论文部分内容阅读
近年来,高光谱技术被应用于显微成像中,提供了传统彩色显微图像所不具有的光谱信息,许多研究者也开展了基于显微高光谱图像的病理研究工作,验证了其在医学领域应用中良好的发展前景与有效性。然而,由于高光谱成像设备的成本较高,数据不易获取,且大部分研究还处于探索阶段,所以导致了高光谱图像医学系统(医疗设备与功能软件)生态圈不如彩色图像发展蓬勃,特别是在全玻片扫描仪、数字切片浏览器、病理分析软件、病理图像库等方面。因此,在实验室已有的显微高光谱成像设备基础之上,本论文旨在设计、开发一套显微高光谱图像完整生命周期系统,为高光谱医学研究提供基础工具。为了使得系统具备更强的应用能力与更友好的交互能力,本文在整合C/S、B/S、SOA不同架构优势的基础上,进行了设计方案的优化。系统主要包括1个基础服务组件以及高光谱数据管理应用、高光谱图像处理软件与高光谱大区域影像浏览应用这3个顶层应用。在系统实现过程中,重点研究了针对高光谱图像的大区域影像格式以及显微图像序列拼接算法。对于大区域影像格式,本文调研了市面上不同厂商的全玻片图像格式,针对高光谱图像数据量庞大的问题提出了二维空间索引hyperslide与立方体阵列相结合的图像格式解决方案;对于显微图像序列拼接,本文针对传统基于特征点的图像拼接算法中无法有效利用高光谱信息以及显微图像序列配准复杂化等问题进行了改进,提出了结合先验约束与角点的图像拼接算法CSB,其在图像拼接的各个阶段采用了不同的加速方法与高光谱图像的适应策略,快速且准确地对本系统数据进行拼接,为生成hyperslide提供基础。系统的实际操作与拼接算法实验对比结果表明,本文设计的高光谱图像多应用系统覆盖了高光谱图像自采集后对数据进行发布、下载、大视场漫游、处理分析的完整生命周期,提高了自动化程度。大区域影像格式hyperslide为高光谱全玻片图像提供了一种有效、小数据量的解决方案,并解决了传统JPEG图像格式无法存储超大尺寸图像的问题。hyperslide与浏览应用的搭配也解决了JPEG图像内存占用量高的缺点。此外,相比于传统的基于特征点的图像拼接算法,CSB算法更有效地利用了高光谱图像的信息,且在更快速配准显微图像序列的同时也保证了精度。