一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，包括图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块，所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块均安装在数字全息显微成像设备的主板端，本发明专利技术结构科学合理，使用安全方便，本发明专利技术通过对于全息图进行图像处理，生成多角度与多附图像，从而便于三维的重构，并且对于重构中的重叠部分进行计算，降低重叠带来的误差，避免出现重叠中图像的模糊，造成无法正常的显示与三维重构，从对全息图进行处理降噪，在进行计算和误差的降低过程中，将重构的图形进行组装和转换，在进行数据的传输，从而完成数据传导，方便快捷。

A three-dimensional reconstruction data conduction system for digital holographic micro imaging equipment

【技术实现步骤摘要】
一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统
本专利技术涉及数字全息显微成像
，具体为一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统。
技术介绍
数字全息显微镜(Digitalholographicmicroscopy，简称DHM)是数字全息技术在显微领域的应用，也被称为全息显微术，与其他显微技术相比，数字全息显微镜并不直接记录被观测物体的图像，而是记录含有被观测物体波前信息的全息图，再通过计算机对所记录的全息图进行数值重建来得到被测物体的相位和振幅(光强)信息，进而完成数字三维重构，打个形象的比方来理解数值重建这个过程，就是利用计算机算法代替传统光学显微镜中的成像透镜，但是目前市场上的数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统成像模糊，在对于三维重构中数据的显示不够全面，造成重影与模糊的问题，造成成像后系统不能清晰明了，出现三维重构不准确的现象。
技术实现思路
本专利技术提供一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，可以有效解决上述
技术介绍
中提出目前市场上的数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统成像模糊，在对于三维重构中数据的显示不够全面，造成重影与模糊的问题，造成成像后系统不能清晰明了，出现三维重构不准确的现象的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，包括图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块；所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块均安装在数字全息显微成像设备的主板端；所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块的信号端与数字全息显微成像设备的主板相连，形成信号传输。根据上述技术方案，所述图像预处理模块改善图像的视觉效果，提高清晰度；所述图像预处理模块将需要显微的全息图像首先进行图片处理，将多个角度的全息图首先平滑处理，通过使用形态学滤波、双边滤波、自适应均值滤波、自适应中值滤波和自适应加权滤波中的一种或多种图像处理方法；所述图像预处理模块同时使用噪声过滤算法，将其进行图像处理；所述图像预处理模块处理中重叠部分，采用算法分析，根据各层面的角度，使用布拉格角度选择性公式：其中θ为入射角，d为光栅和介质厚度，λ为波长，n1为参数个数。根据上述技术方案，所述特征检测匹配模块采用如下方法：(1)、加权平均Harris-Laplace特征点提取算法；(2)、基于SIFT算子的特征提取算法：尺度不变特征转换SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，该算子具有对图像旋转、缩放、光照变化和仿射变换保持不变性的特点；SIFT方法的主要思想为:首先建立高斯差分金字塔表征，然后将每个像素点与它周围的八个点，以及上下相邻层的十八个邻域点，总共26个点作比较，如果该点是极值点，那么就认为该点为特征点，同时计算出该特征点的主方向，就可以将特征点提取出来了；(3)、基于SURF算子的特征提取算法：加速鲁棒特征(Speeded-UpRobustFeatures)借鉴SIFT简化思想，借助积分图和harr小波技术的使用，使模板对图像的卷积可以通过加减运算在线性时间内完成。根据上述技术方案，所述特征检测匹配模块中特征点匹配方法如下：NCC特征匹配、SIFT特征匹配和SURF特征匹配。根据上述技术方案，所述内部标定模块为成像标定，使用中通过基础矩阵是对同一场景的两幅图像间约束关系的数学描述，是在未标定图像序列中存在的几何结构约束信息，对图像进行归一化后，特殊的基本矩阵就可以表示成本质矩阵。根据上述技术方案，所述内部标定模块中基础矩阵计算方法：(1)、归一化8点算法：通过对线性法的计算过程与结果进行分析，发现直接使用原始的匹配点图像坐标构成的系数矩阵会有比较大的条件数，影响计算结果，所以提出在应用点法前，对原始数据做各向同性变换的归一化处理的归一化8点算法，该方法可以降低噪声的干扰，减小系数矩阵条件数大小，从而提高解算精度，(2)、RANSAC算法：随机抽样致性算法RANSAC(RandomSampleConsensus)可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。7.根据权利要求5所述的一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，其特征在于，所述内部标定模块中本质矩阵计算方法：参矩阵分别为K1和K2的两幅图像之间的基础矩阵为F,由此可以求得它们之间的本质矩阵:E＝k2TFK1，接着对本质矩阵进行分解(SVD分解方法)，得到旋转矩阵R和平移向量t，然后计算出两幅图像的投影矩阵P1和p2，利用投影矩阵获得空间三维点的坐标。根据上述技术方案，所述剖分模块通过上面的步骤可以得到基于图像的三维点云，但要对空间物体的表面信息进行重构，需要对三维点云进行三角剖分。根据上述技术方案，所述数据传导模块将显像的数据进行压缩和加密，通过主板传输到全息显微成像设备中。根据上述技术方案，所述主板中含有屏蔽模块，对于数据传导模块传输数据进行保护，防止外界信号干扰。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术结构科学合理，使用安全方便，本专利技术通过对于全息图进行图像处理，生成多角度与多附图像，从而便于三维的重构，并且对于重构中的重叠部分进行计算，降低重叠带来的误差，避免出现重叠中图像的模糊，造成无法正常的显示与三维重构，从对全息图进行处理降噪，在进行计算和误差的降低过程中，将重构的图形进行组装和转换，在进行数据的传输，从而完成数据传导，方便快捷。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例：如图1所示，本专利技术提供技术方案，一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，包括图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块；图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块均安装在数字全息显微成像设备的主板端；图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块的信号端与数字全息显微成像设备的主板相连，形成信号传输。根据上述技术方案，图像预处理模块改善图像的视觉效果，提高清晰度；图像预处理模块将需要显微的全息图像首先进行图片处理，将多个角度的全息图首先平滑处理，通过使用形态学滤波、双边滤波、自适应均值滤波、自适本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，其特征在于：包括图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块；/n所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块均安装在数字全息显微成像设备的主板端；/n所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块的信号端与数字全息显微成像设备的主板相连，形成信号传输。/n

【技术特征摘要】
1.一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，其特征在于：包括图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块；
所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块均安装在数字全息显微成像设备的主板端；
所述图像预处理模块、特征检测匹配模块、内部标定模块、剖分模块和数据传导模块的信号端与数字全息显微成像设备的主板相连，形成信号传输。


2.根据权利要求1所述的一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，其特征在于，所述图像预处理模块改善图像的视觉效果，提高清晰度；
所述图像预处理模块将需要显微的全息图像首先进行图片处理，将多个角度的全息图首先平滑处理，通过使用形态学滤波、双边滤波、自适应均值滤波、自适应中值滤波和自适应加权滤波中的一种或多种图像处理方法；
所述图像预处理模块同时使用噪声过滤算法，将其进行图像处理；
所述图像预处理模块处理中重叠部分，采用算法分析，根据各层面的角度，使用布拉格角度选择性公式：



其中θ为入射角，d为光栅和介质厚度，λ为波长，n1为参数个数。


3.根据权利要求1所述的一种数字全息显微成像设备三维重构数据传导系统，其特征在于，所述特征检测匹配模块采用如下方法：
(1)、加权平均Harris-Laplace特征点提取算法；
(2)、基于SIFT算子的特征提取算法：
尺度不变特征转换SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，该算子具有对图像旋转、缩放、光照变化和仿射变换保持不变性的特点；
SIFT方法的主要思想为:首先建立高斯差分金字塔表征，然后将每个像素点与它周围的八个点，以及上下相邻层的十八个邻域点，总共26个点作比较，如果该点是极值点，那么就认为该点为特征点，同时计算出该特征点的主方向，就可以将特征点提取出来了；
(3)、基于SURF算子的特征提取算法：
加速鲁棒特征(Speeded-UpRobustFeatures)借鉴SIFT简化思想，借助积分图和harr小波技术的使用，使模板对图像的卷积可以通过加减运算在线性时间内完成。


4.根据权利要求1所述的一种数字全息显微成像设备三维重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王华英，徐昌盛，董昭，高亚飞，王学，张雷，郭海军，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：河北;13