摘  要： 檢測(cè)和跟蹤附著在神經(jīng)元表面的量子的活動(dòng)信息對(duì)于全面理解神經(jīng)系統(tǒng)的工作機(jī)制具有重要意義,。使用BIFs方法提取圖像中的量子目標(biāo)，并通過(guò)優(yōu)化BIFs參數(shù)配置和融合高斯濾波預(yù)處理提高算法性能,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)強(qiáng)雜波干擾下的量子目標(biāo)具有較高的檢測(cè)率,。
關(guān)鍵詞： 生物信息學(xué);圖像處理;形態(tài)學(xué)濾波;基本圖像特征

    在許多神經(jīng)生物信息學(xué)研究領(lǐng)域，利用圖像處理技術(shù)檢測(cè)和跟蹤附著在神經(jīng)元表面的量子目標(biāo)的活動(dòng)信息對(duì)于全面理解生物神經(jīng)系統(tǒng)的工作機(jī)制具有重要意義[1],。相較于一般圖像目標(biāo),，量子具有以下幾個(gè)顯著特點(diǎn)：目標(biāo)持續(xù)閃爍變化，狀態(tài)極其不穩(wěn)定,；尺度微小,，不存在顯著性不變圖像特征； 通過(guò)電子顯微鏡下獲取的量子圖像雜波干擾強(qiáng)烈,。
　量子目標(biāo)的上述特點(diǎn)使得傳統(tǒng)的閾值分割,、角點(diǎn)和邊緣檢測(cè)等方法失效,。GRIFFIN等[2,3]提出一種基本圖像特征BIFs(Basic Image Features)方法用于檢測(cè)圖像中的對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu),，而旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng)性恰恰是量子目標(biāo)的唯一顯著圖像特征。本文使用BIFs方法提取圖像中的量子目標(biāo),，并通過(guò)優(yōu)化BIFs參數(shù)配置和融合形態(tài)學(xué)濾波[4]預(yù)處理提高算法性能,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以對(duì)強(qiáng)雜波干擾下的量子目標(biāo)實(shí)現(xiàn)較高的檢測(cè)率。
1 BIFs方法簡(jiǎn)介
　BIFs方法把廣泛存在的局部對(duì)稱(chēng)性作為圖像結(jié)構(gòu)的基本特征,，并把各種類(lèi)型的對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)描述成如圖1所示的7種紋元：平面,、過(guò)渡、局部極小值,、局部極大值,、邊緣、直線和旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng),。BIFs方法將圖像結(jié)構(gòu)判別為7種紋元之一,。使用BIFs特征提取圖像目標(biāo)大致可以分為以下兩個(gè)步驟：
　(1)將圖像結(jié)構(gòu)映射到一個(gè)濾波-響應(yīng)空間，該空間由如圖2所示的6個(gè)衍生高斯濾波器組成,。映射操作就是計(jì)算圖像結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)高斯濾波獲得的響應(yīng)cij(i≥0, j≥0, i+j≤2),。

　(2)利用濾波器響應(yīng)值判別圖像屬于哪種對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)，使圖像結(jié)構(gòu)獲得最大響應(yīng)的濾波器所對(duì)應(yīng)類(lèi)別就是圖像結(jié)構(gòu)的對(duì)稱(chēng)類(lèi)型,。圖1中各對(duì)爾結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的濾波器響應(yīng)依次如式(1)各項(xiàng)所示,。因此,，只要求取式(1)集合的最大項(xiàng)就可以確定圖像結(jié)構(gòu)的對(duì)稱(chēng)性質(zhì):

2 參數(shù)優(yōu)化和高斯濾波預(yù)處理
　量子具有點(diǎn)圓型結(jié)構(gòu)，且在電子顯微鏡下呈現(xiàn)亮白色,，所以本文使用BIFs的局部極大值紋元檢測(cè)圖像中的量子目標(biāo),。但電子顯微鏡下的量子圖像存在大量雜波干擾，必須采取適當(dāng)?shù)姆椒V除雜波影響,。事實(shí)上,，BIFs方法自身內(nèi)含了一種抗噪機(jī)制，可以通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)來(lái)控制算法對(duì)于噪聲的敏感性,。當(dāng)?著值逐漸增大時(shí),，低圓度的噪聲點(diǎn)會(huì)被檢測(cè)為平面結(jié)構(gòu)而被排除。圖3所示為?著取不同值時(shí)量子目標(biāo)的被檢測(cè)率,?？梢?jiàn)，對(duì)于本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),，當(dāng)?著=0.2時(shí),，BIFs獲得最高檢測(cè)率；而當(dāng)?著值繼續(xù)增大時(shí),，由于部分量子目標(biāo)也被檢測(cè)為平面結(jié)構(gòu),，BIFs的檢測(cè)率反而下降。
    在強(qiáng)噪聲干擾下,，量子的點(diǎn)圓形狀會(huì)遭到破壞,，外廓出現(xiàn)不規(guī)則凹凸。BIFs將這樣的目標(biāo)判別為平面結(jié)構(gòu)而予以濾除,。同時(shí),，那些較小的目標(biāo)和太接近而連接在一起的目標(biāo)也會(huì)被誤判為平面結(jié)構(gòu)而被排除。為了解決上述問(wèn)題,，本文使用級(jí)聯(lián)形態(tài)學(xué)濾波器先對(duì)量子圖像進(jìn)行形態(tài)修復(fù),。為了避免較小目標(biāo)被刪除，先使用尺寸較小的結(jié)構(gòu)元對(duì)圖像進(jìn)行一次開(kāi)運(yùn)算,，刪除噪聲點(diǎn)和目標(biāo)表面突起,，并增大目標(biāo)間的距離;然后再使用較大尺寸的結(jié)構(gòu)元對(duì)圖像進(jìn)行一次閉運(yùn)算,修復(fù)量子目標(biāo)的點(diǎn)圓形狀。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使用電子顯微鏡下拍攝的記錄量子連續(xù)運(yùn)動(dòng)的100幀圖像,。圖像分辨率為204像素×204像素,，每幀包含20~30個(gè)量子目標(biāo)，目標(biāo)極不穩(wěn)定,，高頻度地在視野中出現(xiàn)和消失,，且存在較強(qiáng)噪聲干擾。將最優(yōu)參數(shù)配置下的BIFs方法與結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波預(yù)處理的BIFs方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,。主要實(shí)驗(yàn)參數(shù)配置如下：BIFs方法的噪聲敏感控制參數(shù)ε=0.2,，形態(tài)學(xué)濾波器采用形狀保持較好的圓形結(jié)構(gòu)元,，兩次開(kāi)閉操作使用的結(jié)構(gòu)元半徑分別為4像素和7像素。
　圖4給出了一幀實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,。標(biāo)準(zhǔn)BIFs方法會(huì)對(duì)較小目標(biāo)和相鄰太近目標(biāo)造成誤判,，而經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)濾波預(yù)處理的BIFs則可以較好地處理這個(gè)問(wèn)題。為了更好地對(duì)比兩種方法的檢測(cè)效果,，統(tǒng)計(jì)每幀平均漏檢數(shù),、虛警數(shù)以及目標(biāo)檢出率，結(jié)果如表1所示,?？梢?jiàn)兩種方法都存在一定的誤檢率，但經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)濾波預(yù)處理的BIFs的檢測(cè)性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)BIFs,。

    使用BIFs方法檢測(cè)量子目標(biāo)以滿足特定生物信息學(xué)應(yīng)用的需求,，并通過(guò)優(yōu)化BIFs參數(shù)和融合高斯濾波預(yù)處理提高算法的抗噪性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法可以有效地檢測(cè)強(qiáng)雜波干擾下的,、具有高隨機(jī)動(dòng)態(tài)的量子目標(biāo),。
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