本發(fā)明涉及一種色譜分析技術(shù)，特別涉及一種從凝膠電泳條帶圖像中獲取DNA色譜的方法。

背景技術(shù)：

平板凝膠電泳由于其在DNA片段的分離上有著較好效果，因此一直是色譜分析領(lǐng)域的一個(gè)重要手段。目前大多數(shù)的平板凝膠電泳均要人為地進(jìn)行定性分析，當(dāng)DNA片段數(shù)量較多時(shí)，這種識別方法的效率會降低。

對于傳統(tǒng)的平板凝膠電泳，由于其采集圖像時(shí)是處于暗室中，且使用的相機(jī)成像質(zhì)量也較高，所以采集到的圖像噪聲小，清晰度高，但是這樣的裝置成本較高，不利于其推廣使用；對于新型的平板凝膠電泳來說，利用手機(jī)來取代相機(jī)拍攝已經(jīng)成為一種趨勢，然而手機(jī)相機(jī)像素低，焦距短，成像電路較為簡單，導(dǎo)致圖片成像質(zhì)量不高且存在較大噪聲。

常規(guī)的圖像處理算法在處理噪聲時(shí)，會人為地添加一個(gè)閾值來進(jìn)行濾波，這種方法在成像裝置固定的情況下較為實(shí)用，然而在用手機(jī)拍照時(shí)，由于有較多的隨機(jī)性因素，其圖像的噪聲分布往往會有較大差別，此時(shí)若仍然使用人工設(shè)定法來確定閾值，其濾波效果往往并不理想。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明是針對凝膠電泳定性分析存在的問題，提出了一種從凝膠電泳條帶圖像中獲取DNA色譜的方法，該方法利用數(shù)字圖像處理算法，可自行計(jì)算灰度圖像的最佳閾值，實(shí)現(xiàn)凝膠條帶的自動(dòng)檢測。能取代人工對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的定性分析，并且能適應(yīng)高噪聲圖像（手機(jī)圖像），以實(shí)現(xiàn)較快較好的色譜分析。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種從凝膠電泳條帶圖像中獲取DNA色譜的方法，具體包括如下步驟：

1）用手機(jī)或相機(jī)采集凝膠電泳圖像，采集的數(shù)字圖像送入圖像處理算法中；

2）利用加權(quán)法將采集的真彩圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

3）使用迭代法求灰度圖像的最佳閾值TN；

4）利用步驟3）所得最佳閾值TN對步驟2）的灰度圖像進(jìn)行一次濾波，增強(qiáng)圖像對比度；

5）平行于凝膠條帶的方向上提取步驟4）處理后灰度圖像的梯度信息，作為特征；

6）利用步驟5）所得灰度圖像的梯度信息對步驟4）一次濾波后的灰度圖像進(jìn)行圖像分割，即對圖像進(jìn)行二次濾波；

7）顯示結(jié)果：對步驟6）二次濾波后圖像，于平行凝膠電泳條帶方向上，分別將各像素點(diǎn)的灰度級進(jìn)行累加，并將累加后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波處理，最終以曲線圖形式作出“凝膠電泳DNA色譜圖”；在“凝膠電泳DNA色譜圖”上利用角點(diǎn)檢測算法獲取各個(gè)峰值點(diǎn)的位置，用最小二乘法擬合出“DNA片段大小—遷移位置”關(guān)系圖。

所述步驟3）迭代法具體步驟：設(shè)置一個(gè)初始閾值T0，T0為灰度圖像的最大灰度級與最小灰度級的平均值，然后遍歷整幅灰度圖像，利用T0將圖像的灰度級劃分為大于T0和小于T0的兩組數(shù)據(jù)，記作數(shù)據(jù)集A0和B0，再求出數(shù)據(jù)集A0和B0的平均值，記為MA0，MB0， 將MA0，MB0的平均值(MA0+MB0)/2作為閾值T1；同理，利用T1將圖像的灰度級劃分為大于T1和小于T1的兩組數(shù)據(jù)，記作數(shù)據(jù)集A1和B1，再求出數(shù)據(jù)集A1和B1的平均值，記為MA1，MB1，將MA1，MB1的平均值(MA1+MB1)/2作為閾值T2，以此類推，計(jì)算出T3，T4，……，TN，當(dāng)滿足條件|TN-T(N-1)|<0.1時(shí)，即可求出最佳閾值TN。

所述步驟4）利用步驟3）所得最佳閾值TN對步驟2）的灰度圖像進(jìn)行一次濾波，即設(shè)步驟2）的灰度圖像數(shù)據(jù)為G，其最大灰度級為M，則增強(qiáng)后的灰度圖像數(shù)據(jù)為nG=255*(G-TN)/(M-TN)，使其灰度分布從[TN,M]重新分布到[0,255]區(qū)間。

所述步驟5）平行于凝膠條帶的方向上提取步驟4）處理后灰度圖像的梯度信息，具體步驟：將平行于凝膠電泳條帶方向上的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行一次求導(dǎo)，即后一個(gè)像素點(diǎn)的灰度級減去前一個(gè)像素點(diǎn)的灰度級，依次類推，最終獲得平行于條帶方向上的像素梯度信息，取絕對值后記錄至數(shù)據(jù)集D中，設(shè)步驟2）所得的灰度圖像的分辨率為m*n，則數(shù)據(jù)集D的分辨率為m*(n-1)。

所述步驟6）圖像分割具體步驟為：先找出數(shù)據(jù)集D中的最大值記為Dmax，利用公式：D1=D/Dmax將數(shù)據(jù)集D作歸一化處理；從步驟2）所得的灰度圖像中取m*(n-1)個(gè)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)，記為G1，然后依次遍歷數(shù)據(jù)集G1與數(shù)據(jù)集D中的數(shù)據(jù)，并將二者作點(diǎn)乘算，得到分割后的圖像數(shù)據(jù)Ge。

本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明從凝膠電泳條帶圖像中獲取DNA色譜的方法，整個(gè)圖像處理過程自動(dòng)完成，用計(jì)算機(jī)來代替人工操作，并大大縮短了分析時(shí)間與工作量，使其最終結(jié)果更為直觀，準(zhǔn)確。適用于傳統(tǒng)的凝膠電泳成像系統(tǒng)，可將其實(shí)驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化處理；另外，對于新型的凝膠電泳成像裝置（如手機(jī)拍照）的缺點(diǎn)，如其像素低，焦距短，成像質(zhì)量不高等，本發(fā)明方法也表現(xiàn)出較好的處理能力。

附圖說明

圖1為本發(fā)明凝膠電泳條帶中獲取DNA色譜的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明方法處理實(shí)例的各階段效果圖；

圖3為本發(fā)明方法處理具體實(shí)例 “凝膠電泳DNA色譜圖”；

圖4為本發(fā)明方法處理具體實(shí)例“DNA片段大小—遷移位置關(guān)系圖”。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明方法的能夠自動(dòng)計(jì)算灰度圖像的最佳閾值并且能夠準(zhǔn)確提取圖像增強(qiáng)后的像素梯度信息。通過不斷地迭代計(jì)算使得相鄰閾值之差收斂并趨向于0，通過提取灰度圖像的像素梯度作為特征信息，最后通過識別信息作 “凝膠電泳DNA色譜圖”以及“DNA片段大小—遷移位置關(guān)系圖”。

如圖1所示凝膠電泳條帶中獲取DNA色譜的方法流程圖，本方法的流程分為7個(gè)步驟。其中，步驟2,3,4,5,6構(gòu)成了本發(fā)明關(guān)鍵的圖像特征自動(dòng)識別的過程。下面對7個(gè)步驟分別加以簡要說明：

1、凝膠電泳圖像的采集：實(shí)驗(yàn)人員主要利用手機(jī)進(jìn)行拍照，并將采集到的數(shù)字圖像送入圖像處理算法中。

2、 真彩圖轉(zhuǎn)灰度圖：加權(quán)法轉(zhuǎn)換，分別為真彩圖的紅色分量R，綠色分量G，以及藍(lán)色分量B設(shè)置加權(quán)系數(shù)分別為a，b，c，利用加權(quán)法將真彩圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像，其中a，b，c的取值范圍為[0,1]且滿足a+b+c=1，然后進(jìn)行圖像處理。

3、迭代法求閾值：迭代法是基于逼近的思想，不斷地調(diào)整閾值的大小直至相鄰兩個(gè)閾值近乎相等，自動(dòng)計(jì)算圖像的最佳閾值。

設(shè)置一個(gè)初始閾值T0，T0為灰度圖像的最大灰度級與最小灰度級的平均值，然后遍歷整幅灰度圖像，利用T0將圖像的灰度級劃分為大于T0和小于T0的兩組數(shù)據(jù)，記作數(shù)據(jù)集A0和B0，再求出數(shù)據(jù)集A0和B0的平均值，記為MA0，MB0， 將MA0，MB0的平均值(MA0+MB0)/2作為閾值T1；同理，利用T1將圖像的灰度級劃分為大于T1和小于T1的兩組數(shù)據(jù)，記作數(shù)據(jù)集A1和B1，再求出數(shù)據(jù)集A1和B1的平均值，記為MA1，MB1，將MA1，MB1的平均值(MA1+MB1)/2作為閾值T2，以此類推，計(jì)算出T3，T4，……，TN，當(dāng)滿足條件|TN-T(N-1)|<0.1時(shí)，即可求出最佳閾值TN。

4、濾波后對比度增強(qiáng)：自動(dòng)對圖像灰度值進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)圖像對比度。

確定閾值后，利用閾值TN對圖像進(jìn)行一次濾波， 對濾波后圖像的對比度進(jìn)行增強(qiáng)，設(shè)原灰度圖像數(shù)據(jù)為G，其最大灰度級為M，則增強(qiáng)后的灰度圖像數(shù)據(jù)為nG=255*(G-TN)/(M-TN)，使其灰度分布從[TN,M]重新分布到[0,255]區(qū)間。

5、特征提?。鹤鳛槟z電泳圖像條帶識別的關(guān)鍵，提取其像素梯度，作為特征點(diǎn)，找出灰度變化顯著的區(qū)域。

將平行于凝膠電泳條帶方向上的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行一次求導(dǎo)，即后一個(gè)像素點(diǎn)的灰度級減去前一個(gè)像素點(diǎn)的灰度級，依次類推，最終獲得平行于條帶方向上的像素梯度信息，取絕對值后記錄至數(shù)據(jù)集D中，設(shè)步驟2所得的灰度圖像的分辨率為m*n，則數(shù)據(jù)集D的分辨率為m*(n-1)。

6、圖像分割：即對圖像進(jìn)行二次濾波，可在一次濾波的基礎(chǔ)上有效的過濾掉剩余噪聲，從而獲得凝膠條帶的有效信息。

先找出數(shù)據(jù)集D中的最大值記為Dmax，利用公式：D1=D/Dmax將數(shù)據(jù)集D作歸一化處理；從步驟2所得的灰度圖像中取m*(n-1)個(gè)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)，記為G1，然后依次遍歷數(shù)據(jù)集G1與數(shù)據(jù)集D中的數(shù)據(jù)，并將二者作點(diǎn)乘算，得到分割后的圖像數(shù)據(jù)Ge。

7、顯示結(jié)果：圖像分割完畢后，于平行凝膠電泳條帶方向上，分別將各像素點(diǎn)的灰度級進(jìn)行累加，并將累加后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波處理，最終以曲線圖形式作出“凝膠電泳DNA色譜圖”；在“凝膠電泳DNA色譜圖”上利用角點(diǎn)檢測算法獲取各個(gè)峰值點(diǎn)的位置，用最小二乘法擬合出“DNA片段大小—遷移位置”關(guān)系圖。

對得到的圖像數(shù)據(jù)Ge進(jìn)行遍歷，于平行凝膠電泳條帶方向上，分別將各像素點(diǎn)的灰度級進(jìn)行疊加，得到一組1行n列的數(shù)據(jù)S，再對S進(jìn)行平滑濾波，即以某個(gè)點(diǎn)為中心，取其相鄰3個(gè)點(diǎn)的平均值為來代替該點(diǎn)的取值，最終根據(jù)新數(shù)據(jù)以曲線圖形式作“凝膠電泳DNA色譜圖”，并在“凝膠電泳DNA色譜圖”上利用角點(diǎn)檢測算法獲取各個(gè)峰值點(diǎn)的位置，用最小二乘法擬合出“DNA片段大小—遷移位置關(guān)系圖”。

實(shí)例：在對50bp的DNA ladder的瓊脂糖凝膠電泳上使用了本發(fā)明。Ladder的片段大小分別為50bp，100bp，150bp，250bp，300bp，350bp，400bp，450bp，500bp，600bp，700bp，800bp，900bp，1500bp，圖像處理結(jié)果如圖2各階段效果圖。

（1）圖像采集：用手機(jī)采集已經(jīng)分離好的凝膠電泳圖像，手機(jī)相機(jī)為300萬像素。

（2）真彩圖轉(zhuǎn)為灰度圖：根據(jù)加權(quán)法，使各分量在轉(zhuǎn)換后的灰度圖中占比為R:0.1;G:0.75;B:0.15，其中R，G，B分別為紅色，綠色及藍(lán)色分量。

（3）求灰度圖像最佳閾值：利用迭代法對50bp的DNA ladder的瓊脂糖凝膠電泳圖像進(jìn)行計(jì)算，自動(dòng)獲取其最佳閾值。

（4）對比度增強(qiáng)：一次濾波后，由于原灰度圖像的直方圖分布變窄，為了方便特征提取，對圖像作對比度增強(qiáng)處理。

（5）特征提?。?0bp的DNA ladder在電泳過程中條帶沒有變形且條帶間的距離也較大，在于條帶間有較強(qiáng)的熒光背景，所以適合提取相關(guān)信息。

（6）圖像分割：二次濾波后，可將條帶間的熒光背景噪聲濾除。

（7）顯示結(jié)果：將步驟（6）中的圖像信息作進(jìn)一步處理，并作出“凝膠電泳DNA色譜圖”及“DNA片段大小—遷移位置關(guān)系圖”并將二者關(guān)系用曲線進(jìn)行擬合。

凝膠電泳DNA色譜圖見附圖3。從圖中可以看到，各個(gè)DNA片段的表現(xiàn)形式均為一個(gè)峰值信號，相對于原圖像來說，該方法獲得的圖像更為直觀；不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)DNA片段小于500bp時(shí)，其片段大小與遷移距離是呈線性關(guān)系，其線性擬合的結(jié)果見附圖4。圖中y=kx+d表示DNA片段長度與遷移距離（像素坐標(biāo)）的擬合直線,其中y表示DNA片段長度，x表示遷移距離（像素坐標(biāo)），k表示直線的斜率，d表示直線在y軸上的截距，R為y與x的相關(guān)系數(shù)。