本發(fā)明涉及圖像配準，特別涉及一種圖像配準的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、dna測序技術目前已經(jīng)發(fā)展到第二代測序技術，第二代測序技術的核心思想是邊合成邊測序，即通過捕捉新合成的末端的標記來確定dna的序列。

2、不同的熒光染料對一個堿基作用會產(chǎn)生不同波長的熒光分子信號，所以第二代測序技術可以采用高分辨顯微成像獲取不同熒光染料作用下的堿基圖片，通過解碼堿基圖片中的熒光分子信號就可以檢測出堿基序列。

3、要想通過二代測序技術檢測堿基類別，就首先要分析堿基在不同熒光染料作用場景的熒光分子能量，這就需要將不同場景的同一位置坐標定位，這就需要用到圖像配準算法。

4、圖1為一種現(xiàn)有圖像配準算法的流程圖，現(xiàn)有的圖像配準算法的處理邏輯是，在對圖像預處理的基礎上對整張圖像進行特征提取、篩選和匹配，最后對整張圖像進行空間變換。

5、隨著測序技術的發(fā)展，一張堿基圖片的數(shù)據(jù)量越來越大，因此基于現(xiàn)有圖像配準算法對整張堿基圖片進行配準的耗時也越來越長。

技術實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術的缺點，本發(fā)明提供一種圖像配準的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，以提高第二代測序技術中堿基圖片配準的效率。

2、本技術第一方面提供一種圖像配準的方法，包括：

3、獲得堿基圖片，所述堿基圖片是拍攝熒光染色后的測序芯片得到的圖片，所述堿基圖片上預設有多個模板配準點；

4、針對每一所述模板配準點，對所述模板配準點對應的搜索區(qū)域內(nèi)的像素進行多線程并行運算，以確定所述搜索區(qū)域內(nèi)的像素級配準點，所述模板配準點對應的搜索區(qū)域，是以所述模板配準點為中心的預設范圍的區(qū)域；

5、針對每一所述像素級配準點，確定所述像素級配準點對應的亞像素級配準點。

6、可選的，所述對所述模板配準點對應的搜索區(qū)域內(nèi)的像素進行多線程并行運算，以確定所述搜索區(qū)域內(nèi)的像素級配準點，包括：

7、利用所述搜索區(qū)域關聯(lián)的多個第一線程，基于多線程歸約求和算法逐一計算所述搜索區(qū)域內(nèi)每一行位置點的特征值，所述位置點對應于所述測序芯片上用于設置熒光分子載體的位置，所述位置點包括所述堿基圖片中預設數(shù)量的像素；

8、利用所述搜索區(qū)域關聯(lián)的多個第二線程，基于多線程歸約求和算法逐一計算所述搜索區(qū)域內(nèi)每一列位置點的特征值；所述第一線程的數(shù)量和所述第二線程的數(shù)量根據(jù)所述搜索區(qū)域的尺寸確定；

9、將所述搜索區(qū)域內(nèi)，滿足行搜索條件的一行和滿足列搜索條件的一列相交的所述位置點，確定為所述搜索區(qū)域內(nèi)的像素級配準點，所述行搜索條件包括，該行的特征值大于前一行的特征值和后一行的特征值，并且該行的前一行和后一行為所述搜索區(qū)域內(nèi)特征值最低的兩行，所述列搜索條件包括，該列的特征值大于前一列的特征值和后一列的特征值，并且該列的前一列和后一列為所述搜索區(qū)域內(nèi)特征值最低的兩列。

10、可選的，所述確定所述像素級配準點對應的亞像素級配準點，包括：

11、確定所述像素級配準點所在的水平線和豎直線；其中，所述像素級配準點所在水平線包括所述像素級配準點所在行及其前一行和后一行，所述像素級配準點所在豎直線包括所述像素級配準點所在列及其前一列和后一列；

12、根據(jù)預設的亮點閾值識別出所述水平線和所述豎直線上每一發(fā)光位置點；其中，所述發(fā)光位置點指代灰度值大于所述亮點閾值的位置點；

13、利用重心法確定每一所述發(fā)光位置點的重心位置；

14、根據(jù)所述水平線上所述發(fā)光位置點的重心位置擬合得到亞像素級水平線，并根據(jù)所述豎直線上所述發(fā)光位置點的重心位置擬合得到亞像素級豎直線；

15、將所述亞像素級水平線和所述亞像素級豎直線的交叉點確定為所述像素級配準點對應的亞像素級配準點。

16、可選的，所述利用重心法確定每一所述發(fā)光位置點的重心位置之后，還包括：

17、基于統(tǒng)計算法，從多個所述發(fā)光位置點中過濾掉重心位置不滿足預設的邊界條件的發(fā)光位置點。

18、可選的，所述針對每一所述像素級配準點，確定所述像素級配準點對應的亞像素級配準點之前，還包括：

19、根據(jù)所述像素級配準點的像素值，從所述像素級配準點中識別出好點和壞點，所述好點指代像素值小于或等于預設的壞點閾值的所述像素級配準點，所述壞點指代像素值大于所述壞點閾值的所述像素級配準點；

20、根據(jù)所述好點和所述模板配準點，修正所述壞點。

21、可選的，所述根據(jù)所述好點和所述模板配準點，修正所述壞點，包括：

22、在以所述壞點為中心的預設修正范圍內(nèi)搜索所述好點；

23、若搜索到位于水平方向的多個好點和位于豎直方向的多個好點，基于擬合交叉線法確定一個不同于所述壞點的修正位置點；

24、若未搜索到位于水平方向的多個好點和位于豎直方向的多個好點，基于所述模板配準點和預設比例確定一個不同于所述壞點的修正位置點；

25、用所述修正位置點替代所述壞點。

26、可選的，所述根據(jù)所述像素級配準點的像素值，從所述像素級配準點中識別出好點和壞點之后，還包括：

27、針對每一所述模板配準點，判斷以所述模板配準點為中心的質(zhì)量檢測區(qū)域內(nèi)所述好點的數(shù)量是否大于質(zhì)量檢測閾值；

28、若每一所述質(zhì)量檢測區(qū)域內(nèi)所述好點的數(shù)量均不大于所述質(zhì)量檢測閾值，確定所述堿基圖片為低質(zhì)量圖片。

29、本技術第二方面提供一種圖像配準的裝置，包括：

30、獲得單元，用于獲得堿基圖片，所述堿基圖片是拍攝熒光染色后的測序芯片得到的圖片，所述堿基圖片上預設有多個模板配準點；

31、搜索單元，用于針對每一所述模板配準點，對所述模板配準點對應的搜索區(qū)域內(nèi)的像素進行多線程并行運算，以確定所述搜索區(qū)域內(nèi)的像素級配準點，所述模板配準點對應的搜索區(qū)域，是以所述模板配準點為中心的預設范圍的區(qū)域；

32、確定單元，用于針對每一所述像素級配準點，確定所述像素級配準點對應的亞像素級配準點。

33、本技術第三方面提供一種電子設備，包括存儲器和處理器；

34、所述存儲器用于存儲計算機程序；

35、所述處理器用于執(zhí)行所述計算機程序，具體用于實現(xiàn)本技術第一方面任意一項所提供的圖像配準的方法。

36、本技術第四方面提供一種計算機存儲介質(zhì)，用于存儲計算機程序，所述計算機程序被執(zhí)行時，具體用于實現(xiàn)本技術第一方面任意一項所提供的圖像配準的方法。

37、本技術提供一種圖像配準的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，方法包括：獲得堿基圖片，堿基圖片是拍攝熒光染色后的測序芯片得到的圖片，堿基圖片上預設有多個模板配準點；對每一模板配準點，對模板配準點對應的搜索區(qū)域內(nèi)的像素進行多線程并行運算，以確定搜索區(qū)域內(nèi)的像素級配準點，模板配準點對應的搜索區(qū)域，是以模板配準點為中心的預設范圍的區(qū)域；確定像素級配準點對應的亞像素級配準點。本方案對堿基圖片劃分搜索區(qū)域，并對每一搜索區(qū)域進行多線程并行運算，從而提高了堿基圖片的圖像配準效率。