[发明专利]一种图像处理系统和方法

说明书

本申请中提供了用于图像处理系统和方法。系统可以通过对由图像获取设备生成的图像数据进行滤波以生成初始图像。系统可以基于第一目标函数，对初始图像执行第一迭代操作以生成中间图像。第一目标函数可以包括与中间图像和初始图像之间的第一差值相关联的第一项，与中间图像的连续性相关联的第二项和与中间图像的稀疏性相关联的第三项。系统还可以基于第二目标函数，对中间图像执行第二迭代操作以生成目标图像。第二目标函数可以与图像获取设备的系统矩阵以及中间图像和目标图像之间的第二差值相关联。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及重建超分辨图像的系统和方法以提取超过图像获取设备生成的图像数据的空间分辨率。

背景技术

由图像获取设备(例如，显微镜、望远镜、相机、网络相机)生成或采集的原始图像通常具有相对较差的分辨率和/或相对低的对比度，因为诸如光漂白，光毒性等问题。图像处理技术广泛用于图像重建以产生具有更高质量的图像。然而，传统的图像处理技术受限于诸如信噪比(SNR)、物理光学限制等因素，从而重建的图像通常具有伪影或者重建速度可能相对较低。因此，期望提供有效处理图像的系统和方法，以有效地提高图像分辨率和重建速度。

发明内容

在本申请的一个方面，提供了一种图像处理方法。该方法可以在至少一台机器上实现，每台机器具有至少一个处理器和至少一个存储设备。该方法可以包括通过对由图像获取设备生成的图像数据进行滤波以生成初始图像。该方法可以包括基于第一目标函数，对所述初始图像执行第一迭代操作以生成中间图像。所述第一目标函数可以包括第一项、第二项和第三项。所述第一项可以与所述中间图像和所述初始图像之间的第一差值相关联。所述第二项可以与所述中间图像的连续性相关联。所述第三项可以与所述中间图像的稀疏性相关联。该方法还可以包括基于第二目标函数，对所述中间图像执行第二迭代操作以生成目标图像。所述第二目标函数可以与所述图像获取设备的系统矩阵以及所述中间图像和所述目标图像之间的第二差值相关联。

在一些实施例中，所述对所述图像数据滤波可以包括通过对所述图像数据执行维纳反滤波来对所述图像数据进行滤波。

在一些实施例中，所述第一迭代操作可以是用于最小化所述第一目标函数的操作。

在一些实施例中，所述第一项可以包括与所述中间图像的图像保真度相关联的第一权重因子。

在一些实施例中，所述第一项还可以包括所述第一差值的L-2范数。

在一些实施例中，所述第二项可以包括所述中间图像的海森矩阵。

在一些实施例中，所述第三项可以包括与所述中间图像的所述稀疏性相关联的第二权重因子。

在一些实施例中，所述第三项可以还包括所述中间图像的L-1范数。

在一些实施例中，所述第二迭代操作可以是用于最小化所述第二目标函数的操作。

在一些实施例中，所述第二迭代操作可以包括迭代反卷积。

在一些实施例中，所述第二差值可以包括所述中间图像与所述目标图像乘以所述系统矩阵之间的第三差值。

在一些实施例中，所述第二目标函数可以包括所述第二差值的L-2范数。

在一些实施例中，该方法还可以包括基于所述初始图像生成估计背景图像。

在一些实施例中，所述第一项还可以与所述第一差值和所述估计背景图像之间的第四差值相关联。

在一些实施例中，所述基于所述初始图像生成估计背景图像可以包括通过对所述初始图像执行迭代小波变换操作以生成所述估计背景图像。