一种电子断层图像中胶体金的直径估计及自动识别方法
专利汇可以提供一种电子断层图像中胶体金的直径估计及自动识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种 电子 断层 图像中胶体金的直径估计方法，包括：1)在原始胶体金直径附近的数值范围内得到一系列估计直径，对于每个估计直径执行步骤2)；2)对于每个估计直径，计算该估计直径下的人工模板与平均模板的互相关系数作为模板匹配互相关系数，其中，所述人工模板是根据估计直径直接生成的胶体金模板，所述平均模板是基于当前估计直径提取胶体金后，对所提取的胶体金区域做图像平均得到的胶体金模板；3)根据各个估计直径所对应的所述模板匹配互相关系数确定胶体金的精确直径。本发明还提供了相应的胶体金的自动识别方法。本发明对胶体金直径和数目等参数的依赖性较低，具有更高的识别率。，下面是一种电子断层图像中胶体金的直径估计及自动识别方法专利的具体信息内容。
1.一种电子断层图像中胶体金的直径估计方法，包括下列步骤：
1)在原始胶体金直径附近的数值范围内得到一系列估计直径，对于每个估计直径执行步骤2)；
2)对于每个估计直径，计算该估计直径下的人工模板与平均模板的互相关系数作为模板匹配互相关系数，其中，所述人工模板是根据估计直径直接生成的胶体金模板，所述平均模板是基于当前估计直径提取胶体金后，对所提取的胶体金区域做图像平均得到的胶体金模板；
3)根据各个估计直径所对应的所述模板匹配互相关系数确定胶体金的精确直径。
2.根据权利要求1所述的电子断层图像中胶体金的自动识别与定位方法，其特征在于，所述步骤1)包括下列子步骤：
11)根据原始胶体金直径值，初始化直径d；
12)初始化搜索范围ξ；
13)初始化直径的搜索空间：DIA＝{di|d-ξ/2＜di＜d+ξ/2；i＝1,2…m}。
3.根据权利要求2所述的电子断层图像中胶体金的自动识别与定位方法，其特征在于，所述步骤2)还包括：对于搜索空间中的每个估计直径di，基于估计直径di直接创建人工模板，基于该人工模板从电镜图像识别出胶体金区域，将所识别出的所有胶体金区域做图像平均，生成该估计直径di对应的平均模板，计算每个估计直径di对应的人工模板与胶体金平均模板的互相关值ki。
4.根据权利要求3所述的电子断层图像中胶体金的自动识别与定位方法，所述步骤3)包括下列子步骤：
31)找出使互相关值ki最大的和第二大的估计直径：dmax,dsub；
32)计算d＝(dmax+dsub)/2；ξ＝(dmax-dsub)；
33)更新直径搜索的搜索空间：DIA＝{di|d-ξ/2＜di＜d+ξ/2；i＝1,2…m}，遍历更新后的搜索空间重新执行步骤2)，再重新执行步骤31)、32)，直至ξ≤ξ0，ξ0为预设的精确范围阈值。
5.根据权利要求4所述的电子断层图像中胶体金的自动识别与定位方法，所述步骤
33)还包括：当ξ≤ξ0时，将此时的d作为精确直径。
6.一种电子断层图像中胶体金的自动识别方法，包括下列步骤：
a)根据权利要求1～5中任意一项所述的电子断层图像中胶体金的直径估计方法得出胶体金的精确直径；
b)基于所述精确直径对应的胶体金模板，得出胶体金识别结果。
7.根据权利要求6所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b)包括下列子步骤：
b1)对输入的电镜图像做归一化，将胶体金模板与电镜图像做互相关计算并归一化，得到互相关系数图像；
b2)将互相关系数图像等分成多个正方形区域，每个区域长与宽都为当前估计直径dia；在每个正方形区域内，搜索得到其中的最大的互相关系数值及其所对应的电镜图像上的像素的坐标，根据该像素的坐标所对应的电镜图像上的值以及所对应的互相关系数的值的大小，判别该像素是否为胶体金候选点；
b3)根据互相关数值与电镜图像像素值的乘积，进一步筛选胶体金候选点。
8.根据权利要求7所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b2)中，当一个正方形区域内的一个极值点的坐标所对应的互相关系数的值大于thre1且其所对应的电镜图像上的像素值大于thre2，则认为所对应的电镜图像上的像素是一个胶体金候选点；其中，thre1为互相关系数图像的像素平均值，thre2为电镜图像的像素平均值。
9.根据权利要求8所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b3)还包括：对于每个胶体金候选点，如果其互相关数值与电镜图像像素值的乘积未达到预设的阈值thre3时，则将该胶体金候选点筛除。
10.根据权利要求9所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b3)还进一步包括：所述预设的阈值thre3根据步骤b2)所得的所有胶体金候选点的互相关数值与电镜图像像素值的乘积的均值μ和标准差σ确定。
11.根据权利要求6所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b)包括进一步包括下述子步骤：
b4)基于归一化后的电镜图像，对步骤b3)筛选后保留的每个胶体金候选点进行区域生长得到对应的胶体金区域，排除生长后的区域直径过大的胶体金候选点。
12.根据权利要求11所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b)包括进一步包括下述子步骤：
b5)基于步骤b4)所得到的各个胶体金候选点所对应的生长后区域，根据重心法确定各个胶体金的精确位置。
13.根据权利要求11所述的电子断层图像中胶体金的自动识别方法，其特征在于，所述步骤b4)中，对每个胶体金候选点进行区域生长的方法为：搜索原胶体金候选点相临的像素点，若其相临的像素点的值大于一定的阈值，则认定该相临的像素点与的原胶体金候选点是相似的，并进一步搜索该像素点的相临点，否则，停止在该点的相临点的搜索，最终这些相似像素将组成为一个与原胶体金候选点对应的生长后的胶体金区域。
一种电子断层图像中胶体金的直径估计及自动识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
像，理论上一共可以得到的胶体金位置候选点个数为w×h/dia。对于电镜图像上的每个像素，它都拥有两个标签：该像素在电镜图像上的值(通常为亮度值)，该像素所对应的互相关系数的值。在此，设立两个阈值：thre1及thre2，其中thre1为互相关系数图像的像素平均值，thre2为电镜图像的像素平均值。当一个正方形区域内的一个极值点的坐标所对应的互相关系数的值大于thre1且其所对应的电镜图像上的像素值大于thre2，则认为所对应的电镜图像上的像素是一个胶体金候选点。
变数值的相对分布)是为了方便进一步的分析。然后图像被划分为w×h/dia个区域，对于每一个区域，互相关值最大的点被选为胶体金位置的候选点。在实现时，本实施例用了非常宽松的阈值(投影图像与互相关结果图的像素平均值)来确定候选点集，这样在最大程度上避免了阈值选取对最终结果的干扰，可最大限度地选中所有胶体金。候选点集中包含了几乎所有的胶体金位置，但也包含大量的非胶体金点，所以必须对候选点集做进一步的筛选。通过大量实验，发现候选点集中坐标点所对应的互相关值×像素值的直方图分布满足高斯分布。因此把聚类分析运用到这个问题中。在实现时，把坐标点所对应的互相关值与像素值的乘积的分布拟合到一个高斯模型中，计算其均值μ和标准差σ。通过大量实验，发现阈值取μ+2.5σ可以较准确的筛选出胶体金位置。最后用区域生长的方法获取胶体金的区域，然后根据形状再对胶体金做一轮筛选，然后用重心法精确胶体金位置，这样可以实现亚像素精确度。
11示出了本发明一个实施例的胶体金提取和定位方法在测试数据B在高角度下(-80度)的投影的电镜图像上所精确定位的胶体金点，其中，测试数据B在高角度下(-80度)的投影的电镜图像为测试数据B第1张投影图像。从图11的黑色区域的胶体金可以看出，这些胶体金或是形状不好或是背景噪声太强，是不适合用作电镜图像的胶体金对位的，因此在区域生长阶段抛弃了这些不适合的点，以提高后续对位处理的准确度。
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