1、大数据显微镜实验中的图像分析：Web 图像处理管道的应用与挑战

大数据显微镜实验中的图像分析：Web 图像处理管道的应用与挑战

1. 图像与图像处理管道

图像是由像素按行列排列组成的数组，每个像素有一个或多个值。例如，相差显微镜获取的图像像素为单值，而明场或拉曼光谱显微镜采集的图像像素为多值。显微镜图像可以随时间采集形成视频，或在多个 z 深度采集形成 3D 体积，这些视频和 3D 体积本质上仍是由像素数组表示的图像。图像采集过程称为成像，其结果是得到感兴趣标本的图像。在本文中，成像仪器主要指显微镜，对采集到的图像进行的一系列计算步骤则构成了网络处理管道。

图像处理是指以图像为输入并以图像为输出的算法。它通常对图像进行数学运算，以消除成像伪像、增强图像内容、将多个图像整合到同一坐标系、为信息提取做准备等。以下是一些常见的图像处理操作及其作用：
- 平场校正 ：消除成像过程中因照明不均匀引入的成像伪像。
- 高斯滤波 ：增强被显微镜数字电路在成像过程中添加的高斯噪声所掩盖的图像区域。
- 分割 ：提取单个图像中感兴趣对象的位置。
- 图像拼接 ：将具有部分空间重叠的多个图像整合为一个包含跨越较大空间区域的感兴趣对象的大图像。

图像的处理管道应用广泛，包括可视化、信息恢复、图像检索、配准、模式测量、对象检测和对象识别等。我们主要关注通过对感兴趣对象的查看和定量测量，在非常大的图像集合上实现发现的图像处理应用。科学发现通常由一系列图像处理步骤组成的工作流（也称为管道）来表征，该管道由科学家设计，取决于发现方法。图像的处理管道不仅在链接计算步骤时需要人工输入，在