BR112020007623A2

BR112020007623A2 - método e aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra

Info

Publication number: BR112020007623A2
Application number: BR112020007623-6A
Authority: BR
Inventors: Jinhua Shao; Houli Duan; Jin Sun
Original assignee: Suzhou Microview Medical Technologies Co., Ltd.
Priority date: 2017-10-16
Filing date: 2018-10-15
Publication date: 2020-11-10
Also published as: RU2747946C1; KR20200070321A; JP7001295B2; KR102342575B1; MX2020003986A; CA3079123C; US20200241277A1; CA3079123A1; CN107678153A; WO2019076265A1; JP2020537275A; CN107678153B; US11525996B2; AU2018353915A1; EP3699667A4; EP3699667A1

Abstract

São fornecidos um método de processamento de imagem de feixe de fibra (200) e um aparelho. O método (200) inclui: determinar informações de pixel correspondentes a uma posição central de uma fibra em uma imagem de amostra; corrigir as informações de pixel determinadas; e reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída. O método (200) e o aparelho podem não apenas obter uma imagem processada em feixe de fibra mais ideal, mas também ter uma quantidade menor de cálculo, e todo o processo de cálculo levar menos tempo.

Description

MÉTODO E APARELHO DE PROCESSAMENTO DE IMAGEM DE FEIXE DE FIBRA CAMPO TÉCNICO

[0001] A presente invenção refere-se ao campo do processamento de imagens médicas, e mais particularmente, a um aparelho e método de processamento de imagens de feixe de fibra.

ANTECEDENTES

[0002] Com o progresso da sociedade e o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, cada vez mais equipamentos de imagem eletrônica são aplicados ao campo da medicina. Portanto, requisitos cada vez mais altos também foram propostos para a precisão e velocidade do pós- processamento de imagens médicas.

[0003] Por exemplo, a microscopia de fibra óptica pode realizar o teste de tomografia biológica de tecidos, que pode não apenas detectar antecipadamente a tendência da lesão tumoral dos tecidos biológicos, mas também evitar a dor causada pela cirurgia de punção em pacientes clínicos. Os microscópios de fibra óptica têm amplas perspectivas de mercado no exame clínico de pacientes, triagem e pesquisas médicas e biológicas.

[0004] A FIG. 1 mostra exemplificativamente uma parte de uma imagem de feixe de fibra existente. Como mostrado na FIG. 1, a imagem de feixe de fibra existente apresenta um ruído em forma de favo de mel e falha em apresentar bem a área alvo dos tecidos biológicos. Embora existam atualmente algumas técnicas de reconstrução para imagens de feixe de fibra, elas geralmente são computacionalmente intensivas e demoradas.

SUMÁRIO

[0005] A presente invenção foi proposta tendo em vista os problemas acima. A presente invenção fornece um aparelho e método de processamento de imagem de feixe de fibra.

[0006] De acordo com um aspecto da presente invenção, é fornecido um método de processamento de imagem de feixe de fibra, incluindo: determinar informações de pixel correspondentes a uma posição central de uma fibra em uma imagem de amostra; corrigir as informações de pixel determinadas; e reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída.

[0007] Por exemplo, a correção das informações de pixel determinadas inclui o cálculo de um valor de pixel corrigido de acordo com a seguinte fórmula: F = (Is-Ib) x K, onde F representa o valor de pixel corrigido, Is representa um valor de pixel determinado, Ib representa o valor de pixel correspondente em uma imagem de fundo e K representa um coeficiente de correção.

[0008] Por exemplo, antes da etapa de correção, o método compreende ainda o cálculo do coeficiente de correção K de acordo com uma imagem de referência e a imagem de fundo usando a seguinte fórmula: K = k/(Ic-Ib), em que Ic representa um valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de referência, e k representa um coeficiente proporcional, que é igual a um valor mediano de uma diferença entre um valor de pixel de um pixel na imagem de referência e um valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de fundo.

[0009] Exemplarmente, o método inclui ainda: amostragem de uma amostra fluorescente uniforme para obter a imagem de referência; e amostragem de uma amostra livre de fluorescência para obter a imagem de fundo.

[0010] Por exemplo, a reconstrução da imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas inclui: obter um valor de pixel reconstruído de um pixel usando um método de interpolação com base no peso do pixel e nas informações de pixel corrigidas.

[0011] Exemplarmente, a obtenção de um valor de pixel reconstruído de um pixel inclui: realizar uma triangulação na imagem de amostra com base nas informações de pixel determinadas; determinar um peso do pixel com base em um triângulo onde o pixel está localizado e que é obtido pela triangulação; e calcular o valor de pixel reconstruído do pixel de acordo com o peso do pixel usando um método de interpolação linear.

[0012] Exemplarmente, a determinação do peso do pixel inclui: determinar distâncias do pixel aos vértices do triângulo onde o pixel está localizado; e definir pesos do pixel correspondendo aos vértices do triângulo como inversamente proporcionais às distâncias entre o pixel e os vértices.

[0013] Por exemplo, o cálculo de um valor de pixel reconstruído do pixel é calculado de acordo com a seguinte fórmula: Gx=Wa*Ga+Wb*Gb+Wc*Gc, onde, Gx representa um valor de pixel reconstruído de um pixel x; Wa e Ga, respectivamente, representam um peso do pixel x correspondente a um vértice a de um triângulo no qual o pixel x está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice a; Wb e Gb representam, respectivamente, um peso do pixel x correspondente a um vértice b de um triângulo no qual o pixel x está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice b; e Wc e Gc representam, respectivamente, um peso do pixel x correspondente a um vértice c de um triângulo no qual o pixel x está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice c.

[0014] Exemplarmente, o método inclui ainda: realizar um processamento de registro na imagem reconstruída e em outra imagem.

[0015] De acordo com outro aspecto da presente invenção, é ainda fornecido um aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra, incluindo: uma memória, configurada para armazenar um programa; um processador, configurado para executar o programa; onde o programa, ao executar no processador, está configurado para realizar as seguintes etapas: determinar informações de pixel correspondentes a uma posição central de uma fibra em uma imagem de amostra; corrigir as informações de pixel determinadas; e reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída.

[0016] O método e o aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra acima mencionados podem não apenas obter uma imagem processada mais ideal, mas também ter menos computação, e todo o processo de cálculo leva menos tempo.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0017] Os objetos acima, e outros objetos, características e vantagens da presente invenção se tornarão mais óbvios, descrevendo as modalidades da presente invenção em mais detalhes com referência aos desenhos anexos. Os desenhos são usados para fornecer uma compreensão adicional das modalidades da presente invenção e fazem parte da descrição. Eles são usados para explicar a presente invenção juntamente com as modalidades da presente invenção, mas não constituem uma limitação à presente invenção. Nos desenhos, os mesmos números de referência geralmente representam as mesmas partes ou etapas semelhantes.

[0018] A FIG. 1 mostra exemplificativamente uma parte de uma imagem de feixe de fibra existente; a FIG. 2 é um fluxograma esquemático de um método de processamento de imagem de feixe de fibra de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 3 mostra um diagrama esquemático parcialmente ampliado de uma imagem reconstruída da imagem de feixe de fibra mostrada na FIG. 1 de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 4 mostra um fluxograma esquemático de um método de análise de uma imagem de feixe de fibra de acordo com uma modalidade específica da presente invenção; a FIG. 5 mostra uma imagem de referência obtida por amostragem de uma amostra fluorescente uniforme de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 6 mostra uma vista esquemática parcialmente ampliada de uma imagem de referência de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 7 mostra um diagrama esquemático parcialmente ampliado de uma imagem de referência na qual os pixels correspondentes aos centros de fibras são identificados de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 8 mostra um diagrama esquemático de uma imagem de feixe de fibra, na qual os pixels correspondentes aos centros de fibras são identificados de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 9 mostra um fluxograma esquemático das etapas de reconstrução de acordo com uma modalidade da presente invenção; a FIG. 10 mostra um diagrama esquemático parcialmente ampliado de uma imagem de amostra obtida por triangulação de Delaunay de acordo com uma modalidade da presente invenção; as FIG. 11A e FIG. 11B mostram, respectivamente, uma imagem reconstruída e outra imagem a ser registrada de acordo com uma modalidade da presente invenção; e a FIG. 11C é um diagrama esquemático que mostra um resultado do registro não rígido das duas imagens mostradas nas FIGS. 11A e 11B.

DESCRIÇÃO DETALHADA DAS MODALIDADES

[0019] A fim de tornar os objetos, soluções técnicas e vantagens da presente invenção mais óbvios, modalidades exemplares de acordo com a presente invenção serão descritas em detalhes abaixo com referência aos desenhos anexos.

Obviamente, as modalidades descritas são apenas parte das modalidades da presente invenção, nem todas as modalidades da presente invenção. Deve ser entendido que a presente invenção não é limitada pelas modalidades exemplares aqui descritas. Todas as outras modalidades obtidas por um técnico no assunto com base nas modalidades descritas da presente invenção sem esforços criativos devem estar dentro do escopo de proteção da presente invenção.

[0020] A FIG. 2 ilustra um método de processamento de imagem de feixe de fibra 200 de acordo com uma modalidade da presente invenção. O método de processamento de imagem de feixe de fibra 200 pode ser usado para reconstruir uma imagem de feixe de fibra original, de modo a apresentar de maneira mais ideal uma área alvo de um tecido biológico.

[0021] Como mostrado na FIG. 2, na etapa S210, são determinadas informações de pixel correspondentes a uma posição central de uma fibra em uma imagem de amostra.

[0022] A imagem de amostra é uma imagem de feixe de fibra obtida usando um feixe de fibra. Um feixe de fibra inclui muitas fibras, como mais de 30.000. Essas fibras têm um arranjo irregular no feixe. Cada fibra pode ser usada como um caminho óptico, e esses caminhos ópticos podem transmitir as informações na área alvo do tecido biológico para gerar uma imagem de feixe de fibra em um dispositivo de imagem. As imagens de feixe de fibra obtidas pelo mesmo feixe de fibra têm o mesmo tamanho, ou seja, suas resoluções, larguras e alturas são iguais. Em alguns exemplos, a área de imagem de feixe de fibra na imagem de feixe de fibra pode ser, por exemplo, uma área circular. Como o feixe de fibra inclui várias fibras, o ruído em forma de favo de mel aparecerá inevitavelmente na imagem de feixe de fibra, como mostrado na imagem de feixe de fibra na FIG. 1. Cada um desses favos de mel corresponde aproximadamente a uma fibra. A existência do ruído em forma de favo de mel causou muitos problemas aos usuários em observar a área alvo do tecido biológico usando a imagem de feixe de fibra, o que afetou seriamente a experiência do usuário.

[0023] Um favo de mel na imagem de feixe de fibra normalmente inclui vários pixels. Em outras palavras, cada fibra no feixe de fibra pode corresponder a vários pixels na imagem de feixe de fibra, como cerca de vinte. Há um pixel nos vários pixels, que corresponde ao centro da fibra. Supõe- se que, durante o processo de captura de imagens de feixe de fibra diferentes com o mesmo feixe de fibra, a extremidade afastada e a extremidade próxima do feixe de fibra não sejam alteradas; a correspondência entre os pixels na imagem de feixe de fibra e as fibras no feixe de fibra permanece inalterado. Portanto, a posição do pixel correspondente ao centro de cada fibra na imagem de feixe de fibra permanece inalterada. Além disso, o valor de pixel correspondente ao centro da fibra pode refletir idealmente a verdadeira aparência da área alvo do tecido biológico.

[0024] Nesta etapa S210, os pixels correspondentes aos centros de fibras no feixe de fibra na imagem de amostra são determinados e as informações de pixel dos pixels são extraídas. Opcionalmente, as informações de pixel determinadas incluem posições e valores de pixels dos pixels. As posições dos pixels podem ser representadas pelos valores de linha e coluna dos pixels na imagem de amostra. Especificamente, as posições dos pixels podem ser representadas por uma matriz unidimensional. Um elemento na matriz é um valor que representa a posição de um pixel. A posição Px do pixel x pode ser representada pela seguinte fórmula, Px = número da linha onde o pixel x está localizado × largura da imagem de amostra + número de coluna onde o pixel x está localizado.

[0025] A posição Px do pixel x é o número de pixel ao contar um por um do pixel na primeira linha e na primeira coluna da imagem de feixe de fibra para o pixel x. Ao consultar a imagem de amostra através da posição de um pixel, é possível obter o valor de pixel.

[0026] Na etapa S220, as informações de pixel determinadas na etapa S210 são corrigidas.

[0027] Como descrito na etapa S210, a informação de pixel determinada pode incluir as posições e valores de pixel dos pixels correspondentes aos centros das fibras. Na etapa S220, apenas os valores de pixel dos pixels correspondentes às posições centrais das fibras na imagem de amostra são corrigidos para torná-los mais realisticamente refletidos na área alvo.

[0028] Na etapa S230, uma imagem de amostra é reconstruída com base nas informações de pixel corrigidas na etapa S220 para obter uma imagem reconstruída. Na etapa S220, apenas os valores de pixel dos pixels correspondentes aos centros das fibras na imagem de amostra são ajustados. Com base no resultado do ajuste, os valores de pixel de outros pixels, ou seja, pixels que não correspondem às posições centrais das fibras, na imagem de amostra são ajustados, concluindo assim a reconstrução da imagem de amostra. A FIG.

3 mostra um diagrama esquemático parcialmente ampliado de uma imagem reconstruída da imagem de feixe de fibra mostrada na FIG. 1 de acordo com uma modalidade da presente invenção.

[0029] Do ponto de vista da imagem, como mostrado na FIG. 3, o ruído em forma de favo de mel na imagem original da amostra é eliminado da imagem reconstruída através da operação de processamento de imagem acima. Além disso, o brilho de toda a imagem reconstruída é relativamente uniforme, evitando o problema de a borda ficar escura enquanto o centro estiver claro. Do ponto de vista do processamento de imagens, todo o processo de processamento possui uma quantidade menor de cálculo e leva menos tempo.

[0030] De acordo com uma modalidade da presente invenção, é fornecido um método de análise de imagem de feixe de fibra. Usando esse método de análise, as informações de pixel correspondentes às posições centrais das fibras na imagem de feixe de fibra podem ser determinadas com mais precisão. Como descrito acima, no caso em que a extremidade afastada ou a extremidade próxima do feixe de fibra não muda durante o processo de captura de imagens de feixe de fibra diferentes com o mesmo feixe de fibra, a correspondência entre os pixels na imagem de feixe de fibra capturadas e as fibras no feixe de fibra permanece inalterado. Portanto, dessa perspectiva, uma imagem de feixe de fibra pode ser usada para analisar todas as outras imagens de feixe de fibra capturadas com o mesmo feixe de fibra. A FIG. 4 mostra um fluxograma esquemático de um método de análise de imagem de feixe de fibra 400 de acordo com uma modalidade específica da presente invenção.

[0031] Na etapa S410, o feixe de fibra é usado para coletar uma imagem de feixe de fibra como uma imagem de referência. Os resultados da análise desta imagem de referência podem ser aplicados a todas as outras imagens de feixe de fibra capturadas com o mesmo feixe de fibra.

[0032] Opcionalmente, a imagem de referência é obtida por amostragem de uma amostra emissora de luz uniformemente usando o feixe de fibra. Em teoria, a imagem de referência deve ser uma imagem de feixe de fibra com valores uniformes de pixels e brilho uniforme. Os pixels da imagem formada a partir da amostra uniformemente emissora de luz são idênticos e a própria amostra não terá nenhum efeito negativo no método de análise 400, garantindo que as informações de pixel correspondentes às posições centrais das fibras na imagem de referência sejam determinadas com mais precisão.

[0033] A amostra emissora de luz uniformemente pode ser uma amostra uniformemente fluorescente. Assim, a imagem de referência é uma imagem de feixe de fibra com uma taxa de fluorescência constante. A FIG. 5 mostra uma imagem de referência obtida por amostragem de uma amostra fluorescente uniforme de acordo com uma modalidade da presente invenção. Na aplicação prática da imagem de feixe de fibra, a amostra fluorescente é geralmente visualizada. Portanto, a imagem de referência obtida pela amostragem da amostra fluorescente uniforme garante melhor a precisão do método de análise. Pode-se entender que a amostra fluorescente uniforme é apenas um exemplo, não limitativo, e a imagem de referência também pode ser obtida pela amostragem de uma amostra que emite outra luz visível.

[0034] Na etapa S420, um pixel de referência na imagem de referência coletada na etapa S410 é determinado. O pixel de referência tem um valor de pixel superior aos pixels adjacentes e o pixel de referência corresponde a um centro de apenas uma fibra no feixe de fibra.

[0035] Como mencionado acima e mostrado na FIG. 1, existem favos de mel um a um correspondentes às fibras na imagem de feixe de fibra. As informações de valor de pixel dos favos de mel podem ser usadas para determinar os pixels de referência correspondentes aos centros das fibras no feixe de fibra. Geralmente, um pixel de referência correspondente ao centro de uma fibra em um feixe de fibra é o pixel com o brilho mais alto entre todos os pixels correspondentes à fibra, ou seja, o pixel com o maior valor de pixel. Em outras palavras, um valor de pixel de um pixel de referência correspondente a um centro de fibra é superior aos valores de pixel dos pixels circundantes (ou seja, outros pixels correspondentes à mesma fibra). A FIG. 6 mostra um diagrama esquemático parcialmente ampliado de uma imagem de referência de acordo com uma modalidade da presente invenção. A FIG. 7 mostra um diagrama esquemático de um pixel correspondente a um centro de uma fibra em um diagrama esquemático parcialmente ampliado da imagem de referência mostrada na FIG. 6 de acordo com uma modalidade da presente invenção. Por uma questão de clareza, no diagrama esquemático mostrado na FIG. 7, o valor de pixel do pixel de referência correspondente ao centro da fibra é marcado com um sinal "+".

[0036] Opcionalmente, como descrito acima, um arranjo unidimensional pode ser usado para representar a posição determinada do pixel de referência.

[0037] Na etapa S430, de acordo com uma posição de pixel do pixel de referência na imagem de referência, é determinada uma posição de pixel correspondente ao centro de uma fibra em uma imagem de feixe de fibra coletada usando o mesmo feixe de fibra.

[0038] Como descrito acima, porque as posições relativas das fibras no feixe de fibra são fixas, as posições relativas entre os pixels correspondentes aos centros das fibras na imagem de feixe de fibra coletadas usando o mesmo feixe de fibra também são fixas. Portanto, de acordo com as posições dos pixels de referência na imagem de referência, as posições correspondentes aos centros das fibras em todas as imagens de feixe de fibra coletadas usando o mesmo feixe de fibra podem ser determinadas, especialmente no caso em que as extremidades afastadas e próximas do feixe de fibra permanecem inalteradas.

[0039] A FIG. 8 mostra um diagrama esquemático de uma imagem de feixe de fibra, na qual os pixels correspondentes aos centros de fibras são identificados de acordo com uma modalidade da presente invenção. No diagrama esquemático mostrado na FIG. 8, os valores de pixel dos pixels correspondentes aos centros das fibras são atribuídos a 0.

[0040] No método de análise de imagem de feixe de fibra acima mencionado, uma imagem de referência é usada para determinar informações de pixel de posições correspondentes aos centros de fibras em outras imagens de feixe de fibra. Comparado com a determinação direta da informação de pixel correspondente às posições centrais das fibras com base no valor de pixel da própria imagem de feixe de fibra, os resultados do método de análise acima não são afetados por um objeto de imagem na imagem de feixe de fibra, os resultados são, portanto, mais precisos e é fácil de implementar o método de análise acima.

[0041] Opcionalmente, a etapa S420 acima pode incluir especificamente as etapas S421 e S422.

[0042] Na etapa S421, a segmentação de imagem é realizada na imagem de referência para determinar uma área de imagem de feixe de fibra na imagem de referência. Como mostrado na imagem de referência mostrada na FIG. 5, a imagem de referência inclui uma área de imagem de feixe de fibra e uma área de fundo sem significado prático. A área de imagem de feixe de fibra é uma área circular no meio. A área de fundo é uma área preta ao redor da área circular, sem sentido para a análise da imagem. A segmentação de imagem pode ser realizada pelo processamento de segmentação de imagem, como segmentação de limite e crescimento da região. A operação de segmentação de imagem pode reduzir ainda mais a quantidade de cálculo de todo o método de processamento de imagem.

[0043] Na etapa S422, os pixels de referência são determinados na área de imagem de feixe de fibra.

[0044] Em um exemplo, um método de valor máximo de região é usado primeiro para processar a área de imagem de feixe de fibra. Em seguida, um pixel cujo valor de pixel é um valor máximo de região é determinado como o pixel de referência. O método de valor máximo de região é um método de segmentação de imagens. Como descrito acima, um pixel correspondente a um centro de uma fibra no feixe de fibra é o pixel com o brilho mais alto entre todos os pixels correspondentes à fibra, ou seja, o pixel mais brilhante em um favo de mel. O método de valor máximo de região é usado para realizar a análise de imagem na imagem de referência, e o pixel com o valor máximo regional é usado como o pixel de referência correspondente ao centro da fibra.

[0045] No exemplo acima, o método de valor máximo de região é usado para determinar o pixel de referência e esse método usa efetivamente as seguintes regras objetivas: para todos os pixels correspondentes a uma fibra na imagem de referência, o pixel correspondente ao centro da fibra tem o valor de pixel mais alto em comparação com outros pixels. Portanto, o método pode determinar com rapidez e precisão o valor de pixel do centro da fibra de referência, garantindo assim uma análise rápida e precisa da imagem de feixe de fibra.

[0046] Os técnicos no assunto podem entender que o método de valor máximo de região é apenas um exemplo e não é uma limitação da presente invenção, e outros métodos também podem ser usados para determinar o valor de pixel do centro do pixel de referência, como como método de limite empírico.

[0047] Pode ser entendido que o método de análise de imagem de feixe de fibra anterior pode ser incluído no método de processamento de imagem de feixe de fibra. O método de análise de imagem de feixe de fibra pode determinar informações de pixels correspondentes às posições centrais das fibras na imagem de feixe de fibra, incluindo a imagem de amostra. Assim, são obtidas informações mais precisas. Especificamente, uma posição correspondente da imagem de amostra pode ser consultada de acordo com uma posição, que é determinada no método de análise de imagem de feixe de fibra, de um pixel correspondente a um centro de uma fibra na imagem de referência. Primeiro, o número da linha e o número da coluna de um pixel y são determinados de acordo com a posição Py de um pixel de referência y e uma largura da imagem de feixe de fibra. Em seguida, as informações de pixel do pixel na imagem de amostra podem ser obtidas consultando o valor de pixel na posição da imagem de amostra de acordo com o número da linha e o número da coluna do pixel y.

[0048] Portanto, o método de análise de imagem de feixe de fibra acima fornece resultados precisos de análise para o método de processamento de imagem de feixe de fibra, garantindo assim que o método de processamento de imagem de feixe de fibra tenha uma pequena quantidade de cálculo e um bom efeito de processamento.

[0049] Em uma modalidade, a imagem de fundo é usada para corrigir as informações de pixel determinadas na etapa S210. Especificamente, a informação de pixel determinada na etapa S210 pode ser corrigida de acordo com a seguinte fórmula. F = (Is-Ib) x K

[0050] Onde F representa o valor de pixel após o pixel na imagem de amostra ser corrigido, Is representa o valor de pixel determinado na etapa S210, Ib representa o valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de fundo, e K representa um coeficiente de correção.

[0051] Opcionalmente, a imagem de fundo é uma imagem gerada por imagem de uma amostra não luminosa, como uma imagem de feixe de fibra com uma taxa de fluorescência zero. Por exemplo, a imagem de fundo pode ser obtida pela amostragem de uma amostra sem fluorescência. Desde que a extremidade próxima do feixe de fibra não seja alterada, os valores de pixel na imagem de plano de fundo não serão alterados. O "pixel correspondente" aqui significa que os pixels estão na mesma posição nas respectivas imagens. Em essência, os pixels correspondem à mesma posição (por exemplo, o centro da fibra) da mesma fibra no feixe de fibra. Portanto, a posição correspondente na imagem de fundo pode ser consultada de acordo com a posição, que é determinada na etapa S210, do pixel correspondente ao centro da fibra, de modo a obter o valor de pixel do pixel correspondente na imagem de fundo.

[0052] Se a posição do pixel correspondente ao centro da fibra na etapa S210 for determinada através do método de análise de imagem de feixe de fibra 400 acima, a posição correspondente na imagem de fundo pode ser consultada diretamente de acordo com a posição do pixel de referência na imagem de referência. Ao consultar a imagem de fundo de acordo com a posição do pixel, é possível obter o valor de pixel correspondente na imagem de fundo. Pode-se entender que o pixel correspondente na imagem de fundo também corresponde ao centro da mesma fibra.

[0053] Na modalidade acima, para cada valor de pixel Is determinados na etapa S210, primeiro, uma diferença entre o pixel de valor Is e um valor de pixel Ib de um pixel correspondente na imagem de fundo é calculado, referido como uma primeira diferença; então, um produto da diferença e um coeficiente de correção é calculado. O coeficiente de correção K pode ser qualquer número real entre 0,5 e 1,5. O coeficiente de correção K pode ser definido de acordo com uma experiência.

[0054] Opcionalmente, o coeficiente de correção K também pode ser calculado de acordo com a imagem de plano de fundo e a imagem de referência usando a seguinte fórmula: K = k/(Ic-Ib), em que Ic representa o valor de pixel do pixel correspondente na imagem de referência, e Ib representa o valor de pixel do pixel correspondente na imagem de fundo, k representa um coeficiente proporcional, que é igual a um valor médio de uma diferença entre o valor de pixel do pixel na imagem de referência e o valor de pixel de seu pixel correspondente na imagem de fundo.

[0055] A imagem de referência pode ser uma imagem de referência envolvida no método de análise de imagem de feixe de fibra descrito acima. Em um exemplo, primeiro, para os pixels correspondentes às posições centrais das fibras na imagem de referência, as diferenças entre os pixels e os pixels correspondentes na imagem de fundo são calculadas, e chamadas de desvios padrão. O uso desse método para calcular os desvios padrão pode reduzir a quantidade de cálculo, enquanto garantindo a precisão do cálculo. Alternativamente, para cada pixel na imagem de referência, uma diferença entre cada pixel e seu pixel correspondente na imagem de fundo pode ser calculada separadamente para obter um desvio padrão. A mediana k de todos os desvios padrão é calculada. Em seguida, para o valor de pixel Is determinado na etapa S210, a diferença entre o valor de pixel Ic do pixel correspondente na imagem de referência e o valor de pixel Ib do pixel correspondente na imagem de fundo é calculado, e referido como uma segunda diferença. Finalmente, de acordo com um quociente da mediana k e a segunda diferença, o coeficiente de correção K é determinado.

[0056] A operação de correção neste exemplo pode obter um efeito de correção satisfatório sem cálculos complicados, obtendo, assim, um resultado de processamento de imagem desejado.

[0057] Opcionalmente, a etapa S230 acima inclui: obter um valor de pixel reconstruído de um pixel usando um método de interpolação com base no peso do pixel e nas informações de pixel corrigidas na etapa S220. As informações de pixel corrigidas refletem a imagem alvo de maneira mais realista, e a operação de correção mencionada acima é direcionada apenas aos pixels correspondentes aos centros das fibras. Portanto, para cada pixel na imagem de feixe de fibra, seu peso pode ser determinado de acordo com a posição de um pixel correspondente ao centro de uma fibra e estando mais próximo de cada pixel.

[0058] A FIG. 9 mostra um fluxograma esquemático da etapa S230 de acordo com uma modalidade da presente invenção. Como mostrado na FIG. 9, a etapa S230 pode incluir: etapa S231, realizar uma triangulação em uma imagem de amostra com base nas informações de pixel determinadas na etapa 210.

[0059] Especificamente, os pixels correspondentes aos centros das fibras no feixe de fibra são um ponto finito definido na imagem de amostra. Este conjunto de pontos forma todos os vértices do triângulo. A imagem de amostra é cortada em vários triângulos. Entre eles, quaisquer dois triângulos não se cruzam ou apenas se cruzam em um lado comum.

[0060] Opcionalmente, a triangulação acima mencionada é implementada usando um algoritmo de triangulação de Delaunay. Embora a disposição das fibras no feixe de fibra seja irregular, as distâncias entre os centros das fibras adjacentes são aproximadamente as mesmas e são aproximadamente iguais aos diâmetros das fibras. A FIG. 10 ilustra uma porção de uma imagem de amostra após a triangulação de Delaunay de acordo com uma modalidade da presente invenção. Como mostrado na FIG. 10, um resultado único de triangulação pode ser obtido usando o algoritmo de triangulação de Delaunay, e pode ser garantido que os vértices de outros triângulos não aparecerão em um círculo circunscrito de qualquer triângulo. O algoritmo de triangulação é mais adequado para o método de processamento de imagem de acordo com modalidades da presente invenção, e pode obter um resultado de processamento de imagem mais ideal.

[0061] Na etapa S232, determinar o peso de um pixel com base em um triângulo em que o pixel está localizado e que é obtido pela triangulação.

[0062] Para qualquer pixel na imagem de feixe de fibra, seu peso pode ter vários valores, e cada peso corresponde a um pixel mais próximo de cada peso e corresponde à posição central da fibra. Por uma questão de brevidade, o pixel correspondente ao peso pode ser referido como um pixel de referência. Pode-se entender que cada pixel de referência é um vértice de um triângulo obtido por triangulação. Um valor de pixel final do pixel pode ser determinado de acordo com o peso do pixel e o valor de pixel de referência correspondente ao peso.

[0063] Opcionalmente, para qualquer pixel na imagem de feixe de fibra, quanto mais distante estiver de um pixel de referência, menor será o peso do pixel em relação ao pixel de referência; e vice versa.

[0064] Por exemplo, para cada pixel na imagem de feixe de fibra, seu peso é determinado de acordo com as posições de três pixels de referência. Um peso pode ser determinado para cada um dos 3 pixels de referência, formando assim uma tabela de pesquisa de peso. A Tabela 1 mostra uma tabela de pesquisa de peso de acordo com uma modalidade da presente invenção. Na Tabela 1, o primeiro peso, o segundo peso e o terceiro peso representam pesos de um pixel, cujos pesos precisam ser determinados com relação ao primeiro pixel de referência, ao segundo pixel de referência e ao terceiro pixel de referência, respectivamente. Conforme mostrado na Tabela 1, para o pixel x1, o primeiro peso e o terceiro peso são iguais e relativamente pequenos, o que indica que as distâncias entre o pixel x1 e o primeiro pixel de referência e o terceiro pixel de referência são iguais e as distâncias são relativamente afastadas; o segundo peso é relativamente grande, o que indica que o pixel x1 está relativamente próximo ao segundo pixel de referência. Tabela 1 - Tabela de pesquisa de peso Nome Nome do Nome do Nome do Primeiro Segundo Terceiro do primeiro segundo terceiro peso peso peso pixel pixel de pixel de pixel de referência referência referência x1 a1 b1 c1 0,1 0,8 0,1 x2 a1 b1 c1 0,2 0,7 0,1 x3 a1 b1 c2 0,5 0,3 0,2 x4 a3 b3 c3 0,2 0,6 0,2 ... ... ... ... ... ... ...

[0065] Com base nos resultados da triangulação, cada pixel na imagem de amostra possui um triângulo único onde está localizado, nos três lados do triângulo ou dentro dele. Os três vértices do triângulo exclusivo podem ser usados como pixels de referência do pixel. Com base nas distâncias entre o pixel e os três pixels de referência, é possível determinar o peso do pixel correspondente a cada pixel de referência.

[0066] Para cada pixel na imagem de amostra, primeiro é possível determinar as distâncias do pixel aos vértices (ou seja, os pixels de referência) de um triângulo em que o pixel está localizado. O pixel pode estar nos lados do triângulo ou dentro dele. Então, de acordo com as distâncias entre o pixel e os três vértices do triângulo onde o pixel está localizado, os pesos do pixel correspondentes aos três vértices do triângulo são determinados. Opcionalmente, para um vértice do triângulo, um peso do pixel correspondente ao vértice é definido como inversamente proporcional a uma distância entre o pixel e o vértice. Por exemplo, um pixel localizado no centro externo de um triângulo possui pesos de 0,333 correspondentes aos pixels de referência. Para um pixel localizado no vértice de um triângulo, pode-se considerar que o peso correspondente ao vértice em que ele está localizado é 1 e os pesos correspondentes aos outros dois vértices são 0. Ao determinar os pesos de cada pixel dessa maneira, o efeito de reconstrução é mais ideal e o processo é simples e fácil de ser implementado.

[0067] A obtenção de pesos de cada pixel na imagem de feixe de fibra com base na triangulação possui menor quantidade de cálculo, enquanto garantindo a precisão dos resultados do cálculo.

[0068] O algoritmo de triangulação de Delaunay dado acima é apenas um exemplo, e outros métodos, como o método Krig, também podem ser usados para obter os pesos de cada pixel.

[0069] Pode-se entender que o método anterior para determinar o peso é apenas um exemplo, não uma limitação. Por exemplo, embora no exemplo acima, o peso de cada pixel seja determinado com base nas posições de três pixels de referência, isso é meramente uma ilustração e não uma limitação da presente invenção. Por exemplo, o peso de cada pixel também pode ser determinado com base em um pixel de referência mais próximo, ou em 4 ou mais pixels de referência. Como outro exemplo, o peso de um pixel pode ser definido com base em uma experiência.

[0070] Etapa S233: calcular um valor de pixel reconstruído do pixel usando um método de interpolação linear de acordo com o peso do pixel.

[0071] Opcionalmente, um valor de pixel reconstruído Gx do pixel x da imagem reconstruída é calculado de acordo com a fórmula a seguir. Gx=Wa*Ga+Wb*Gb+Wc*Gc, onde, Wa e Ga, respectivamente, representam um peso do pixel x correspondente a um vértice a do triângulo onde está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice a, Wb e Gb representam, respectivamente, um peso do pixel x correspondente a um vértice b do triângulo em que está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice b, e Wc e Gc representam respectivamente um peso do pixel x correspondente a um vértice c do triângulo onde está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice c.

[0072] De acordo com uma modalidade da presente invenção, o método de processamento de imagem de feixe de fibra inclui ainda uma etapa de registrar a imagem reconstruída acima e outra imagem. A outra imagem também pode ser uma imagem reconstruída. O registro de imagens é usado para calcular um deslocamento relativo de duas imagens. Após o registro da imagem, o mesmo conteúdo das duas imagens será espacialmente coincidente.

[0073] Opcionalmente, a operação de registro pode adotar um método de coeficiente de correlação. Ao pesquisar o máximo de coeficientes de correlação correspondentes a todos os deslocamentos possíveis, é determinado um deslocamento correto que pode ser usado para registrar as duas imagens. O cálculo do registro adotando o método do coeficiente de correlação tem um tempo de cálculo curto e pode atender às necessidades em tempo real.

[0074] Embora o método de registro usando o coeficiente de correlação seja relativamente rápido, sua precisão de registro é baixa. Opcionalmente, a operação de registro também pode adotar um método de registro iterativo. Embora o método de registro iterativo seja lento, ele pode atender a um requisito de alta precisão.

[0075] De acordo com uma modalidade da presente invenção, a imagem reconstruída e a outra imagem são registradas iterativamente diretamente de acordo com as posições dos pixels correspondentes aos centros das fibras no feixe de fibra, as informações de pixel corrigidas e a outra imagem. Nesta modalidade, a operação de registro utiliza apenas elementos relevantes correspondentes aos centros das fibras no feixe de fibra e ignora outros elementos, como pixels na imagem reconstruída que não correspondem aos centros das fibras no feixe de fibra. Portanto, a velocidade de cálculo do registro iterativo é efetivamente aprimorada, garantindo a precisão do cálculo do registro iterativo.

[0076] Em aplicações práticas, além de um registro rígido, às vezes é necessário um registro não rígido. Por exemplo, um tecido humano a ser examinado pelo médico apresenta um peristaltismo durante o período de coleta de uma imagem de amostra; por outro exemplo, durante uma aquisição de imagem de amostra, uma mudança na pressão de uma sonda causa uma deformação local de um tecido alvo e assim por diante. Portanto, opcionalmente, o registro de uma imagem reconstruída e outra imagem inclui as seguintes operações: primeiro, realizar um registro de corpo rígido na imagem reconstruída e na outra imagem; em seguida, reamostragem da outra imagem de acordo com o resultado do registro de corpo rígido; e, finalmente, realizar um registro de corpo não rígido em uma parte sobreposta entre a outra imagem reamostrada e a imagem reconstruída. Opcionalmente, o registro de corpo não rígido pode usar um método de deformação livre ou um algoritmo de registro de Demons. As FIGS. 12A, 12B e 12C ilustram um processo do registro de corpo não rígido acima. As FIGS. 12A e 12B mostram, respectivamente, uma imagem reconstruída a ser registrada e outra imagem de acordo com uma modalidade da presente invenção. Onde o retângulo tracejado indica uma parte sobreposta dos dois, conforme determinado por um registro de corpo rígido. Para esta parte sobreposta, a outra imagem é reamostrada. A FIG. 12C é um diagrama esquemático mostrando um resultado da realização de um registro de corpo não rígido na parte sobreposta da outra imagem reamostrada e da imagem reconstruída.

[0077] Como a operação de processamento de imagem anterior obtém uma imagem reconstruída ideal relativamente rápido, as operações de registro de imagem e costura também podem ser mais rápidas e precisas.

[0078] De acordo com outro aspecto da presente invenção, também é fornecido um aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra. O aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra inclui uma memória e um processador. A memória está configurada para armazenar um programa. O processador está configurado para executar o programa. Onde o programa, quando executado no processador, é usado para realizar as seguintes etapas: Etapa S1, determinar informações de pixel correspondentes às posições centrais das fibras em uma imagem de amostra; Etapa S2, corrigir as informações de pixel determinadas; e Etapa S3, reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída.

[0079] Opcionalmente, o aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra inclui ainda um dispositivo de coleta de imagens, o dispositivo de coleta de imagens é configurado para amostragem de uma amostra fluorescente uniforme para obter a imagem de referência, e amostragem de uma amostra sem fluorescência para obter a imagem de fundo.

[0080] Opcionalmente, quando a Etapa S2 é realizada, o cálculo de um valor de pixel corrigido de acordo com a seguinte fórmula é realizado especificamente: F = (Is-Ib) x K,

onde F representa o valor de pixel corrigido, Is representa o valor de pixel determinado, Ib representa o valor de pixel correspondente na imagem de fundo e K representa um coeficiente de correção.

[0081] Opcionalmente, antes da Etapa S2 ser realizada, é ainda realizado cálculo do coeficiente de correção K usando a seguinte fórmula de acordo com a imagem de referência e a imagem de fundo: K = k/(Ic-Ib), onde, Ic representa um valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de referência, e k representa um coeficiente proporcional, que é igual a um valor médio de uma diferença entre o valor de pixel do pixel na imagem de referência e um valor de pixel de seu pixel correspondente na imagem de fundo.

[0082] Opcionalmente, quando a Etapa S3 é realizada, é realizado adicionalmente: obter um valor de pixel reconstruído do pixel usando um método de interpolação com base no peso do pixel e nas informações de pixel corrigidas.

[0083] Opcionalmente, quando a Etapa S3 é realizada, é realizado adicionalmente: realizar uma triangulação na imagem de amostra com base nas informações de pixel determinadas; determinar o peso do pixel com base no triângulo onde o pixel está localizado e que é obtido pela triangulação; e calcular um valor de pixel reconstruído do pixel de acordo com o peso do pixel usando um método de interpolação linear.

[0084] Opcionalmente, ao determinar o peso do pixel, é realizado ainda:

determinar distâncias do pixel aos vértices de um triângulo onde o pixel está localizado; e definir pesos do pixel correspondendo aos vértices do triângulo como inversamente proporcionais às distâncias entre o pixel e os vértices.

[0085] Opcionalmente, ao calcular o valor de pixel reconstruído, é realizado adicionalmente: realizar um cálculo de acordo com a seguinte fórmula: Gx=Wa*Ga+Wb*Gb+Wc*Gc, onde, Gx representa um valor de pixel reconstruído de um pixel x; Wa e Ga respectivamente representam um peso do pixel x correspondente a um vértice a de um triângulo onde está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice a; Wb e Gb representam, respectivamente, um peso do pixel x correspondente a um vértice b do triângulo onde está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice b; e Wc e Gc representam, respectivamente, o peso do pixel x correspondente a um vértice c do triângulo onde está localizado e um valor de pixel corrigido do vértice c.

[0086] Opcionalmente, quando o programa é executado no processador, ele é configurado para realizar as seguintes etapas: realizar um processamento de registro na imagem reconstruída e em outra imagem.

[0087] Ao ler a descrição detalhada do método de processamento de imagem de feixe de fibra e do método de análise de imagem de feixe de fibra acima, a composição e os efeitos técnicos do aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra podem ser entendidos e não são mais descritos aqui por questões de brevidade.

[0088] Além disso, de acordo com uma modalidade da presente invenção, um meio de armazenamento no qual as instruções do programa são armazenadas e quando as instruções do programa são executadas por um computador ou processador, o computador ou processador executa as etapas correspondentes do método de processamento de imagem de feixe de fibra de acordo com uma modalidade da presente invenção, e são utilizados para implementar módulos ou unidades correspondentes no aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra de acordo com uma modalidade da presente invenção. O meio de armazenamento pode incluir, por exemplo, um cartão de memória de um smartphone, uma parte de armazenamento de um tablet, um disco rígido de um computador pessoal, uma memória somente leitura (ROM), uma memória somente leitura programável apagável (EPROM), uma memória somente leitura de disco compacto portátil (CD-ROM), memória USB ou qualquer combinação do meio de armazenamento acima. O meio de armazenamento legível por computador pode ser qualquer combinação de um ou mais meios de armazenamento legíveis por computador.

[0089] Embora modalidades exemplares da presente divulgação tenham sido descritas com referência aos desenhos, deve-se entender que, essas modalidades exemplares são meramente ilustrativas, não pretendendo limitar o escopo da presente divulgação. Um técnico no assunto pode fazer várias alterações e modificações, sem se afastar do escopo e espírito da presente invenção. Todas essas alterações e modificações devem ser incluídas no escopo da presente invenção, conforme reivindicado nas reivindicações anexas.

[0090] Um técnico no assunto apreciará que, unidades e etapas de algoritmos descritas como exemplos em combinação com as modalidades divulgadas nesta descrição podem ser implementadas por hardware eletrônico ou uma combinação de software de computador e hardware eletrônico. Se as funções são realizadas por hardware ou software depende de aplicações específicas e condições de restrições de projeto das soluções técnicas. Um técnico no assunto pode usar métodos diferentes para cada aplicação específica para implementar as funções descritas, mas não deve ser considerado que a implementação vai além do escopo da presente invenção.

[0091] Nas várias modalidades fornecidas na presente invenção, deve ser entendido que o aparelho e o método divulgados podem ser implementados de outras maneiras. Por exemplo, a modalidade de aparelho descrita é meramente exemplar. Por exemplo, a divisão de unidades é meramente uma divisão de função lógica e pode ser outra divisão em uma implementação real. Por exemplo, uma pluralidade de unidades ou componentes pode ser combinada ou integrada em outro aparelho, ou alguns recursos podem ser ignorados ou não realizados.

[0092] A descrição fornecida neste documento forneceu muitos detalhes específicos. No entanto, deve ser entendido que, as modalidades da presente invenção podem ser praticadas sem esses detalhes específicos. Em algumas modalidades, os métodos, estruturas e técnicas conhecidos não são ilustrados em detalhes, de modo a não obscurecer o entendimento desta descrição.

[0093] Da mesma forma, deve ser entendido que, a fim de simplificar a presente invenção e ajudar a entender um ou mais dos vários aspectos da presente divulgação, as várias características da presente invenção, na descrição acima mencionada de modalidades ilustrativas da presente invenção, às vezes são agrupados em uma única modalidade, desenho ou descrição dos mesmos. No entanto, o método da presente invenção não deve ser explicado como refletindo a seguinte intenção: isto é, a invenção buscada para proteção requer mais características do que as características claramente definidas em cada reivindicação. Para colocar mais precisamente, como é refletido nas reivindicações anexas, o ponto inventivo reside em que menos recursos do que todos os recursos de uma única modalidade divulgada anteriormente são usados para resolver um problema técnico correspondente. Portanto, as reivindicações que cumprem uma modalidade específica são explicitamente incorporadas na modalidade específica, onde cada reivindicação em si atua como uma modalidade individual da presente invenção.

[0094] Um técnico no assunto pode entender que, além da exclusão mútua de recursos, qualquer combinação pode ser adotada para combinar todos os recursos divulgados pela descrição (incluindo as reivindicações anexas, resumo e desenhos) e todo o processo ou unidades do qualquer método ou dispositivo divulgado como tal. A menos que indicado o contrário, todos os recursos divulgados pela presente descrição (incluindo as reivindicações anexas, resumo e desenhos) podem ser substituídos por um recurso alternativo que ofereça o mesmo objetivo, equivalente ou similar.

[0095] Além disso, um técnico no assunto pode entender que, embora algumas modalidades descritas aqui compreendam algumas características incluídas em outras modalidades, em vez de outras características, as combinações de características de diferentes modalidades são consideradas como caindo no escopo da presente invenção e formando modalidades diferentes. Por exemplo, nas reivindicações, qualquer uma das modalidades buscadas para proteção pode ser usada em vários modos de combinação.

[0096] As várias modalidades de componentes da presente invenção podem ser realizadas por hardware, ou realizadas por módulos de software em execução em um ou mais processadores, ou realizadas por combinação dos mesmos. Um técnico no assunto deve entender que, um microprocessador ou um processador de sinal digital (DSP) pode ser usado na prática para realizar algumas ou todas as funções de alguns módulos do aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra de acordo com as modalidades da presente invenção. A presente invenção também pode ser realizada como um programa de aparelho (por exemplo, um programa de computador e um produto de programa de computador) para realizar parte ou todo o método aqui descrito. Esse programa para realizar a presente invenção pode ser armazenado em um meio legível por computador ou pode possuir a forma de um ou mais sinais. Esses sinais podem ser baixados do site da Internet ou fornecidos por um sinal de operadora ou por qualquer outra forma.

[0097] Deve-se notar que, as modalidades anteriores destinam-se a ilustrar a presente invenção e não são para limitar a presente invenção, e um técnico no assunto pode projetar modalidades alternativas sem se afastar do escopo das reivindicações anexas. Nas reivindicações, qualquer sinal de referência entre parênteses não deve ser interpretado como limitativo das reivindicações. A palavra

"compreender" não exclui elementos ou etapas que não estão listados nas reivindicações. A palavra "um" ou "uma" antes dos elementos não exclui a existência de uma pluralidade de tais elementos. A presente invenção pode ser realizada por meio de hardware compreendendo vários elementos diferentes e por meio de um computador adequadamente programado. Nas reivindicações da unidade que listam vários dispositivos, vários dos dispositivos podem ser incorporados pelo mesmo item de hardware. O uso das palavras “primeiro”, “segundo” e “terceiro” não significa nenhuma sequência. Estas palavras podem ser explicadas como nome.

[0098] O acima descrito é apenas implementações específicas da presente invenção ou a descrição das modalidades específicas, e o escopo da presente invenção não se limita a ela, e todas as alterações ou substituições que podem ser facilmente concebidas por um técnico no assunto dentro do escopo técnico divulgado pela presente invenção deve ser incluído no escopo de proteção da presente invenção. O escopo da presente invenção deve estar sujeito ao escopo das reivindicações.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Método de processamento de imagem de feixe de fibra, caracterizado pelo fato de que compreende: determinar informações de pixel correspondentes às posições centrais das fibras em uma imagem de amostra; corrigir as informações de pixel determinadas; e reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a correção das informações de pixel determinadas compreende o cálculo de um valor de pixel corrigido de acordo com a seguinte fórmula: F=(Is-Ib)xK, em que F representa o valor de pixel corrigido, Is representa um valor de pixel determinado, Ib representa um valor de pixel de um pixel correspondente em uma imagem de fundo, e K representa um coeficiente de correção.

3. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que, antes da etapa de correção, o método compreende ainda o cálculo do coeficiente de correção K de acordo com uma imagem de referência e a imagem de fundo usando a seguinte fórmula: K=k/(Ic-Ib), em que Ic representa um valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de referência, e k representa um coeficiente proporcional, que é igual a um valor mediano de uma diferença entre um valor de pixel de um pixel na imagem de referência e um valor de pixel de um pixel correspondente na imagem de fundo.

4. Método, de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: amostragem de uma amostra fluorescente uniforme para obter a imagem de referência; e amostragem de uma amostra livre de fluorescência para obter a imagem de fundo.

5. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a reconstrução da imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas compreende: obter um valor de pixel reconstruído de um pixel usando um método de interpolação com base no peso do pixel e nas informações de pixel corrigidas.

6. Método, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que a obtenção de um valor de pixel reconstruído de um pixel compreende: realizar uma triangulação na imagem de amostra com base nas informações de pixel determinadas; determinar o peso do pixel com base no triângulo onde o pixel está localizado e que é obtido pela triangulação; e calcular o valor de pixel reconstruído do pixel de acordo com o peso do pixel usando um método de interpolação linear.

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a determinação do peso do pixel compreende: determinar distâncias do pixel aos vértices do triângulo onde o pixel está localizado; e definir pesos do pixel correspondendo aos vértices do triângulo como inversamente proporcionais às distâncias entre o pixel e os vértices.

8. Método, de acordo com a reivindicação 6 ou 7, caracterizado pelo fato de que o cálculo do valor de pixel reconstruído do pixel é realizado de acordo com a seguinte fórmula: Gx=Wa*Ga+Wb*Gb+Wc*Gc, em que, Gx representa um valor de pixel reconstruído de um pixel x; Wa e Ga respectivamente representam um peso do pixel x correspondente a um vértice a de um triângulo onde está localizado e um valor corrigido de pixel do vértice a; Wb e Gb representam respectivamente, um peso do pixel x correspondente a um vértice b do triângulo onde está localizado e um valor corrigido de pixel do vértice b; Wc e Gc representam respectivamente um peso do pixel x correspondente a um vértice c do triângulo onde está localizado e um valor corrigido de pixel do vértice c.

9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: realizar um processamento de registro na imagem reconstruída e em outra imagem.

10. Aparelho de processamento de imagem de feixe de fibra, caracterizado pelo fato de que compreende: uma memória, configurada para armazenar um programa; um processador, configurado para executar o programa; em que o programa, quando executado no processador, é usado para realizar as seguintes etapas: determinar informações de pixel correspondentes a uma posição central de uma fibra em uma imagem de amostra; corrigir as informações de pixel determinadas; e reconstruir a imagem de amostra com base nas informações de pixel corrigidas para obter uma imagem reconstruída.