НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o104.pdf (1372.17Кб)

УДК 57.087

1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия

Рассмотрена задача формирования требований и создания калибровочной меры для автоматизированных комплексов микроскопии (АКМ) биомедицинских препаратов с целью достижения инвариантности программно-алгоритмического обеспечения АКМ к аппаратной комплектации. Требуемое число цветовых полей калибровочной меры и их цветовые координаты во многом определяются методом цветовой коррекции, коэффициенты уравнений которого оцениваются в процессе калибровки. Проанализированы существующие решения по цветовой калибровке систем регистрации цифровых изображений с использованием оптических микроскопов, показано отсутствие в научно-технической литературе опубликованных результатов сравнительных исследований, свидетельствующих о пригодности того или иного метода цветовой коррекции к микроскопическим изображениям. Проведены сравнительные исследования десяти методов цветовой коррекции изображений в пространстве RGB с использованием полиномов и комбинаций цветовых координат различного порядка. Для оценки коэффициентов в уравнениях цветовой коррекции по зарегистрированным изображениям 217 цветовых полей калибровочной меры Kodak Q60-E3 был использован метод обусловленных наименьших квадратов с экспериментально выбранным значением параметра регуляризации. Показано, что наилучшими характеристиками качества обладает метод, использующий комбинацию цветовых координат 3-го порядка. Проведены исследования влияния числа и набора цветовых полей калибровочной меры на качество цветовой коррекции микроскопических изображений. Для этого сформировано шесть обучающих наборов, содержащих 30, 35, 40, 50, 60 и 80 цветовых полей, и контрольный набор из 47 цветовых полей, не вошедших ни в один из обучающих. Установлено, что обучающий набор из 60-ти цветовых полей обеспечивает минимизацию значений погрешностей восстановления цветов контрольного набора для обоих режимов работы цифровой камеры: при использовании цветовых настроек «по умолчанию» и при включенном автоматическом балансе белого. Вместе с тем установлено, что использование в калибровочной мере цветовых полей широко применяемой сейчас меры Kodak Q60-E3 не позволяет достичь значений погрешности восстановления цветовых координат микроскопических изображений ниже предела заметности цветовых различий для глаза человека. Сделан вывод о необходимости разработки специализированной калибровочной меры для АКМ биомедицинских препаратов.

1. McCamy C.S., Marcus H., Davidson J.G. A Color-Rendition Chart // Journal of Applied Photographic Engineering. 1976. Vol. 2, no. 3. P. 95-99.
2. Yagi Y. Color standardization and optimization in whole slide imaging // Diagnostic Pathology. 2011. No. 6. DOI: 10.1186/1746-1596-6-S1-S15
3. Shrestha P., Hulsken B. Color accuracy and reproducibility in whole slide imaging scanners // Journal of Medical Imaging. 2014. Vol. 1, no. 2. DOI: 10.1117/1.JMI.1.2.027501
4. Pham B., Pringle G. Color correction for an image sequence // IEEE Computer Graphics and Applications. 1995. Vol. 15, no. 3. P. 38-42. DOI: 10.1109/38.376611
5. Münzenmayer Ch., Naujokat F., Mühldorfer S., Mayinger B., Wittenberg T. Lineare Farbkorrektur zur automatischen Gewebeerkennung in der Endoskopie des Ösophagus // Proc. of the Bildverarbeitung für die Medizin, 2003, 29-30 März, Berlin, Deutschland. Berlin, 2003. P. 15-19.
6. Choi Y.-J., Lee Y.-B., Cho W.-D. Color Correction for Object Identification from Images with Different Color Illumination // Proc. of the 5^th International Joint Conference on INC, IMS and IDC (NCM 2009), 2009, 25-27 August, Seoul, South Korea. Seoul, 2009. P. 1598-1603.
7. Wang X., Zhang D. An Optimized Tongue Image Color Correction Scheme // IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2010. Vol. 14, iss. 6. P. 1355-1364. DOI: 10.1109/TITB.2010.2076378
8. Mornet C., Vaillant J., Decroux T.,Hérault D., Schanen I. Evaluation of color error and noise on simulated images // Proc. of the Digital Photography VI, 2010, 18-19 January, San Jose, USA. San Jose, 2010. P. 135-141.
9. Constantinou I., Neofytou M., Tanos V., Pattichis M., Christodoulou С., Pattichis С. A comparison of color correction algorithms for endoscopic cameras // Bioinformatics and Bioengineering (BIBE). Proc. of IEEE 13^th International Conference, 2013, 10-13 November, Chania, Greece. Chania, 2013. P. 1-4.
10. Charrière R., Hébert M., Trémeau A., Destouches N. Color calibration of an RGB camera mounted in front of a microscope with strong color distortion // Applied Optics. 2013. Vol. 52, iss. 21. P. 5262-5271. DOI: 10.1364/AO.52.005262
11. Bastani P., Funt B. Simplifying irradiance independent color calibration // Proc. of SPIE 9015. Color Imaging XIX: Displaying, Processing, Hardcopy, and Applications. 2014. Vol. 9015. DOI: 10.1117/12.2042507
12. Бибиков С.А., Фурсов В.А. Цветовая коррекция на основе идентификации моделей по тестовым фрагментам изображений // Компьютерная оптика. 2008. Т. 32, № 3. С. 302-306.
13. Kodak Q-60 Color Input Targets // Technical Data / Color Paper. 2003. No. TI-2045. Режим доступа: http://scarse.sourceforge.net/docs/kodak/Q60-tech.pdf (дата обращения 01.01.2016).
14. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов: о редукции к идеальному прибору в физике и технике. М.: Советское радио, 1979. 272 с.
15. Sharma G. Digital Color Imaging Handbook. New York: CRC Press, 2003. 764 p.