劉科 鐘志成

摘 要： 對(duì)掃描電子顯微鏡圖像特征進(jìn)行提取在提高顯微鏡圖像利用率方面具有重要意義。傳統(tǒng)提取方法主要通過(guò)模板匹配與遺傳算法對(duì)特征進(jìn)行提取，存在提取精度低、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。因此，提出基于閾值篩選的掃描電子顯微鏡圖像的特征提取方法。先對(duì)影響掃描電子顯微鏡圖像采集的掃描電路和采集部件進(jìn)行分析，確定采集圖像的準(zhǔn)確性；根據(jù)特征向量相似性預(yù)提取圖像特征，通過(guò)閾值篩選確定特征點(diǎn)位置實(shí)現(xiàn)對(duì)掃描電子顯微鏡圖像特征的提??；以提取準(zhǔn)確度和耗時(shí)為指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)方法相比傳統(tǒng)方法提取準(zhǔn)確度提高了32.3%，耗時(shí)縮短了69.1 s。

關(guān)鍵詞： 掃描電子顯微鏡； 圖像采集； 遺傳算法； 特征提??； 閾值篩選； 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）22?0068?04

Abstract： The feature extraction of scanning electron microscope （SEM） images is of great significance in the aspect of utilization rate improvement of microscope images. In the traditional extraction method， feature extraction is conducted mainly by means of template matching and genetic algorithm， which has the problems of low extraction precision and large time?consumption. Therefore， a feature extraction method based on threshold selection is proposed for SEM images. The scanning circuit and acquisition components that affect the acquisition of SEM images are analyzed to determine the accuracy of collected images. The image features are pre?extracted according to the similarities of feature vectors. The feature point position is determined by means of threshold selection to realize feature extraction of SEM images. A verification experiment was carried out， taking the extraction accuracy and time consumption as indexes. The experimental results show that， in comparison with the traditional method， the improved method can improve the extraction accuracy of 32.3%， and reduce the time consumption of 69.1 s.

Keywords： SEM； image acquisition； genetic algorithm； feature extraction； threshold selection； experiment verification

0 引 言

掃描電子顯微圖像是掃描電子顯微鏡依據(jù)高能電子及物質(zhì)之間相互作用時(shí)不同信息形成機(jī)理，使用不一樣的信息檢測(cè)器收集信息，獲得物質(zhì)的微觀形貌，以圖像的形式進(jìn)行表現(xiàn)[1]。隨著近幾年計(jì)算機(jī)領(lǐng)域里圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，顯微鏡隨著圖像采集卡和計(jì)算機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展而被提出并且快速發(fā)展。傳統(tǒng)顯微鏡多使用在教學(xué)及科研中，從一開始經(jīng)過(guò)在三目頭上加裝模擬攝像機(jī)來(lái)達(dá)到最初顯微鏡像可視化的目的，到現(xiàn)在數(shù)字?jǐn)z像機(jī)實(shí)現(xiàn)顯微圖像高清晰度輸出，使得掃描電子顯微鏡圖像特征提取成為現(xiàn)實(shí)。所以目前掃描電子顯微鏡圖像特征提取方法的研究成為一個(gè)非?；馃岬母拍頪2]。在遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)會(huì)診系統(tǒng)里要求遠(yuǎn)程專家可以實(shí)時(shí)獲得顯微鏡下標(biāo)本圖像，并可以遠(yuǎn)程進(jìn)行顯微鏡的軸向移動(dòng)、物鏡倍數(shù)轉(zhuǎn)變等操作，增加圖像的分辨率，提高圖像特征獲取結(jié)果。圖像傳感器和計(jì)算機(jī)接口技術(shù)的革新是顯微鏡發(fā)展的根本，雖然掃描電子顯微鏡成像的理念很簡(jiǎn)單，但過(guò)去由于受到圖像傳感器分辨率、采集率和計(jì)算機(jī)接口傳輸速率的限制，使得掃描電子顯微鏡圖像特征的提取不具有高可用性。

傳統(tǒng)特征提取方法首先依據(jù)視覺(jué)選取特性定義新的結(jié)構(gòu)元，并且建立連通粒屬性和分層統(tǒng)計(jì)模型；然后經(jīng)過(guò)顏色轉(zhuǎn)變及結(jié)構(gòu)元匹配形成對(duì)應(yīng)的映射子圖，從中獲取統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)元與連通性特征向量；最后采用自適應(yīng)向量融合模型將各分量合并成為一組特征向量用于圖像特征提取[3]。但該方法存在特征提取耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。

針對(duì)上述問(wèn)題的產(chǎn)生，提出基于閾值篩選的掃描電子顯微鏡圖像的特征提取方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)方法相比傳統(tǒng)方法提取準(zhǔn)確度提高，耗時(shí)縮短，具有一定的優(yōu)勢(shì)。

1 掃描電子顯微鏡圖像采集部分設(shè)計(jì)

在對(duì)掃描電子顯微鏡圖像特征進(jìn)行提取時(shí)，其掃描電子顯微鏡圖像的掃描電路及圖像采集部分均影響特征提取方法的實(shí)施，需對(duì)其進(jìn)行研究分析，再以此為基礎(chǔ)進(jìn)行特征提取方法的優(yōu)化。

1.1 掃描電路設(shè)計(jì)

掃描電路設(shè)計(jì)是獲取掃描電子顯微鏡圖像的基礎(chǔ)。掃描信號(hào)產(chǎn)生模塊的核心部件由一個(gè)用于生成掃描信號(hào)的THS5671高速數(shù)/模轉(zhuǎn)換器和一個(gè)用于生成幀掃描信號(hào)的THS5671高速數(shù)/模轉(zhuǎn)換器共同組成。由該掃描信號(hào)產(chǎn)生模塊構(gòu)成的掃描電路設(shè)計(jì)是獲取掃描電子顯微鏡圖像的基礎(chǔ)[4]。由于THS5671輸出的是0～20 mA的線性電流掃描信號(hào)，因此要將其轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)并進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆糯蠛?，才可以將掃描到的信?hào)送入信號(hào)放大模塊。THS5671輸出的電流信號(hào)通過(guò)雙路校準(zhǔn)高精密運(yùn)算放大器TLC4502D轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)。具體的過(guò)程見圖1。

THS5671輸出電流信號(hào)從圖中的A點(diǎn)進(jìn)入，經(jīng)過(guò)TLC4502后到達(dá)B點(diǎn)并轉(zhuǎn)換成0～1.2 V電壓信號(hào)，再經(jīng)過(guò)TLC4502的另一條路到達(dá)C點(diǎn)并被放大成0～4.8 V的電壓信號(hào)，最后被送到數(shù)字電位器[5]。

1.2 圖像采集部分設(shè)計(jì)

為了增加圖像特征提取方法的靈活性，采用在線可編程器件對(duì)掃描電子顯微鏡圖像進(jìn)行采集，再把各關(guān)鍵性能進(jìn)行模塊化處理，經(jīng)過(guò)相同的接口進(jìn)行圖像傳遞。圖像采集構(gòu)造如圖2所示。

經(jīng)CCD的圖像信號(hào)與同步信號(hào)通過(guò)前端信號(hào)處理模塊，對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)理及A/D轉(zhuǎn)變后，再經(jīng)總線驅(qū)動(dòng)由標(biāo)準(zhǔn)接口傳輸?shù)綀D像采集卡，通過(guò)圖像整理后在緩存區(qū)進(jìn)行緩存[6]，再通過(guò)CPU控制經(jīng)過(guò)PCI總線存入磁盤陣列中，并傳送到輸出設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示。

2 掃描電子顯微鏡圖像特征提取分析

在對(duì)掃描電子顯微鏡圖像特征進(jìn)行提取過(guò)程中，首先對(duì)圖像特征進(jìn)行預(yù)提取及處理，根據(jù)處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)的位置確認(rèn)，實(shí)現(xiàn)掃描電子顯微鏡圖像特征的提取。

2.1 圖像特征預(yù)提取及處理

在獲取掃描電子顯微鏡圖像的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的匹配處理，即搜查拍攝同一場(chǎng)景或物體圖像間的關(guān)聯(lián)性[7]，是圖像特征預(yù)提取方法的重要階段，圖像匹配效果會(huì)直接干擾變換矩陣求解，從而降低特征提取準(zhǔn)確度。具體步驟如下：

1） 提取特征點(diǎn)。在特征點(diǎn)提取過(guò)程中，主要分成2部分進(jìn)行提取，即低層特征提取和高層特征提取。低層特征提取主要包括圖像形狀、顏色、紋理、結(jié)構(gòu)方面特征提??；高層特征重點(diǎn)是對(duì)其空間特征的提取[8]。

2） 特征點(diǎn)描述主要為建立特征向量，特征描述符則是先對(duì)圖像的邊緣、輪廓等局部特征進(jìn)行檢測(cè)，按照提取目標(biāo)的需要，以特征為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行組合、變換，從而形成穩(wěn)定的、方便提取的特征向量，將原本的圖像匹配問(wèn)題先轉(zhuǎn)變?yōu)樘卣髌ヅ鋯?wèn)題，最終轉(zhuǎn)化為圖像空間特征兩項(xiàng)聚類問(wèn)題[9]。圖像具體有哪些特征能夠參與到匹配環(huán)節(jié)，哪些特征將被忽略不計(jì)，都是由特征空間的選擇決定的。為了盡量減少受到攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)或光照變化等因素的影響，特征點(diǎn)的描述符應(yīng)該保持不變的。確定好合適的特征空間，往往能夠確保匹配算法速度、穩(wěn)健性不受到各類圖像變化因素的影響。

3） 對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)的特征點(diǎn)通常是局部極值點(diǎn)，是一種屬于灰度變化的局部極值點(diǎn)。該特征點(diǎn)的結(jié)構(gòu)性信息明顯[10]，雖然這類特征點(diǎn)直觀視覺(jué)意義不大，但是卻在某種尺度和角度上帶有大量便于特征提取的信息。

4） 候選特征點(diǎn)通過(guò)生成描述算子，并進(jìn)行特征匹配的方式獲得。特征選擇的依據(jù)是特征向量的相似性，通常運(yùn)用各種距離函數(shù)對(duì)特征的相似性進(jìn)行度量。

5） 錯(cuò)誤特征消除和提純。不管使用哪種特征描述符及相似性判定度量，均會(huì)存在特征提取錯(cuò)誤的問(wèn)題。可依據(jù)幾何或光度的約束信息對(duì)候選特征點(diǎn)里存在的錯(cuò)誤特征進(jìn)行消除[11]。為了去除特征提取結(jié)果的誤差，采用改進(jìn)的魯棒變換估計(jì)算法進(jìn)行特征點(diǎn)提純。

圖像特征預(yù)提取及處理如圖3所示。

在圖像特征預(yù)提取和處理過(guò)程中進(jìn)行多幅顯微鏡圖像特征提取時(shí)，對(duì)提取步驟進(jìn)行重復(fù)操作，每次均把前一次獲取的圖像特征當(dāng)作參考特征，與下一個(gè)提取的圖像特征為對(duì)比，直到完成整個(gè)圖像特征提取。

2.2 圖像特征點(diǎn)位置確認(rèn)

在對(duì)特征進(jìn)行預(yù)提取和處理的基礎(chǔ)上，確定特征點(diǎn)位置，實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的準(zhǔn)確提取。主要步驟為：首先經(jīng)過(guò)閾值篩選對(duì)圖像特征進(jìn)行濾波響應(yīng)分析；然后通過(guò)閾值篩選得到的點(diǎn)對(duì)非極大值進(jìn)行抑制處理，即把每一個(gè)經(jīng)過(guò)篩選的點(diǎn)和其同尺度鄰近像素點(diǎn)、上下鄰近尺度各點(diǎn)進(jìn)行比較如圖4所示，獲取滿足閾值條件并且是局部極大值的特征點(diǎn)；最后，通過(guò)特征點(diǎn)臨近像素插值獲取尺度及空間上亞像素特征點(diǎn)，并將Hessian行列式Taylor級(jí)數(shù)展開消除高次項(xiàng)，對(duì)其求導(dǎo)得到極值點(diǎn)X的解，即得到穩(wěn)健的特征點(diǎn)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)方法在掃描電子顯微鏡圖像特征提取方面的有效性及可行性，以提取結(jié)果的準(zhǔn)確度及耗時(shí)為指標(biāo)，以傳統(tǒng)提取方法為對(duì)比，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。結(jié)果如圖5、圖6所示。

在特征量不定的情況下，采用傳統(tǒng)方法時(shí)，其準(zhǔn)確度隨著特征量的增加，出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，雖然在特征量為1 600后出現(xiàn)上升的現(xiàn)象，但整體準(zhǔn)確度依然不高，約為51.4%；采用改進(jìn)方法時(shí)，其準(zhǔn)確度隨著特征量的增加，逐漸提高，未出現(xiàn)下降趨勢(shì)，整體準(zhǔn)確度約為83.7%，相比傳統(tǒng)方法提高約32.3%，具有一定的優(yōu)勢(shì)。

在特征量不定的情況下，采用傳統(tǒng)方法時(shí)，其耗時(shí)隨著特征量的增加快速上升，雖然多次出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，但隨后又快速出現(xiàn)上升現(xiàn)象，整體耗時(shí)較長(zhǎng)，約為93.7 s；采用改進(jìn)方法時(shí)，其提取所用時(shí)間隨著特征量的增加，出現(xiàn)上升和下降的現(xiàn)象，具有一定的波動(dòng)，但整體較為穩(wěn)定，耗時(shí)約24.6 s，比傳統(tǒng)方法降低約69.1 s，具有一定的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)方法一直存在特征提取準(zhǔn)確度低、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，提出基于閾值篩選的掃描電子顯微鏡圖像的特征提取方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)方法相比傳統(tǒng)方法提取準(zhǔn)確度提高32.3%，耗時(shí)縮短69.1 s。

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