荧光簇的中心定位方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本发明涉及基因组测序，尤其涉及一种荧光簇的中心定位方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、通过对生物样本进行全基因组测序，挖掘和分析基因组中的变异信息，可以对研究疾病的产生、治疗及预防有着重要的意义。而高通量基因组测序技术(next generationsequencing，ngs，又称下一代基因组测序技术)，因其具有高度并行化、高通量、高速度、低成本、高准确性等优点，也被广泛应用于微生物样本、模式生物或人类样本的基因组碱基序列的标定。

2、另一方面，荧光簇中心定位与亮度提取是实现碱基正确识别的基础。传统的荧光簇中心定位主要是利用检测算子检测提取荧光簇的轮廓，通过圆拟合或重心法估算簇中心，再利用双线性插值算法计算簇中心的亮度，将荧光簇的轮廓内区域视为前景，轮廓外视为背景，利用簇中心的亮度减去其临近背景区域的平均亮度作为该荧光簇的亮度。

3、然而，在实际进行荧光簇中心定位与亮度提取时，常常存在荧光簇之间互相黏连甚至一个荧光簇包裹另一个荧光簇的情形，此时若将轮廓内的区域视为一个荧光簇是错误的，如此，传统的荧光簇中心定位方式则非常容易失效，从而难以对荧光簇准确进行中心定位。

4、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种荧光簇的中心定位方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，旨在解决传统的荧光簇中心定位方式在荧光簇粘连的情况下容易失效，从而难以对荧光簇准确进行中心定位的技术问题。

2、本发明实施例提出一种荧光簇的中心定位方法，该荧光簇的中心定位方法包括：

3、通过预设的聚类算法获取荧光图像的子图像的亮度分割阈值；

4、根据所述亮度分割阈值对所述子图像进行阈值分割，以得到与所述荧光图像对应的荧光簇分割图像；

5、根据所述荧光簇分割图像中各荧光簇的面积大小确定荧光簇模板；

6、根据所述荧光簇模板中荧光簇的亮度分布和所述荧光簇内的亮度最大值点，对所述荧光簇进行中心定位得到簇中心。

7、可选地，所述根据所述荧光簇模板中荧光簇的亮度分布和所述荧光簇内的亮度最大值点，对所述荧光簇进行中心定位得到簇中心的步骤，包括：

8、选择所述荧光簇模板中荧光簇内的亮度最大值点作为所述荧光簇的待定中心；

9、根据所述荧光簇的亮度分布计算所述待定中心各方向的坐标偏移量；

10、按照所述坐标偏移量进行加权计算以对所述待定中心进行精定位得到所述荧光簇的簇中心。

11、可选地，在所述通过预设的聚类算法获取荧光图像的子图像的亮度分割阈值的步骤之前，所述方法还包括：

12、将荧光图像切分为多个子图像，并获取所述子图像的亮度值；

13、基于所述子图像的亮度值确定亮度阈值，并将多个所述子图像的亮度值分别与所述亮度阈值进行比较；

14、若所述子图像的亮度值大于所述亮度阈值，则将所述子图像中高于所述亮度阈值的高亮度数据剔除，并将剔除高亮度数据后的子图像作为标准亮度子图像；

15、若所述子图像的亮度值小于或者等于所述亮度阈值，则将所述子图像作为标准亮度子图像。

16、可选地，所述通过预设的聚类算法获取荧光图像的子图像的亮度分割阈值的步骤，包括：

17、通过预设的聚类算法对标准亮度值进行二分类，以得到第一聚类中心和第二聚类中心，其中，所述标准亮度值为荧光图像的标准亮度子图像的亮度值；

18、基于所述第一聚类中心和所述第二聚类中心确定亮度平均值，并将所述亮度平均值作为所述荧光图像的子图像的亮度分割阈值。

19、可选地，所述根据所述亮度分割阈值对所述子图像进行阈值分割，以得到与所述荧光图像对应的荧光簇分割图像的步骤，包括：

20、根据所述亮度分割阈值对所述子图像进行阈值分割得到二值分割图像；

21、将所述二值分割图像进行拼接，以得到与所述荧光图像对应的荧光簇分割图像。

22、可选地，所述根据所述荧光簇分割图像中各荧光簇的面积大小确定荧光簇模板的步骤，包括：

23、检测所述荧光簇分割图像中各荧光簇的面积大小与预设的荧光簇面积阈值之间的大小关系；

24、若所述大小关系为所述荧光簇的面积大于所述荧光簇面积阈值，则确定所述荧光簇为粘连荧光簇；

25、获取所述粘连荧光簇在所述荧光簇分割图像中的位置；

26、获取对比荧光簇分割图像中所述位置的目标荧光簇，将所述目标荧光簇作为所述粘连荧光簇的荧光簇模板，其中，所述对比荧光簇分割图像为与所述荧光簇分割图像不同周期的荧光簇分割图像。

27、可选地，在对所述荧光簇进行中心定位得到簇中心的步骤之后，所述方法还包括：

28、确定所述簇中心为圆心，并计算所述圆心预设半径范围内的像素点亮度平均值；

29、将所述像素点亮度平均值减去所述荧光图像的背景亮度值以得到所述荧光簇的亮度。

30、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种荧光簇的中心定位装置，所述荧光簇的中心定位装置包括：

31、阈值获取模块，用于通过预设的聚类算法获取荧光图像的子图像的亮度分割阈值；

32、分割模块，用于根据所述亮度分割阈值对所述子图像进行阈值分割，以得到与所述荧光图像对应的荧光簇分割图像；

33、模板确定模块，用于根据所述荧光簇分割图像中各荧光簇的面积大小确定荧光簇模板；

34、簇中心定位模块，用于根据所述荧光簇模板中荧光簇的亮度分布和所述荧光簇内的亮度最大值点，对所述荧光簇进行中心定位得到簇中心。

35、其中，本发明荧光簇的中心定位装置在运行上述的各个功能模块时，实现如上所述的本发明荧光簇的中心定位方法的步骤。

36、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的荧光簇的中心定位程序，所述荧光簇的中心定位程序被所述处理器执行时实现如上所述的本发明荧光簇的中心定位方法的步骤。

37、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有荧光簇的中心定位程序，所述荧光簇的中心定位程序被处理器执行时实现如上所述的本发明荧光簇的中心定位方法的步骤。

38、本发明实施例提出的一种荧光簇的中心定位方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，通过预设的聚类算法获取荧光图像的子图像的亮度分割阈值；根据所述亮度分割阈值对所述子图像进行阈值分割，以得到与所述荧光图像对应的荧光簇分割图像；根据所述荧光簇分割图像中各荧光簇的面积大小确定荧光簇模板；根据所述荧光簇模板中荧光簇的亮度分布和所述荧光簇内的亮度最大值点，对所述荧光簇进行中心定位得到簇中心。

39、本发明基于预设的聚类算法来获取荧光图像中子图像的亮度分割阈值，从而基于该亮度分割阈值对子图像进行阈值分割，以得到和荧光图像对应的荧光簇分割图像，然后，根据荧光簇分割图像中包含的各荧光簇的面积大小确定荧光簇模板，最后，通过该荧光簇模板中荧光簇的亮度分割和荧光簇内的亮度最大值点来精确定位该荧光簇的簇中心。

40、如此，相比于传统荧光簇中心定位的方式，本发明能够通过分割荧光图像有效地获取各荧光簇的模板，选择模板中的荧光簇亮度值最大值点对荧光簇进行粗定位之后，再结合荧光簇的亮度分布最终实现对该荧光簇的簇中心的精确定位。即，本发明解决了传统的荧光簇中心定位方式在荧光簇粘连的情况下容易失效，从而难以对荧光簇准确进行中心定位的技术问题。