[发明专利]用于多视图表征的方法和装置

权利要求书

1.一种表征包含在样本容器内的样本的方法，包括：

提供通过处理从多个视点拍摄的包含样本的样本容器的多个2D图像所获得的分类的2D数据集，将分类的2D数据集分类为：

血清或血浆，

沉降的血液部分，

凝胶分离器，

空气，

管，以及

标签；

将分类的2D数据集中的位置与合并的3D数据集进行相关；以及

基于合并的3D数据集形成合并的3D模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中多个2D图像是在多个视点中的每个视点处在多个不同曝光时间拍摄的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中多个不同曝光时间包括0.1ms与256ms之间。

4.根据权利要求2所述的方法，其中多个2D图像是在具有不同标称波长的多个不同频谱处拍摄的。

5.根据权利要求4所述的方法，其中多个不同频谱包括400nm与700nm之间的三个或者更多波长。

6.根据权利要求4所述的方法，其中多个不同频谱包括634nm+/-35nm、537nm+/-35nm和455nm+/-35nm的波长。

7.根据权利要求4所述的方法，其中分类的2D数据集是从对于每个波长在多个不同曝光时间的最佳曝光图像数据导出的。

8.根据权利要求1所述的方法，其中多个2D图像表示基于多个侧向图像的样本容器的360度视图，其中每个侧向图像与相邻图像重叠。

9.根据权利要求1所述的方法，其中多个视点的数量包括三个或更多。

10.根据权利要求1所述的方法，包括计算不同波长处的最佳曝光像素的统计量以生成统计数据。

11.根据权利要求10所述的方法，其中从针对不同波长的最佳曝光图像数据来计算最佳曝光像素的统计量包括从来自每个波长的对应像素的集合计算均值、标准差和/或协方差。

12.根据权利要求10所述的方法，其中基于0-255的范围，最佳曝光像素的选择包括从图像中选择包括在180-254之间的强度的像素。

13.根据权利要求10所述的方法，其中多类分类器用于生成分类的2D数据集。

14.根据权利要求13所述的方法，其中多类分类器包括支持向量机或者随机决策树。

15.根据权利要求13所述的方法，其中多类分类器是从多个训练集生成的。

16.根据权利要求1所述的方法，其中显示或存储合并的3D模型。

17.根据权利要求1所述的方法，其中将分类的2D数据集中的位置与合并的3D数据集进行相关是基于针对每个分类的2D数据集的虚拟体素网格。

18.根据权利要求1所述的方法，其中将分类的2D数据集进一步分类为盖。