[发明专利]一种基于FPGA的实时高光谱显微图像细胞分类方法

摘要

本发明公开了一种基于FPGA的实时高光谱显微图像细胞分类方法，属于生物医学图像领域。本发明的具体创新点在于基于FPGA来实现高光谱图像分类。采用的高光谱图像分类方法是基于协作表示的分类方法，简称CRC。通过对成像光谱仪采集到的细胞图像进行一系列处理，将图像数据输入到FPGA上，对细胞进行分类，得到数据结果，判断是否存在病变细胞。利用高光谱成像技术在生物医学上研究己经取得了一定的进展，但将此技术应用在FPGA上还很少。将此技术在FPGA上实现后，可以快速实时地对细胞图像进行处理分类，大大地提高细胞图像处理分类的效率。减少人工识别，可以降低误诊率，使医生可以在这方面得到一定的解放，也可以使病人对诊断结果更加放心。

主权项

一种基于FPGA的实时高光谱显微图像细胞分类方法，本方法的基于FPGA来实现高光谱图像分类；采用的高光谱图像分类方法是基于协作表示的分类方法，简称CRC；通过对成像光谱仪采集到的细胞图像进行一系列处理，将图像数据输入到FPGA上，对细胞进行分类，得到数据结果，判断是否存在病变细胞；其特征在于，本方法包括如下步骤：步骤1、用高光谱成像仪器产生血液细胞的图片数据，输入到计算机作为后续图像分类、识别的数据基础，同时确定感兴趣的类别数；对图片数据进行预处理，使其变成能够在计算机上使用的格式，再将预处理后图片数据存入计算机中，以便后续使用；步骤2、考虑到FPGA对矩阵的处理不够灵活，所以需要通过公式推导化简，将矩阵乘法、矩阵求逆等的计算简化成简单的数的加减乘除的运算，解决矩阵乘法、矩阵求逆等算法难点，使矩阵数据在FPGA上也能够得到恰当的处理；步骤3、解决公式中的二范数求解，以及矩阵除计算是的转置矩阵，λ是一个常系数，c是代表第c类，I是单位矩阵，‑1即是对括号内的求逆，y是测试像元，是指求二范数的平方；步骤4、对计算结果进行分析比较，得到分类结果；此公式是求最小时，的取值。