CN107680041A - 一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 - Google Patents
一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107680041A CN107680041A CN201710879986.8A CN201710879986A CN107680041A CN 107680041 A CN107680041 A CN 107680041A CN 201710879986 A CN201710879986 A CN 201710879986A CN 107680041 A CN107680041 A CN 107680041A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- row
- images
- overlapping region
- acquisition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 210000002919 epithelial cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
该发明公开了一种用于低精度显微成像系统的实时图像拼接方法,涉及的是一种显微镜下拍图的方法，具体来说，是一种用于显微镜自动拍图中图像拼接技术的拍图方法。解决了传统拍摄图像时定位精度低的问题，以低成本的方式提高了获取拼接图像的可靠性，高质量；降低了获取图像过程中定位装置的成本，提高了图像拼接效率和准确度。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种显微镜下拍图的方法，具体来说，是一种用于显微镜自动拍图中图像拼接技术的拍图方法。
背景技术
在血液，粪便，尿液等自动检测设备中都存在着这样的流程：相机通过显微镜对样本进行拍照，获取样本多个视野的图像，然后对各个视野的图像进行图像处理，检测其中的感兴趣成分，最后统一所有视野的检测结果，给出最终的结论。由于需要拍摄多个视野的图像，感兴趣的有形成分如白细胞、上皮细胞等，尤其是管状结构或者长条形结构的有形成分，可能只有一部分在拍摄的视野中，另一部分在相邻视野中，致使随后的图像识别中，无法将这些感兴趣的有形成分识别出来，造成漏检和误检，严重的可能造成误诊。因此，设计一种在运动过程中实时完成显微图像自动拼接的方法就显得非常重要。在显微镜运动结束后，能自动拼接出一幅完整的、精度满足有形成分自动识别要求的海量数据图像。
图像拼接的基础是拼接的图像之间需要有一定的重合部分，所以在拍图时最好保证每两张连续图像均匀的重叠一个值。在实际情况中：如果人工通过显微镜去拍摄图像不仅费时费力，而且人工存在着较多不可控的因素，比如拍图人员在显微镜下很难对长度进行把控，即使是受过长期训练的拍图人员也可能由于疲劳导致精力不集中而致使拍摄的图像不符合要求；如果按照传统的方法，采用计算机控制平台移动指定步长然后拍图，由于视野很小，平台移动时普通的传动齿轮精度无法满足上述要求：重叠区域大小较为随机，而且显微镜平台多次运动后可能就无重叠区域的现象。这样拍摄出的图像就无法完成图像拼接。
使用本发明可以在低精度的传动装置上，拍摄出能够很好满足图像拼接技术要求的图像，即低成本实现高精度拼接要求。
发明内容
本发明的目的在于克服上述缺陷，提供一种可用于低精度显微成像系统的实时图像拼接技术的拍图方法。
本发明技术方案为一种用于低精度显微成像系统的实时图像拼接方法，该方法包括:
步骤1：确定需要显微成像的矩形成像区域,从矩形区域的一角获取第一张图像，设定第一张图像的位置为(0,y1)；
步骤2：相机的拍照速率一定,以一定的速度横向移动相机或待成像物体,获取矩形成像区域内的图像，直到获取完矩形成像区域内该行的全部图像；在图像的获取过程中，计算相邻两张图像的重叠区域比例Wxi，若Wxi-W＜-5％则降低移动速度，若Wxi-W＞5％则提高移动取速度，否则保持图像获取速度，其中Wxi表示横向获取图像时第i张图像和第i+1张图像的重叠区域，W表示拼接图像时的最佳重叠区域比例,根据实际情况设定；若出现相邻两张图像重叠区域比例为0，则返回该行的起始位置，重新获取该行图像；
步骤3：以步骤2获取最后一张图像的位置为起点，以一定的速度纵向获取图像，计算当前获取的图像和步骤2中最后获取的图像的重叠区域比例Wyi，若|Wyi-W|≤5％则停止获取图像，记录当前图像的纵向位置y2；其余情况，则返回步骤2获取最后一张图像的位置，重新以一定的速度纵向获取图像；
步骤4：以(0,y2)位置为起始位置，采用步骤2相同的方法获取第二行图像，当第二行图像获取完毕时，采用步骤3相同的方法获取第三行图像的起始纵向位置y3；
步骤5：采用上述方法获取整个矩形成像区域的全部图像；
步骤6：对获取的图像进行拼接，形成一幅完整的矩形获取区域图像。
进一步的，所述步骤6中图像的拼接方法为：先将第一行拍摄的图像逐张拼接成行图，第二行拍摄的图像完成本行的拼接形成行图后，再和第一行的行图进行拼接，第三行的行图和第一，二行拼接在一起的图像进行拼接，以此类推；图像和图像之间的拼接方法为：首先从两幅图像的重叠区域中选出特征点，再采用最邻近方法进行特征点的匹配，匹配结果经RANSAC算法计算出各匹配点的仿射变换矩阵；得到变换矩阵之后利用该矩阵将图像将两幅图变换到同一坐标系下；利用两幅图像的灰度关系进行亮度调整；根据重合的区域的匹配点，对两幅图像进行重合区域覆盖，完成拼接。
本发明解决了传统拍摄图像时定位精度低的问题，以低成本的方式提高了获取拼接图像的可靠性，高质量；降低了获取图像过程中定位装置的成本，提高了图像拼接效率和准确度。
附图说明
图1为本发明一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法流程图。
具体实施方式
步骤1：首先确定需要显微成像的矩形成像区域，设X方向长度为4cm，Y方向长度为2cm，而显微镜的视野大小为X方向Xcx＝0.4cm，Y方向Ycy＝0.3cm，拼接图像时的最佳重叠区域W(W的范围可取10％～20％)。调整成像区域的位置，使得显微镜拍下的第一张图像中大部分为矩形成像区。在X方向以速度Vx＝0.36cm/s开始运动，相机的采样率为1Hz(平台的移动速度和相机拍照速度之间只要在理论上满足相机连续两次拍照之间，平台运动长度为显微镜视野长度的十分之九即可)。
步骤2：从零位开始获取第一张图像，设定第一张图像的位置为(0，0.3)，以速度Vx＝0.36cm/s横向移动待成像物体获取矩形成像区域内的图像，直到获取完矩形成像区域内该行的全部图像后，停止横向运动；在图像的获取过程中，计算相邻两张图像的重叠区域比例Wxi，若w＝Wxi-W＜-5％则提高图像获取速度，速度修正为若w＝Wxi-W＞5％则降低图像获取速度，速度修正为否则保持图像获取速度。其中Wxi表示横向获取图像时第i张图像和第i+1张图像的重叠区域，W表示拼接图像时的最佳重叠区域；若出现相邻两张图像重叠区域比例为0，则返回该行的起始位置，重新获取该行图像；
步骤3：以步骤2获取最后一张图像的位置为起点，以速度Vy＝0.27cm/s开始运动，相机的采样率为1Hz，纵向获取图像。计算当前获取的图像和步骤2中最后获取的图像的重叠区域比例Wyi，若|Wyi-W|≤5％则停止获取图像，记录当前图像的纵向位置y2；其余情况，则返回步骤2获取最后一张图像的位置，重新以一定的速度纵向获取图像；
步骤4：以(0,y2)位置为起始位置，采用步骤2相同的方法获取第二行图像，当第二行图像获取完毕时，采用步骤3相同的方法获取第三行图像的起始纵向位置y3；
步骤6：采用上述方法获取整个矩形成像区域的全部图像；
步骤7：对获取的图像进行拼接，形成一幅完整的矩形获取区域图像。
Claims (2)
1.一种用于低精度显微成像系统的实时图像拼接方法，该方法包括:
步骤1：确定需要显微成像的矩形成像区域,从矩形区域的一角获取第一张图像，设定第一张图像的位置为(0,y1)；
步骤2：相机的拍照速率一定,以一定的速度横向移动相机或待成像物体,获取矩形成像区域内的图像，直到获取完矩形成像区域内该行的全部图像；在图像的获取过程中，计算相邻两张图像的重叠区域比例Wxi，若Wxi-W＜-5％则降低移动速度，若Wxi-W＞5％则提高移动取速度，否则保持图像获取速度，其中Wxi表示横向获取图像时第i张图像和第i+1张图像的重叠区域，W表示拼接图像时的最佳重叠区域比例,根据实际情况设定；若出现相邻两张图像重叠区域比例为0，则返回该行的起始位置，重新获取该行图像；
步骤3：以步骤2获取最后一张图像的位置为起点，以一定的速度纵向获取图像，计算当前获取的图像和步骤2中最后获取的图像的重叠区域比例Wyi，若|Wyi-W|≤5％则停止获取图像，记录当前图像的纵向位置y2；其余情况，则返回步骤2获取最后一张图像的位置，重新以一定的速度纵向获取图像；
步骤4：以(0,y2)位置为起始位置，采用步骤2相同的方法获取第二行图像，当第二行图像获取完毕时，采用步骤3相同的方法获取第三行图像的起始纵向位置y3；
步骤5：采用上述方法获取整个矩形成像区域的全部图像；
步骤6：对获取的图像进行拼接，形成一幅完整的矩形获取区域图像。
2.如权利要求1所述的一种用于低精度显微成像系统的实时图像拼接方法,其特征在于所述步骤6中图像的拼接方法为：先将第一行拍摄的图像逐张拼接成行图，第二行拍摄的图像完成本行的拼接形成行图后，再和第一行的行图进行拼接，第三行的行图和第一，二行拼接在一起的图像进行拼接，以此类推；图像和图像之间的拼接方法为：首先从两幅图像的重叠区域中选出特征点，再采用最邻近方法进行特征点的匹配，匹配结果经RANSAC算法计算出各匹配点的仿射变换矩阵；得到变换矩阵之后利用该矩阵将图像将两幅图变换到同一坐标系下；利用两幅图像的灰度关系进行亮度调整；根据重合的区域的匹配点，对两幅图像进行重合区域覆盖，完成拼接。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710879986.8A CN107680041A (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710879986.8A CN107680041A (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107680041A true CN107680041A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61137418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710879986.8A Pending CN107680041A (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107680041A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108765285A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-06 | 北京科技大学 | 一种基于视频清晰度融合的大尺寸显微图像生成方法 |
| CN109559275A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-04-02 | 苏州迈瑞科技有限公司 | 一种尿液分析仪显微镜图像拼接方法 |
| CN110475123A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-19 | 杭州图谱光电科技有限公司 | 一种用于显微镜视频流的手动实时拼接方法 |
| CN110647874A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-01-03 | 北京小蝇科技有限责任公司 | 一种端到端的血细胞识别模型构造方法及应用 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105869113A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 华为技术有限公司 | 全景图像的生成方法和装置 |
| CN106780328A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 烟台大学 | 一种基于手机摄像头拍摄多幅照片自动拼接的文档扫描方法 |
| CN106991645A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像拼接方法及装置 |
-
2017
- 2017-09-26 CN CN201710879986.8A patent/CN107680041A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105869113A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 华为技术有限公司 | 全景图像的生成方法和装置 |
| CN106780328A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 烟台大学 | 一种基于手机摄像头拍摄多幅照片自动拼接的文档扫描方法 |
| CN106991645A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像拼接方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈德勇: "大幅面CIS扫描仪的自动图像拼接技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108765285A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-06 | 北京科技大学 | 一种基于视频清晰度融合的大尺寸显微图像生成方法 |
| CN109559275A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-04-02 | 苏州迈瑞科技有限公司 | 一种尿液分析仪显微镜图像拼接方法 |
| CN109559275B (zh) * | 2018-11-07 | 2024-05-21 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 一种尿液分析仪显微镜图像拼接方法 |
| CN110475123A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-19 | 杭州图谱光电科技有限公司 | 一种用于显微镜视频流的手动实时拼接方法 |
| CN110475123B (zh) * | 2019-08-30 | 2021-08-03 | 杭州图谱光电科技有限公司 | 一种用于显微镜视频流的手动实时拼接方法 |
| CN110647874A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-01-03 | 北京小蝇科技有限责任公司 | 一种端到端的血细胞识别模型构造方法及应用 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107680041A (zh) | 一种用于大范围显微成像区域的图像获取及拼接方法 | |
| DE102014016069B4 (de) | Vorrichtung und Verfahren zum Aufnehmen eines Gegenstandes im 3- dimensionalen Raum mit einem Roboter | |
| DE112005000929B4 (de) | Automatisches Abbildungsverfahren und Vorrichtung | |
| CN107833179A (zh) | 一种红外图像的快速拼接方法及系统 | |
| CN108898634A (zh) | 基于双目相机视差对绣花机目标针眼进行精确定位的方法 | |
| CN106780543A (zh) | 一种基于卷积神经网络的双框架估计深度和运动方法 | |
| DE102009057884A1 (de) | Abbildungsvorrichtung | |
| CN105608671A (zh) | 一种基于surf算法的图像拼接方法 | |
| CN105898107B (zh) | 一种目标物体抓拍方法及系统 | |
| CN110472542A (zh) | 一种基于深度学习的红外图像行人检测方法及检测系统 | |
| DE102021118479A1 (de) | Einbetten von komplexen 3d-objekten in eine erweiterte realitätsszene unter verwendung einer bildsegmentierung | |
| EP3156967A2 (de) | Verfahren und vorrichtung zum erstellen einer mikroskopiepanoramadarstellung | |
| CN113365028B (zh) | 一种巡检路径的生成方法、装置及系统 | |
| DE102019133756A1 (de) | Systems and methods for generating a lighting design | |
| CN106530266A (zh) | 一种基于区域稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 | |
| CN110458128A (zh) | 一种姿态特征获取方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107038686A (zh) | 一种图像拼接处理的方法及设备 | |
| CN101930606A (zh) | 一种图像边缘检测的景深扩展方法 | |
| DE112016002564T5 (de) | Bildverarbeitungsvorrichtung, bildverarbeitungsverfahren und programm | |
| CN106773158A (zh) | 一种移动式自寻位液晶屏像素质量分析装置和方法 | |
| CN106529536A (zh) | 基于空间建模实现运动目标定位的图像分析方法及系统 | |
| CN109697409A (zh) | 一种运动图像的特征提取方法及起立动作图像的识别方法 | |
| DE102004061841B4 (de) | Markerloses Tracking System für Augmented Reality Anwendungen | |
| CN112053331B (zh) | 一种图像叠加和裂缝信息融合的桥梁裂缝检测方法 | |
| CN114463170A (zh) | 一种针对agv应用的大场景图像拼接方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180209 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |