本技术涉及图像处理，具体涉及基于物联网的dna检测数据处理方法及系统。
背景技术：
1、随着高通量测序技术的发展，对dna凝胶电泳图像的分析也在向高通量化方向发展。现代电泳仪器能够处理更多的样品和更大的数据量，从而实现对大规模dna样品的快速检测分析处理，并基于物联网技术实现dna检测数据的传输和共享。自动化和智能化的电泳设备和分析软件不断涌现，能够实现样品加载、电泳运行和数据分析的自动化处理。随着单细胞技术的发展，dna凝胶电泳图像分析也逐渐应用于单细胞水平的dna分析。近年来，基于人工智能和机器学习的方法在dna凝胶电泳图像分析中得到了广泛应用。
2、但是在dna凝胶电泳图像的采集过程中，由于dna凝胶电泳图像的在生成、传输和扫描进入计算机系统时，各种限制因素导致了图像光照强度及泳带亮度分布不均匀，dna凝胶电泳图像中背景与目标泳带的灰度分布有重叠区间，因此常用的灰度变化和直方图均衡化等空域算法容易导致dna凝胶电泳图像的背景与泳带混淆；同时传统的频域算法包括同态滤波法和高通滤波法虽然可以增强目标泳带与背景的对比度，但条带内部细节层次不够清晰，不能很好的抑制杂波，影响后续通过dna凝胶电泳图像对dna条带划分的准确性，降低通过dna凝胶电泳图像数据对dna检测分析的准确性。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本技术的目的在于提供基于物联网的dna检测数据处理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本技术实施例提供了基于物联网的dna检测数据处理方法，该方法包括以下步骤：
3、获取dna凝胶电泳图像，对dna凝胶电泳图像进行处理，包括：
4、基于dna凝胶电泳图像中各像素点的灰度分布情况构建各像素点的局部横向特征曲线和局部纵向特征曲线；
5、构建各像素点的dna条带扩散模糊系数，具体方法为：
6、针对局部横向特征曲线，基于各像素点任意相邻局部横向特征曲线的峰值差异情况确定任意两个相邻的局部横向特征曲线之间的扩散模糊对比系数；基于各像素点的局部横向特征曲线的峰值对应的带宽数据以及所述扩散模糊对比系数确定各像素点的dna条带横向扩散模糊系数；
7、针对局部纵向特征曲线，相应地，得到各像素点的dna条带纵向扩散模糊系数；
8、基于各像素点的dna条带横向扩散模糊系数及dna条带纵向扩散模糊系数确定各像素点的条带细节混淆系数；
9、基于dna凝胶电泳图像中各像素点的条带细节混淆系数确定小波去噪阈值，结合离散小波变换对dna凝胶电泳图像进行去噪处理，处理后的dna凝胶电泳图像经物联网传输系统进行传输，完成dna检测的数据处理。
10、在一些实施例中，所述局部横向特征曲线和局部纵向特征曲线的构建方法为：
11、以各像素点为中心构建各像素点的局部特征分析窗口，局部特征分析窗口中的每行像素点的灰度值经拟合得到各局部横向特征曲线，对每列像素点的灰度值进行拟合得到各局部纵向特征曲线。
12、在一些实施例中，所述任意两个相邻的局部横向特征曲线之间的扩散模糊对比系数的确定方法为：
13、基于各局部横向特征曲线的峰值信息构建各局部横向特征曲线上每个峰值的条带特征分析向量；
14、分析所述任意两个相邻的局部横向特征曲线中峰值的条带特征分析向量之间的相似程度，所述任意两个相邻的局部横向特征曲线之间的扩散模糊对比系数，与所述任意两个相邻的局部横向特征曲线上所有对应峰值的所述相似程度成正协同关系。
15、在一些实施例中，每个峰值的条带特征分析向量由每个峰值对应的位置数据、幅值以及宽度共同组成，其中，采用ampd算法获取各局部横向特征曲线中每个峰值的位置数据、幅值和宽度。
16、在一些实施例中，所述各像素点的dna条带横向扩散模糊系数的确定方法为：
17、分析局部横向特征曲线上所有峰值的宽度的均值，记为局部横向特征曲线的峰值带宽均值；分析任意两个相邻的局部横向特征曲线的所述峰值宽度均值的差异，记为峰值带宽差异；
18、所述各像素点的dna条带横向扩散模糊系数分别与所述扩散模糊对比系数和所述峰值带宽差异成正向关系。
19、在一些实施例中，所述各像素点的条带细节混淆系数的确定方法为：
20、各像素点的局部特征分析窗口中所有像素点的灰度值组成各像素点的局部区域特征数据集合，分析各像素点与其局部特征分析窗口中每个像素点的局部区域特征数据集合之间的差异程度；
21、获取各像素点与其局部特征分析窗口中每个像素点的dna条带横向扩散模糊系数的差值取绝对值，记为横向绝对值；相应地，采用横向绝对值的获取方法，计算纵向绝对值；将横向绝对值与纵向绝对值的和值确定为模糊综合值；
22、基于各像素点的局部区域特征数据集合之间的差异程度以及所述模糊综合值确定各像素点的条带细节混淆系数。
23、在一些实施例中，所述各像素点的条带细节混淆系数与所述模糊综合值之间成正向关系，与所述差异程度成负向关系。
24、在一些实施例中，所述基于dna凝胶电泳图像中各像素点的条带细节混淆系数确定小波去噪阈值，具体包括：
25、基于所述条带细节混淆系数构建dna电泳条带分析数据集合，并对dna电泳条带分析数据集合中的数据进行归一化处理；
26、采用visushrink算法获取dna凝胶电泳图像的每层小波分量的初始阈值，所述小波去噪阈值与所述初始阈值成正向关系，与归一化后的dna电泳条带分析数据集合中所有数据均值成正向关系。
27、在一些实施例中，所述dna电泳条带分析数据集合的构建方法为：
28、通过分割阈值对dna凝胶电泳图像中所有像素点的条带细节混淆系数进行划分，将大于分割阈值的条带细节混淆系数组成dna电泳条带分析数据集合。
29、另一方面，本技术提供了基于物联网的dna检测数据处理系统，所述系统包括：
30、图像获取模块，用于获取dna凝胶电泳图像；
31、dna凝胶电泳图像去噪模块，用于基于dna凝胶电泳图像中各像素点的灰度分布情况构建各像素点的局部横向特征曲线和局部纵向特征曲线；
32、针对局部横向特征曲线，基于各像素点任意相邻局部横向特征曲线的峰值差异情况确定任意两个相邻的局部横向特征曲线之间的扩散模糊对比系数；基于各像素点的局部横向特征曲线的峰值对应的带宽数据以及所述扩散模糊对比系数确定各像素点的dna条带横向扩散模糊系数；
33、针对局部纵向特征曲线，相应地，得到各像素点的dna条带纵向扩散模糊系数；
34、基于各像素点的dna条带横向扩散模糊系数及dna条带纵向扩散模糊系数确定各像素点的条带细节混淆系数；
35、基于dna凝胶电泳图像中各像素点的条带细节混淆系数确定小波去噪阈值，结合离散小波变换对dna凝胶电泳图像进行去噪处理；
36、dna检测处理模块，用于对处理后的dna凝胶电泳图像经物联网传输系统进行传输，完成dna检测的数据处理。
37、由以上实施例可见，本技术实施例提供的基于物联网的dna检测数据处理方法，至少具有如下有益效果：
38、本技术通过分析dna检测过程中采集的dna凝胶电泳图像中可能出现的各种限制因素导致dna凝胶电泳图像的边界特征模糊，同时对可能出现的凝胶跑胶现象中dna凝胶电泳图像的条带出现扩散变形的特征分析，基于dna凝胶电泳图像局部区域的扩散模糊特征构建dna条带扩散模糊系数，通过dna条带扩散模糊系数反映dna凝胶电泳图像中不同像素点所在局部区域的模糊分布情况和条带扩散情况，并基于dna凝胶电泳图像局部区域内不同像素点的扩散模糊特征差异获取条带细节混淆系数，通过条带细节混淆系数反映dna凝胶电泳图像中各种干扰因素对条带特征分析影响的程度，基于条带细节混淆系数对小波去噪阈值进行调整，其有益效果在于针对dna检测过程中采集的dna凝胶电泳图像受各种干扰因素影响程度的不同，对dna凝胶电泳图像去噪的小波阈值进行优化调整，提高dna凝胶电泳图像的图像质量，进而提高后续利用dna凝胶电泳图像对dna检测分析的精度。
1.基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述局部横向特征曲线和局部纵向特征曲线的构建方法为：
3.如权利要求1所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述任意两个相邻的局部横向特征曲线之间的扩散模糊对比系数的确定方法为：
4.如权利要求3所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，每个峰值的条带特征分析向量由每个峰值对应的位置数据、幅值以及宽度共同组成，其中，采用ampd算法获取各局部横向特征曲线中每个峰值的位置数据、幅值和宽度。
5.如权利要求1所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述各像素点的dna条带横向扩散模糊系数的确定方法为：
6.如权利要求2所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述各像素点的条带细节混淆系数的确定方法为：
7.如权利要求6所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述各像素点的条带细节混淆系数与所述模糊综合值之间成正向关系，与所述差异程度成负向关系。
8.如权利要求1所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述基于dna凝胶电泳图像中各像素点的条带细节混淆系数确定小波去噪阈值，具体包括：
9.如权利要求1所述的基于物联网的dna检测数据处理方法，其特征在于，所述dna电泳条带分析数据集合的构建方法为：
10.基于物联网的dna检测数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
