基于特征的蛋白質凝膠圖像配準方法研究.pdf

1、蛋白質組學是后基因時代研究內容的重要組成部分,雙向凝膠電泳技術作為蛋白質組學的核心技術,對于蛋白質組學的發(fā)展具有重要的意義。根據蛋白質點的等電點和相對分子量的不同把蛋白質從一塊凝膠上以點狀的形式分離開來的所得到的圖像就是雙向凝膠電泳圖像。因為一塊凝膠上的蛋白質點的數量非常龐大,所以基于計算機的蛋白質凝膠圖像分析對于蛋白質組學的分析具有重要意義。凝膠圖像的計算機分析主要由圖像預處理、蛋白質點的檢測和定量、凝膠匹配等組成,其中蛋白質的匹配是

2、凝膠圖像分析的重要內容。在得到雙向凝膠電泳圖像之后,首先根據蛋白質點在相應區(qū)域內的分布情況,對蛋白質點的結構和特征變換進行比照,找出差異蛋白質點;然后再對這些差異蛋白質點進行分析,為下一步的藥物研發(fā)、疾病診斷及環(huán)境檢測提供數據基礎。圖像配準技術使得差異蛋白質點可以快速而準確的被提取出來,從而為蛋白質的分析提供了保證。本文以凝膠電泳圖像蛋白點為研究對象,對凝膠圖像的配準技術進行了研究,主要研究工作和成果如下:
　　(1)對凝膠圖像蛋

3、白質點配準的相關理論基礎知識進行了系統(tǒng)研究,詳細闡述了圖像配準過程中的一些基本知識,即圖像變換的類型、圖像配準的基本流程和圖像配準的分類等相關知識。
　　(2)研究了基于互信息的圖像配準算法和基于Harris算子的圖像配準算法。通過比較分析發(fā)現,基于互信息的圖像配準算法可以實現自動配準,配準精度高。但是這種方法在計算互信息時需要所有的像素點都參與,而且每一次優(yōu)化搜索都要計算一次互信息,所以這種方法的計算量比較大,配準速度慢。雖然基

4、于Harris算子的圖像配準算法實現簡單,配準速度快,但是由于在特征點檢測時所設定閾值的大小,容易發(fā)生丟失特征點信息或者出現偽特征點的現象。
　　(3)結合基于互信息的圖像配準方法和基于Harris算子的圖像配準方法這兩種方法的特點,對基于SURF特征的圖像配準算法進行了研究。一方面減少了計算量,提高了配準速度,另一方面不會像基于Harris算子的圖像配準算法那樣出現偽特征點,提高了配準效率。但是由于基于SURF特征的圖像配準算法

5、在計算Hessian矩陣時得到的特征點的響應偏小,所以提取的特征點比較少,使得配準效率降低。針對這一問題,改進的SURF算法在檢測SURF的特征點時對近似的Hessian矩陣行列式做了加權處理,在增加匹配點對數的同時減少了誤匹配點。基于SURF特征的圖像配準算法在特征點匹配是用歐氏距離作為相似度量,計算量大,配準速度慢。改進后的SURF算法,在特征點匹配時,用曼哈頓距離代替歐式距離作為相似性度量來計算兩個特征向量之間的距離,降低了配準的