CN107918931B - 图像处理方法及系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

图像处理方法及系统及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种图像处理方法及系统及计算机可读存储介质，图像处理方法包括：图像预处理步骤，图像预处理步骤分析输入的待处理图像以获得第一图像；亮点检测步骤，亮点检测步骤包括步骤：分析第一图像以计算亮点判定阈值；分析第一图像以获取候选像素点，并根据亮点判定阈值判断候选像素点是否为亮点，若是，计算亮点的亚像素中心坐标及亚像素中心坐标的强度值，若否，丢弃候选像素点。因此，上述图像处理方法，通过图像预处理步骤对待处理图像进行去噪处理，可减少亮点检测步骤的计算量，同时，通过亮点判断阈值判断候选亮点是否为亮点，可提高判断图像亮点的准确性。

Description

图像处理方法及系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及系统及计算机可读存储介质。
背景技术
在相关技术中，图像亮度定位在基因测序仪和LED灯光点中都有重要应用。
在利用光学成像原理进行序列测定的系统中，图像分析是很重要的一块。图像亮度定位的准确性直接决定了基因测序的准确性。
在核酸序列测定的过程中，如何提高判断图像亮点的准确性，成为待解决的问题之一。
发明内容
本发明实施方式旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明实施方式需要提供一种图像处理方法及系统及计算机可读存储介质。
本发明实施方式的一种图像处理方法，包括：
图像预处理步骤，所述图像预处理步骤分析输入的待处理图像以获得第一图像，所述待处理图像包含至少一个亮点，所述亮点具有至少一个像素点；亮点检测步骤，所述亮点检测步骤包括步骤：分析所述第一图像以计算亮点判定阈值，分析所述第一图像以获取候选亮点，根据所述亮点判定阈值判断所述候选亮点是否为所述亮点。
本发明实施方式的一种图像处理系统，包括：图像预处理模块，所述图像预处理模块用于分析输入的待处理图像以获得第一图像，所述待处理图像包含至少一个亮点，所述亮点具有至少一个像素点；亮点检测模块，所述亮点检测模块用于：分析所述第一图像以计算亮点判定阈值，分析所述第一图像以获取候选亮点，根据所述亮点判定阈值判断所述候选亮点是否为所述亮点。
本发明实施方式的一种图像处理系统，包括：数据输入单元，用于输入数据；数据输出单元，用于输出数据；存储单元，用于存储数据，所述数据包括计算机可执行程序；处理器，用于执行所述计算机可执行程序，执行所述计算机可执行程序包括完成如上任一实施方式所述的方法。
本发明实施方式的一种计算机可读存储介质，用于存储供计算机执行的程序，执行所述程序包括完成如上任一实施方式所述的方法。
上述的图像处理方法、装置和/或系统，通过图像预处理步骤对待处理图像进行处理，可减少亮点检测步骤的计算量，同时，通过亮点判断阈值判断候选亮点是否为亮点，可提高判断图像亮点的准确性。
本发明的图像处理方法、装置和/或系统，对待处理图像即原始输入数据的没有特别的限制，适用于任何利用光学检测原理进行核酸序列测定的平台所产生的图像的处理分析，包括但不限于二代和三代测序，具有高准确性、高通用性和高精度的特点，能从图像中获取更多的有效信息。
特别地，目前，已知的测序图像处理方法和/系统基本是针对二代测序平台的图像处理开发的，由于二代测序使用的测序芯片一般是阵列型的，即测序芯片上的探针是规则排列的，拍照获得的图像是模式(pattern)图像，易于处理分析；另外，由于二代测序一般包含核酸模板扩增放大，图像采集时能够获得高强度的亮点，易于识别和定位。一般的二代测序的图像处理方法不要求高的定位精度，只需要挑选定位一些发光较强较好的点(亮点)，就能实现序列测定。
而对于三代测序即单分子测序，受限于目前芯片表面处理相关技术的发展，其使用的测序芯片是随机型的，即测序芯片上的探针是无规则排列，拍照获得的图像是随机(random)图像，不易处理分析；而且，单分子测序的图像处理分析是决定最终序列(reads)的有效率的最重要的因素之一，对图像处理、亮点定位的要求高，要求图像上的所有亮点都能准确定位，以使能够直接识别出碱基，产生数据信息。
因此，本发明的图像处理方法、装置和/或系统可适应用于二代测序和三代测序，特别是对于三代测序中的随机图像及高精度要求的图像处理，尤其具有优势。
本发明实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实施方式的实践了解到。
附图说明
本发明实施方式的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施方式的图像处理方法的另一流程示意图；
图3是本发明实施方式的图像处理方法的再一流程示意图；
图4是本发明实施方式的图像处理方法的再一流程示意图；
图5是本发明实施方式的图像处理方法的再一流程示意图；
图6是本发明实施方式的图像处理方法的再一流程示意图；
图7是本发明实施方式的图像处理方法的又一流程示意图；
图8是本发明实施方式的图像处理方法的又另一流程示意图；
图9是本发明实施方式的图像处理方法的墨西哥帽滤波的曲线示意图；
图10是本发明实施方式的图像处理方法的又再一流程示意图；
图11是本发明实施方式的图像处理方法中8连通像素的示意图；
图12是本发明实施方式的图像处理方法的又另一流程示意图；
图13是本发明实施方式的图像处理方法的待处理图像的示意图；
图14是图13中的待处理图像的局部放大图；
图15是本发明实施方式的图像处理方法的标识出亮点的图像示意图；
图16是图15中的标识出亮点的图像的局部放大图；
图17是本发明实施方式的图像处理系统的模块示意图；
图18是本发明实施方式的图像处理系统的另一模块示意图；
图19是本发明实施方式的图像处理系统的又一模块示意图；
图20是本发明实施方式的图像处理系统的又一模块示意图；
图21是本发明实施方式的图像处理系统的又一模块示意图；
图22是本发明实施方式的图像处理系统的又另一模块示意图；
图23是本发明实施方式的图像处理系统的另又一模块示意图；
图24是本发明实施方式的图像处理系统的再一模块示意图；
图25是本发明实施方式的图像处理系统的又再一模块示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通信；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设定进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设定之间的关系。
本发明实施方式所称的“基因测序”同核酸序列测定，包括DNA测序和/或RNA测序，包括长片段测序和/或短片段测序。
所称的“亮点”，指图像上的发光点，一个发光点占有至少一个像素点。所称“像素点”同“像素”。
在本发明的实施方式中，图像来自利用光学成像原理进行序列测定的测序平台，所称的测序平台包括但不限于CG(Complete Genomics)、Illumina/Solexa、LifeTechnologies ABI SOLiD和Roche 454等测序平台，对所称的“亮点”的检测为对延伸碱基或碱基簇的光学信号的检测。
在本发明的一个实施例中，图像来自单分子测序平台，例如Helicos，输入的原始数据为图像的像素点的参数，对所称的“亮点”的检测为对单分子光学信号的检测。
请参阅图1，本发明实施方式的一种图像处理方法，包括：
图像预处理步骤S11，图像预处理步骤S11分析输入的待处理图像以获得第一图像，待处理图像包含至少一个亮点，亮点具有至少一个像素点；
亮点检测步骤S12，亮点检测步骤S12包括步骤：
S21，分析第一图像以计算亮点判定阈值，
S22，分析第一图像以获取候选亮点，
S23，根据亮点判定阈值判断候选亮点是否为亮点。
上述图像处理方法，通过图像预处理步骤对待处理图像进行处理，可减少亮点检测步骤的计算量，同时，通过亮点判断阈值判断候选亮点是否为亮点，可提高判断图像亮点的准确性。
具体地，在一个例子中，输入的待处理图像可为512*512或2048*2048的16位tiff格式的图像，tiff格式的图像可为灰度图像。如此，可简化图像处理方法的处理过程。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图2，亮点检测步骤包括步骤：
若判断结果为是，S24，计算亮点的亚像素中心坐标和/或亚像素中心坐标的强度值，
若判断结果为否，S25，丢弃候选亮点。如此，通过亚像素来表征亮点的中心坐标和/或中心坐标的强度值，可进一步提高图像处理方法的准确性。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图3，图像预处理步骤S11包括：对待处理图像进行减背景处理，以获得第一图像。如此，能够进一步减少待处理图像的噪声，使图像处理方法的准确性更高。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图4，图像预处理步骤S11包括：对进行减背景处理后的待处理图像进行简化处理，以获得第一图像。如此，可减少后续图像处理方法的计算量。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图5，图像预处理步骤S11包括：对待处理图像进行滤波处理，以获得第一图像。如此，对待处理图像进行滤波可在尽量保留图像细节特征的条件下获取第一图像，进而可提高图像处理方法的准确性。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图6，图像预处理步骤S11包括：对待处理图像进行减背景处理后再进行滤波处理，以获得第一图像。如此，对待处理图像进行减背景后再进行滤波，能够进一步减少待处理图像的噪声，使图像处理方法的准确性更高。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图7，图像预处理步骤S11包括：对进行减背景处理后再进行滤波处理后的待处理图像进行简化处理，以获得第一图像。如此，可减少后续图像处理方法的计算量。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图8，图像预处理步骤S11包括：对待处理图像进行简化处理以获得第一图像。如此，可减少后续图像处理方法的计算量。
在某些实施方式的图像处理方法中，对待处理图像进行减背景处理，包括：利用开运算确定待处理图像的背景，根据背景对待处理图像进行减背景处理。如此，利用开运算用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变图像面积，可更准确地获取减背景处理后的图像。
具体地，在本发明实施方式中，在待处理图像f(x,y)(如灰度图像)移动a*a窗口(例如15*15窗口)，利用开运算(先腐蚀再膨胀)估计待处理图像的背景，如下公式1及公式2所示：
g(x,y)＝erode[f(x,y),B]＝min{f(x+x',y+y')-B(x',y')|(x',y')∈Db} 公式1，
其中，g(x,y)为腐蚀后的灰度图像，f(x,y)为原灰度图像，B为结构元素。
g(x,y)＝dilate[f(x,y),B]＝max{f(x-x',y-y')-B(x',y')|(x',y')∈Db} 公式2。
其中，g(x,y)为膨胀后的灰度图像，f(x,y)为原灰度图像，B为结构元素。
故可得背景噪声g＝imopen(f(x,y),B)＝dilate[erode(f(x,y),B)] 公式3。
对原图进行减背景：
f＝f-g＝{f(x,y)-g(x,y)|(x,y)∈D} 公式4。
可以理解，本实施方式的对待处理图像进行减背景处理的具体方法可适用于上述任一实施方式中提到的对待处理图像进行减背景处理的步骤。
在某些实施方式的图像处理方法中，滤波处理为墨西哥帽滤波处理。墨西哥帽滤波易于实现，降低了图像处理方法的成本，同时，墨西哥帽滤波能提升前景与背景的对比度，使前景更亮，使背景更暗。
在进行墨西哥帽滤波时，使用m*m窗口对滤波处理前的待处理图像进行高斯滤波，对高斯滤波后的待处理图像进行二维拉普拉斯锐化，m为自然数且为大于1的奇数。如此，通过两步骤实现了墨西哥帽滤波。
具体地，请参图9，墨西哥帽核可表示为：
Figure GDA0003149726680000051
其中，x和y表示像素点的坐标。
首先使用m*m窗口对待处理图像进行高斯滤波，如下公式6所示：
Figure GDA0003149726680000052
其中，t1和t2表示滤波窗口的位置，wt1,t2表示高斯滤波的权重。
然后对待处理图像进行二维拉普拉斯锐化，如下公式7所示：
Figure GDA0003149726680000053
其中，K和k均表示拉普拉斯算子，与锐化目标有关，如果需要加强锐化和减弱锐化，就修改K和k。
在一个例子中，m＝3，因此m*m＝3*3，进行高斯滤波时，公式6变为：
Figure GDA0003149726680000061
可以理解，本实施方式的墨西哥帽滤波的具体方法可适用于上述任一实施方式中提到的对待处理图像进行滤波处理的步骤。
在某些实施方式的图像处理方法中，简化图像为二值化图像。如此二值化图像易于处理，且应用范围广。
在某些实施方式的图像处理方法中，在进行简化处理时，根据简化处理前的待处理图像获取信噪比矩阵，并根据信噪比矩阵简化简化处理前的待处理图像以得到第一图像。
在一个具体例子中，可先对待处理图像进行减背景处理，之后再根据减背景处理后的待处理图像获取信噪比矩阵。如此，利于后续从噪声更少的图像获得信息，能够使图像处理方法获得处理结果的准确性更高。
具体地，在一个例子中，信噪比矩阵可表示为：
Figure GDA0003149726680000062
其中，x和y表示像素点的坐标，h表示图像的高度，w表示图像的宽度，i∈w,j∈h。
在一个例子中，简化图像为二值化图像，可根据信噪比矩阵得到二值化图像，二值化图像如公式9所示：
Figure GDA0003149726680000063
在计算信噪比矩阵时，可先对待处理图像进行减背景处理和/或滤波处理，如上实施方式的减背景处理步骤和滤波处理步骤，根据减背景处理后得到公式4，再求得减背景处理后的待处理图像与背景的比值矩阵：
R＝f/g＝{f(x,y)/g(x,y)|(x,y)∈D}公式10，其中，D表示图像f的维度(高*宽)。
由此可以求得SNR矩阵：
Figure GDA0003149726680000064
在某些实施方式的图像处理方法中，分析第一图像以计算亮点判定阈值的步骤，包括：通过大津法处理第一图像以计算亮点判定阈值。如此，通过较成熟及简单的方法实现了亮点判定阈值的查找，进而提高了图像处理方法的准确性及降低了图像处理方法的成本。同时，用第一图像进行亮点判定阈值的查找，可提高了图像处理方法的效率和准确性。
具体地，大津法(OTSU算法)也可称为最大类间方差法，大津法利用类间方差最大来分割图像，意味着错分概率最小，准确性高。假设待处理图像的前景和背景的分割阈值为T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例为ω0，其平均灰度为μ0；属于背景的像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。待处理图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为var，则有：
μ＝ω0*μ0+ω1*μ1 公式11；
var＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2 公式12。
将公式11代入公式12，得到等价公式13：
var＝ω0ω1(μ1-μ0)2 公式13。
采用遍历的方法得到使类间方差最大的分割阈值T，即为所求的亮点判定阈值T。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图10，根据亮点判定阈值判断候选亮点是否为亮点的步骤，包括：
步骤S31，在第一图像中查找大于(p*p-1)连通的像素点并将查找到的像素点作为候选亮点的中心，p*p与亮点是一一对应的，p*p中的每个值对应一个像素点，p为自然数且为大于1的奇数；
步骤S32，判断候选亮点的中心是否满足条件：Imax*ABI*ceofguass＞T，其中，Imax为p*p窗口的中心最强强度，ABI为p*p窗口中第一图像中为设定值所占的比率，ceofguass为p*p窗口的像素和二维高斯分布的相关系数，T为亮点判定阈值。
若满足上述条件，S33，判断候选亮点的中心对应的亮点为待处理图像所包含的亮点；
若不满足上述条件，S34，弃去候选亮点的中心对应的亮点。如此，实现了亮点的检测。
具体地，Imax可理解为候选亮点的中心最强强度。在一个例子中，p＝3，查找大于8连通的像素点，如图11所示。将查找到的像素点作为候选亮点的像素点。Imax为3*3窗口的中心最强强度，ABI为3*3窗口中第一图像中为设定值所占的比率，ceofguass为3*3窗口的像素和二维高斯分布的相关系数。
第一图像为简化处理后的图像，例如第一图像可为二值化图像，也就是说，二值化图像中的设定值可为像素点满足设定条件时所对应的值。在另一个例子中，二值化图像可包含表征像素点不同属性的0和1二个数值，设定值为1，ABI为p*p窗口中二值化图像中为1所占的比率。
另外，在某些实施方式中，p的数值可与在进行墨西哥帽滤波时所选取的m的数值相等，即p＝m。
在某些实施方式的图像处理方法中，计算亮点的亚像素中心坐标和/或亚像素中心坐标的强度值的步骤，包括步骤：采用二次函数插值计算亮点的亚像素中心坐标，和/或采用二次样条插值计算亚像素中心坐标的强度值。如此，采用二次函数和/或二次样条的方法能够进一步提高判断图像亮点的准确性。
在某些实施方式的图像处理方法中，请参图12，图像处理方法还包括步骤：S13，利用标识标示出亮点的亚像素中心坐标所在图像的位置。如此，可方便用户观察亮点的标示是否正确，以决定是否需重新进行亮点的定位。
具体地，在一个例子中，利用十字叉标示出亮点的亚像素中心坐标所在图像的位置。请参图13、图14、图15及图16，图13为待定位的图像，图14是图13所示的图像左上角293*173范围的放大示意图。图15为用十字叉标出亮点(亮点定位后)的图像，图16是图15所示的图像左上角293*173范围的放大示意图。
请参图17，本发明实施方式的一种图像处理系统100，包括：
图像预处理模块102，图像预处理模块102用于分析输入的待处理图像以获得第一图像，待处理图像包含至少一个亮点，亮点具有至少一个像素点；
亮点检测模块104，亮点检测模块104用于：
分析第一图像以计算亮点判定阈值，
分析第一图像以获取候选亮点，
根据亮点判定阈值判断候选亮点是否为亮点。
因此，上述图像处理系统100，通过图像预处理模块102对待处理图像进行去噪处理，可减少亮点检测模块104的计算量，同时，通过亮点判断阈值判断候选亮点是否为亮点，可提高判断图像亮点的准确性。
需要说明的是，上述对图像处理方法的实施方式的解释说明也适用于本发明实施方式的图像处理系统100，为避免冗余，在此不再详细展开。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图18，图像预处理模块102包括减背景模块110，减背景模块110用于对待处理图像进行减背景处理，以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图19，图像预处理模块102包括简化模块106，简化模块106用于对进行减背景处理后的待处理图像进行简化处理，以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图20，图像预处理模块102包括滤波模块108，滤波模块108用于对待处理图像进行滤波处理，以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图21，图像预处理模块102包括减背景模块110和滤波模块108，减背景模块110用于对待处理图像进行减背景处理，滤波模块108用于对进行减背景处理后的待处理图像再进行滤波处理，以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图22，图像预处理模块102包括简化模块106，简化模块用于对进行减背景处理后再进行滤波处理后的待处理图像进行简化处理，以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图23，图像预处理模块102包括简化模块106，简化模块106用于对待处理图像进行简化处理以获得第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，亮点检测模块104用于：
若判断结果为是，计算亮点的亚像素中心坐标和/或亚像素中心坐标的强度值，
若判断结果为否，丢弃候选亮点。
在某些实施方式的图像处理系统100中，减背景模块110用于：
利用开运算确定待处理图像的背景，
根据背景对待处理图像进行减背景处理。
在某些实施方式的图像处理系统100中，滤波处理为墨西哥帽滤波处理。
在某些实施方式的图像处理系统100中，滤波模块108用于，在进行墨西哥帽滤波时，使用m*m窗口对滤波处理前的待处理图像进行高斯滤波，对高斯滤波后的待处理图像进行二维拉普拉斯锐化，m为自然数且为大于1的奇数。
在某些实施方式的图像处理系统100中，简化处理为二值化处理。
在某些实施方式的图像处理系统100中，简化模块106用于在进行简化处理时，根据简化处理前的待处理图像获取信噪比矩阵，并根据信噪比矩阵简化简化处理前的待处理图像以得到第一图像。
在某些实施方式的图像处理系统100中，亮点检测模块104用于：通过大津法处理第一图像以计算亮点判定阈值。
在某些实施方式的图像处理系统100中，亮点检测模块104用于：在第一图像中查找大于(p*p-1)连通的像素点并将查找到的像素点作为候选亮点的中心，p为自然数且为大于1的奇数；
判断候选亮点的中心是否满足条件：Imax*ABI*ceofguass＞T，其中，Imax为p*p窗口的中心最强强度，ABI为p*p窗口中第一图像中为设定值所占的比率，ceofguass为p*p窗口的像素和二维高斯分布的相关系数，T为亮点判定阈值，
若满足上述条件，判断候选亮点的中心对应的亮点为亮点，
若不满足上述条件，弃去候选亮点的中心对应的亮点。
在某些实施方式的图像处理系统100中，亮点检测模块104用于：
采用二次函数插值计算亮点的亚像素中心坐标，和/或采用二次样条插值计算亚像素中心坐标的强度值。
在某些实施方式的图像处理系统100中，请参图24，图像处理系统100包括标识模块112，标识模块112用于：利用标识标示出亮点的亚像素中心坐标所在图像的位置。
请参图25，本发明实施方式的一种图像处理系统300，包括：
数据输入单元302，用于输入数据；
数据输出单元304，用于输出数据；
存储单元306，用于存储数据，数据包括计算机可执行程序；
处理器308，用于执行计算机可执行程序，执行计算机可执行程序包括完成如上任一实施方式的方法。
因此，上述图像处理系统300可提高判断图像亮点的准确性。
本发明实施方式的一种计算机可读存储介质，用于存储供计算机执行的程序，执行程序包括完成如上任一实施方式的方法。计算机可读存储介质包括但不限于只读存储器，磁盘或光盘等。因此，上述计算机可读存储介质可提高判断图像亮点的准确性。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (22)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
图像预处理步骤，包括对待处理图像进行减背景处理后进行二值化处理，或者，对所述待处理图像进行减背景处理后再进行滤波处理再进行二值化处理，或者对所述待处理图像进行二值化处理，以获得第一图像，所述待处理图像包含至少一个亮点，所述亮点具有至少一个像素点；
亮点检测步骤，所述亮点检测步骤包括步骤：
分析所述第一图像以计算亮点判定阈值，
分析所述第一图像以获取候选亮点，
根据所述亮点判定阈值判断所述候选亮点是否为所述亮点，包括：在所述第一图像中查找大于(p*p-1)连通的像素区域并将查找到的所述像素区域的中心像素点作为所述候选亮点的中心，p为自然数且为大于1的奇数；
判断所述候选亮点的中心是否满足条件：Imax*ABI*ceofguass>T，其中，Imax为p*p窗口的中心最强强度，ABI为p*p窗口中所述第一图像中为设定值所占的比率，ceofguass为p*p窗口的像素和二维高斯分布的相关系数，T为所述亮点判定阈值，所述设定值选自所述二值化处理后的第一图像的值，
若满足上述条件，判断所述候选亮点的中心对应的亮点为所述亮点，
若不满足上述条件，弃去所述候选亮点的中心对应的亮点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像预处理步骤包括：对所述待处理图像进行滤波处理。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述亮点检测步骤包括步骤：
若判断结果为是，计算所述亮点的亚像素中心坐标和/或所述亚像素中心坐标的强度值，
若判断结果为否，丢弃所述候选亮点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理图像进行减背景处理，包括：
利用开运算确定所述待处理图像的背景，
根据所述背景对所述待处理图像进行减背景处理。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述滤波处理为墨西哥帽滤波处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在进行所述墨西哥帽滤波时，使用m*m窗口对滤波处理前的待处理图像进行高斯滤波，对高斯滤波后的待处理图像进行二维拉普拉斯锐化，m为自然数且为大于1的奇数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行所述二值化处理时，根据二值化处理前的待处理图像获取信噪比矩阵，并根据所述信噪比矩阵简化所述二值化处理前的待处理图像以得到所述第一图像。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述第一图像以计算亮点判定阈值的步骤，包括：
通过大津法处理二值化处理前的所述第一图像以计算所述亮点判定阈值。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述亮点的亚像素中心坐标和/或所述亚像素中心坐标的强度值的步骤，包括：
采用二次函数插值计算所述亮点的亚像素中心坐标，和/或采用二次样条插值计算所述亚像素中心坐标的强度值。
10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
利用标识标示出所述亮点的亚像素中心坐标所在图像的位置。
11.一种图像处理系统，其特征在于，包括：
图像预处理模块，所述图像预处理模块包括减背景模块和简化模块，所述减背景模块用于对待处理图像进行减背景处理，所述简化模块用于对进行减背景处理后的待处理图像进行二值化处理，以获得第一图像，或
所述图像预处理模块包括减背景模块和滤波模块和简化模块，所述减背景模块用于对所述待处理图像进行减背景处理，所述滤波模块用于对进行减背景处理后的待处理图像再进行滤波处理，所述简化模块用于对进行减背景处理后再进行滤波处理后的待处理图像进行二值化处理，以获得所述第一图像，或
所述图像预处理模块包括简化模块，所述简化模块用于对所述待处理图像进行二值化处理以获得所述第一图像，所述待处理图像包含至少一个亮点，所述亮点具有至少一个像素点；
亮点检测模块，所述亮点检测模块用于：
分析所述第一图像以计算亮点判定阈值，
分析所述第一图像以获取候选亮点，
根据所述亮点判定阈值判断所述候选亮点是否为所述亮点，
所述亮点检测模块用于：在所述第一图像中查找大于(p*p-1)连通的像素区域并将查找到的所述像素区域的中心像素点作为所述候选亮点的中心，p为自然数且为大于1的奇数；
判断所述候选亮点的中心是否满足条件：Imax*ABI*ceofguass>T，其中，Imax为p*p窗口的中心最强强度，ABI为p*p窗口中所述第一图像中为设定值所占的比率，ceofguass为p*p窗口的像素和二维高斯分布的相关系数，T为所述亮点判定阈值，所述设定值选自所述二值化处理后的第一图像的值，
若满足上述条件，判断所述候选亮点的中心对应的亮点为所述亮点，
若不满足上述条件，弃去所述候选亮点的中心对应的亮点。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述图像预处理模块包括滤波模块，所述滤波模块用于对所述待处理图像进行滤波处理。
13.根据权利要求11或12所述的系统，其特征在于，所述亮点检测模块用于：
若判断结果为是，计算所述亮点的亚像素中心坐标和/或所述亚像素中心坐标的强度值，
若判断结果为否，丢弃所述候选亮点。
14.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述减背景模块用于：
利用开运算确定所述待处理图像的背景，
根据所述背景对所述待处理图像进行减背景处理。
15.根据权利要求11或12所述的系统，其特征在于，所述滤波处理为墨西哥帽滤波处理。
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述滤波模块用于，在进行所述墨西哥帽滤波时，使用m*m窗口对滤波处理前的待处理图像进行高斯滤波，对高斯滤波后的待处理图像进行二维拉普拉斯锐化，m为自然数且为大于1的奇数。
17.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述简化模块用于在进行所述二值化处理时，根据二值化处理前的待处理图像获取信噪比矩阵，并根据所述信噪比矩阵简化所述二值化处理前的待处理图像以得到所述第一图像。
18.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述亮点检测模块用于：
通过大津法处理二值化处理前的所述第一图像以计算所述亮点判定阈值。
19.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述亮点检测模块用于：
采用二次函数插值计算所述亮点的亚像素中心坐标，和/或采用二次样条插值计算所述亚像素中心坐标的强度值。
20.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述图像处理系统包括标识模块，所述标识模块用于：
利用标识标示出所述亮点的亚像素中心坐标所在图像的位置。
21.一种图像处理系统，其特征在于，包括：
数据输入单元，用于输入数据；
数据输出单元，用于输出数据；
存储单元，用于存储数据，所述数据包括计算机可执行程序；
处理器，用于执行所述计算机可执行程序，执行所述计算机可执行程序包括完成根据权利要求1-10任一项所述的方法。
22.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储供计算机执行的程序，执行所述程序包括完成根据权利要求1-10任一项所述的方法。
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