[发明专利]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

说明书

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。

技术领域

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

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。

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。

发明内容

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。

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：

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；

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；

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；

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。

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：

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；

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；