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申请/专利权人：华东师范大学

摘要：本发明公开了一种基于显微高光谱成像平台的大区域数据立方体采集方法，包括：选取图像采集区域和空白图像区域；基于所述图像采集区域和空白图像区域生成采集任务序列；基于所述采集任务序列对所述显微高光谱成像平台进行数据采集控制，获得显微高光谱图像；基于深度优先算法对所述显微高光谱图像进行拼接，生成融合显微高光谱图像；基于所述融合显微高光谱图像生成大区域数据立方体。本发明利用高光谱图像在空间信息的冗余度以及图像拍摄时的位置信息，共同提高了转换矩阵的准确性与图像拼合的鲁棒性，有效提高了拼合图像的质量，为医学的诊断提供了有力的支持。

主权项：1.一种基于显微高光谱成像平台的大区域数据立方体采集方法，其特征在于，包括以下步骤：选取图像采集区域和空白图像区域；基于所述图像采集区域和空白图像区域生成采集任务序列；基于所述采集任务序列对所述显微高光谱成像平台进行数据采集控制，获得显微高光谱图像；基于深度优先算法对所述显微高光谱图像进行拼接，生成融合显微高光谱图像；基于所述融合显微高光谱图像生成大区域数据立方体；所述生成采集任务序列的过程包括：基于所述图像采集区域和空白图像区域的大小计算横纵向所需移动的步数和采集点的坐标；将所述采集点的坐标加入扫描序列；获取显微高光谱成像平台的拍摄参数，基于所述扫描序列和所述拍摄参数生成所述采集任务序列；所述获得显微高光谱图像的过程包括：基于所述采集任务序列获取当前采集任务；控制三轴电动载物台移动至采集点；基于当前采集任务控制所述显微高光谱成像平台进行数据采集，获得所述显微高光谱图像；基于深度优先算法对所述显微高光谱图像进行拼接，生成融合显微高光谱图像的过程包括：对所述显微高光谱图像进行排序，生成对应的命名矩阵；获取相邻的显微高光谱图像以及对应的空白区域高光谱图像进行预处理，获得预处理图像；对所述预处理图像的同一波长下的相邻3两幅灰度图像进行计算，获得两幅图像的偏移量；对所述两幅图像的偏移量进行计算，生成偏移矩阵；对所述偏移矩阵进行偏差值过滤，生成最终有效的偏移矩阵；基于所述最终有效的偏移矩阵对所述显微高光谱图像进行逐波段图像拼合，生成所述融合显微高光谱图像；所述显微高光谱图像的元数据包括图像的分辨率、图像数据的组合形式、图像的名字、图像的曝光时长、图像拍摄时的物镜倍数、图像的起始波段图像、图像的终止波段、图像的波段数与图像的物理三维坐标。

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