一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法、系统及可读存储介质与流程

1.本发明属于透射电子显微镜应用技术和图像处理领域，具体涉及一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法、系统及可读存储介质。


背景技术：

2.层析成像是生物学或材料科学中的一种新颖技术，可以无损地表征物体的内部三维结构。它已广泛应用于医学领域，例如计算机断层扫描(ct)，但在表征材料领域，当前阻碍电子断层扫描(et)应用的障碍主要是重构结果的准确性和定量性。这是因为重构是典型的欠定问题，当投影数据减小时，误差增大。在透射电子显微镜(tem)中，极靴之间的距离限制了样品台的最大倾斜角，即使倾转角度不受限制，高角度时的厚度增加使得投影严重偏离线性，因此通常最大倾转角限制在70
°
到
‑
70
°
之间，由于数据缺失，这导致了et中典型的楔形缺失问题。为了寻求更优的重构结果，使用高级重构算法消除由缺失的楔形引起的伪像已成为重要课题。
3.有研究者提出离散代数重构算法(dart)，通过人工输入先验知识，来提高重构精度，一定程度抑制了缺失锥伪像，但是dart方法需要输入许多参数且需要用户具有经验，因此难以获得广泛应用。dart需要用户输入的数据包括但不限于：待重构体系中一共包含几种成分的组织，每一种成分的物体对应的具体灰度值。一旦用户输入的参数不理想，将直接导致重构结果产生误差。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法，其重构过程是依据独立区域内成分统一，像素点的灰度值相差不大，且灰度分布直方图峰值更接近实际值的特征，通过迭代方式来降低重构误差，得到较为精准的重构结果，尤其是解决了现有dart技术过于依赖先验知识准确性的问题，本发明大大减少先验知识的输入，降低了输入参数对重构结果的影响。
5.本发明提供的适用于多成分体系的离散代数三维重构方法，包括如下步骤：
6.s11：获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的原始投影图形；
7.s12：基于投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像；
8.其中，所述idart算法是基于不同投影角度的投影图像进行初始重构，再获取初始重构图像内的独立区域，以及将独立区域内灰度值分布直方图的峰值(即所占像素最多的灰度值)赋值给独立区域进行初始重构图像更新，然后，对更新后的初始重构图像重新进行投影图像获取、初始重构以及更新，循环n次后得到最终的重构图像，n为正整数；
9.本发明中巧妙利用独立区域必然是同一成分的特征，即独立区域内像素点的灰度值必然差异较小，与此同时，又基于研究发现独立区域的灰度值分布直方图的峰值更接近
独立区域的像素点的实际灰度值，进而以独立区域为单元并利用峰值对各个独立区域进行赋值，以此为标准来调节重构图像，再通过多次迭代来进一步降低误差，使得重构图像更为精准。
10.进一步优选，步骤s12中基于不同投影角度的投影图像对任意一个二维片层执行idart算法得到二维片层的重构图像的过程如下：
11.s21：对不同投影角度的投影图像，采用同时迭代重构技术(sirt)重构，得到初始重构图像；
12.s22：识别边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域，所述独立区域为联通的岛状区域；
13.s23：分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点；
14.s24：将重新赋值后的图像重新投影得到新的投影图像，并与原投影图像进行比对进行更新，其中，更新过程保持背景灰度值保持不变。在更新过程中，若更新后的投影与实际实验投影存在差异，则将差异重新反投影，乘以一个系数，并与更新后的反投影相加；
15.其中，重复迭代n次步骤s22
‑
s24后步骤s23得到重构图像为最终的重构图像。
16.可选地，得到最终的重构图像后，还包括如下步骤：
17.将多个二维片层的重构图像进行组合，得到三维模型；
18.二方面，本发明还提供一种基于上述方法的系统，包括投影图像获取模块和idart重构模块。
19.投影图像获取模块：用于获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形；
20.idart重构模块：用于基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像；
21.其中，idart重构模块包括：初始重构图像构建单元，独立区域自动赋值单元，更新单元；
22.初始重构图像构建单元，用于对不同投影角度的投影图像进行sirt重构得到初始重构图像；
23.独立区域自动赋值单元，用于识别初始重构图像中的边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域；再分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点；
24.其中，所述独立区域为联通的岛状区域，分别对岛状区域自动重新赋值；
25.更新单元，用于待投影图像获取模块将重新赋值后的图像重新投影得到新的投影图像后，将新的投影图像与原投影图像进行比对更新。
26.三方面，本发明还提供一种系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储了计算机程序，所述处理器调用计算机程序以执行：所述一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法的步骤。
27.四方面，本发明还提供一种可读存储介质，包含计算机程序，所述计算机程序被计算机读取使得实现一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法的步骤。
28.有益效果
29.1、本发明提供的一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法通过寻找独立区域以及独立区域自动赋值的方式来降低重构误差，具体是依据独立区域内成分统一，像素点的灰度值相差不大，且灰度分布直方图峰值更接近实际值的特征，进而通过迭代方式来降低重构误差，最终提高了重构的精确度，尤其是相较于dart技术(dart由于需要大量先验知识，因此仅适用于体系内包含组分数较少的简单情况，难以做出成分分析，并且一旦先验知识出现错误，将导致重构结果产生误差)，本发明在组分数量上并无要求，同时大大减少了先验知识的输入，降低了对先验知识的依赖性。
30.2、本发明所述方法除了能够提高重构结果的可靠性，同时其重构结果是可以显示出成分区别，能够从重构结果中直接判断出体系内有多少种成分的组织。
附图说明
31.图1为本发明所述方法的流程图。
32.图2为本发明所述方法进行重构的效果图。
33.图3为利用本发明所述方法得到的重构图像以及灰度值分布直方图的示意图与原始图像及原始图像的灰度值分布直方图的示意图。
34.图4为采用透射电子显微镜fei tecnai f20拍摄所得一个金银核壳结构纳米颗粒的倾转系列haadf
‑
stem图像，投影角度依次从
‑
60
°
到60
°
，间隔为1.5
°
。
35.图5为本发明重构算法计算的金银核壳结构纳米颗粒的一个二维片层的重构结果示意图。
36.图6为本发明重构算法计算的金银核壳结构纳米颗粒的三维可视化的重构结果示意图。
具体实施方式
37.本发明提供的一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法是用户友好型方法，该方法适用于多成分样品，且可自动评估和更新参数，在多成分体系中，现有的方法由于需要输入每一种成分对应的灰度值，而这个灰度值通常是难以精确获得的，因此现有方法难以用于多成分体系，通常用于成分比较单一的体系，因为易于估计成分个数和成分对应的灰度值。而本方法由于根据自动划分独立区域，利用每一个区域是均匀成分的先验知识，通过给每一个独立区域单独赋值，且在循环过程中不断自动优化这个灰度值，从而使得本发明方法在不需要输入复杂的先验知识的情况下，进行较为精确的重构，即三维重构的本质为重构多个二维片层，再进行组合得到三维重构物体。同时应当理解，本发明所述方法也可以适用于单成分体系。下述将以多成分为例，下面将结合实施例对本发明做进一步的说明，以下实施例用于作为实例来解释本发明，但本发明的具体实施方案不仅限于下述实施实例。
38.本发明实施例提供的一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法包括如下步骤：
39.s11：获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形。
40.其中，通过投影的手段获取到三维物体的投影图像，本实施例中投影角度为
‑
60
°
～60
°
，间隔为1.5
°
，因此，每个二维片层对应有81张投影图像，应当理解，其他可行的实施
例中，可以按照其他投影角度以及间隔进行投影，投影图像的数量越多，覆盖角度越广，重构精度越高。如图4所示，以透射电子显微镜fei tecnai f20拍摄所得金银核壳纳米颗粒的倾转系列haadf
‑
stem图像，共81张，拍摄角度分别为
‑
60
°
～60
°
，间隔为1.5
°
。对于三维物体获取每个二维片层的投影图像，大致如下：组成三维物体的第一个二维片层在
‑
60
°
～60
°
下的81个投影，即图4中每张二维投影的第一行，第二个二维片层的投影即每张二维投影的第二行，以此类推。
41.s12：基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像。本实施例中，基于不同投影角度的投影图像对任意一个二维片层执行idart算法得到二维片层的重构图像的具体的实现过程如下：
42.s21：对不同投影角度的投影图像进行sirt重构得到初始重构图像。
43.本实施例中，将81张投影进行sirt重构得到初始重构图像，譬如，对图2.a进行投影后，重构得到如图2.b所示重构结果。其他可行的实施例中，还可以采取其他现有重构方法进行重构，本发明对此不进行具体的限定。
44.s22：识别边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域，所述独立区域为联通的岛状区域。其他可行的实施例中，分割边界区域和非边界区域还可以采取其他现有分割方法，本发明对此不进行具体的限定。
45.本实施例中，采用现有的分水岭算法和边界算法来识别边界区域以及非边界区域，寻得图2.b的边界如图2.c所示，非边界区域如图2.d所示，图2.e所示为提取的图2.d中的一个独立区域。其他可行的实施例中，可以采取其他现有算法来实现。
46.s23：分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点。
47.由于一个独立区域视为是同一成分，其内像素点的灰度值差异不大，且实际值接近灰度值分布直方图的峰值，即像素点的灰度值的峰值指代该区域内出现最为频繁的灰度值，因此，本发明自动获取每个独立区域的灰度值分布直方图的峰值并赋予给该区域，即该区域内像素点的灰度值变更为对应峰值。其中，本实施例中灰度值分布直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标表示各个灰度值对应的像素点个数。
48.s24：将重新赋值后的图像重新投影得到新的投影图像，并与原投影图像进行比对更新，其中，更新过程保持背景灰度值保持不变。在更新过程中，若更新后的投影与实际实验投影存在差异，则将差异重新反投影，乘以一个系数，并与更新后的反投影相加，即inverse radon transform(反拉登变换)，为最原始的重构方法，故对其不进行具体的阐述；
49.本实施例中，将每个片层对应的重新赋值后的初始重构图像r按照投影角度为
‑
60
°
～60
°
，间隔为1.5
°
的方式进行投影分别得到新的81张投影图像，将新的81张投影图像与原81张投影图像进行比对，再基于比对结果采用sirt算法对重新赋值的初始投影图像进行改善更新，且更新过程保持背景灰度值不变。
50.其中，重复迭代n次步骤s22
‑
s24后步骤s23得到重构图像为最终的重构图像。n的取值是根据实际经验来设定的。本实施例中，图2中g图为10次idart循环之后的输出结果；最终重构结果如图2中h图所示，为30次idart循环后的输出结果。图2中i图表示重构结果图2中h图与原始图2中a图的差值，可以看出差异非常小，证明idart算法在模拟数据重构中的
可靠性。
51.此外，在模拟数据中，图3所示结果中，图3中a图为模拟原始图像，从图3中a图中模拟获取
‑
60
°
～60
°
，以1.5
°
间隔的共81个投影数据，将投影数据以idart方法重构所得图3中b图，可看出idart能在数据采集角缺失的情况下较好地重构还原出物体的形状信息。图3中c图、d图分别对应为图3中a图、b图的灰度值分布直方图，图3中d图中可明显区分出与原始图像3中a图灰度范围相近的两个峰值，证明idart方法也能从重构结果中区分出两种成分。
52.又如，在实验数据中，采用idart方法可从图4所示投影数据中得到图6所示三维重构结果，将金银核壳部分以三维形式较好地重构出来，图5展示了金银纳米颗粒重构中的一个二维片层的重构结果，可发现idart对缺失锥伪像的抑制作用最为明显。
53.另一方面，本发明实施例提供的一种基于上述方法的系统，其包括投影图像获取模块、和idart重构模块。
54.投影图像获取模块：用于获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形；
55.idart重构模块：用于基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像。
56.其中，idart重构模块包括：初始重构图像构建单元，独立区域自动赋值单元，更新单元。
57.初始重构图像构建单元，用于对不同投影角度的投影图像进行sirt重构得到初始重构图像。
58.独立区域自动赋值单元，用于识别初始重构图像中的边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域；再分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点。
59.其中，所述独立区域为联通的岛状区域，分别对岛状区域自动重新赋值；
60.更新单元，用于待投影图像获取模块将重新赋值后的图像重新投影得到新的投影图像后，将新的投影图像与原投影图像进行比对更新。
61.应当理解，各个功能模块单元的实现过程请参照对应方法的阐述，在此不再赘述。本发明各个实施例中的功能单元模块可以集中在一个处理单元中，也可以是各个单元模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上的单元模块集成在一个单元模块中，可以采用硬件或软件的形式来实现。
62.此外，本发明实施例提供一种可读存储介质，其包括计算机程序，计算机程序被计算机读取执行以实现上述一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法的步骤。
63.其中，各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。
64.此外，本发明实施例提供一种系统，其包括处理器和存储器，所述存储器存储了计算机程序，所述处理器调用计算机程序以执行：一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法的步骤。
65.其中，各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。
66.本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
67.本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
68.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
69.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
70.需要强调的是，本发明所述的实例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明不限于具体实施方式中所述的实例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，不脱离本发明宗旨和范围的，不论是修改还是替换，同样属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法，其特征在于：包括如下步骤：s11：获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形；s12：基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像；其中，所述idart算法是基于不同投影角度的投影图像进行初始重构，再获取初始重构图像内的独立区域，以及将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给独立区域进行初始重构图像更新，然后，对更新后的初始重构图像重新进行投影图像获取、初始重构以及更新，循环n次后得到最终的重构图像，n为正整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤s12中基于不同投影角度的投影图像对任意一个二维片层执行idart算法得到二维片层的重构图像的过程如下：s21：对不同投影角度的投影图像进行sirt重构得到初始重构图像；s22：识别边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域，所述独立区域为联通的岛状区域；s23：分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点；s24：将重新赋值后的图像按照步骤s11中的投影角度重新投影得到新的投影图像，并进行sirt重构得到新的初始重构图像，其中，sirt更新过程初始重构图像的背景灰度值保持不变；其中，重复迭代n次步骤s22
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s24后，步骤s23得到的重构图像为最终的重构图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：得到最终的重构图像后，还包括如下步骤：将多个二维片层的重构图像进行组合得到三维模型。4.一种基于权利要求1
‑
3任一项所述方法的系统，其特征在于：包括投影图像获取模块和idart重构模块；投影图像获取模块：用于获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形；idart重构模块：用于基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行idart算法得到每个二维片层对应的重构图像；其中，idart重构模块包括：初始重构图像构建单元，独立区域自动赋值单元，更新单元；初始重构图像构建单元，用于对不同投影角度的投影图像进行sirt重构得到初始重构图像；独立区域自动赋值单元，用于识别初始重构图像中的边界区域以及非边界区域，并基于边界区域和非边界区域识别出独立区域；再分别将独立区域内灰度值分布直方图的峰值赋值给同一独立区域内的所有像素点；其中，所述独立区域为联通的岛状区域，分别对岛状区域自动重新赋值；更新单元，用于待投影图像获取模块将重新赋值后的图像重新投影得到新的投影图像后，将新的投影图像与原投影图像进行比对更新。5.一种系统，其特征在于：包括处理器和存储器，所述存储器存储了计算机程序，所述处理器调用计算机程序以执行：权利要求1
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3任一项所述方法的步骤。
6.一种可读存储介质，其特征在于：包含计算机程序，所述计算机程序被计算机读取使得实现权利要求1
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3任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种适用于多成分体系的离散代数三维重构方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取三维物体上每个二维片层在不同投影角度下的投影图形；基于不同投影角度的投影图像对每个二维片层均执行迭代离散代数重构算法(IDART)得到每个二维片层对应的重构图像。该方法基于已有的离散代数重构方法(DART)，在循环算法中加入自动识别独立区域并单独赋值的功能，减少了参数的输入，得到更加准确重构结果，并能从重构结果中自动分离不同成分的组织，解决了DART方法在多成分体系中难以获取先验知识的相关参数，继而引入重构误差的难题。的难题。的难题。


技术研发人员：陈江华 何玉涛 明文全
受保护的技术使用者：湖南大学
技术研发日：2021.03.25
技术公布日：2021/6/29