(ai,bi)进行数据筛选，得到有效数据对，所述有效数据对通过复数线性拟合进行参数s的...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐玉国，张艳微，巩岩，骆聪，郎松，王宏伟，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：江苏,32