本发明涉及一种多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法。现有的数据压缩效果不好。本发明方法包括从成像数据文件中提取二进制格式的成像数据以及对图像数据块进行无损压缩。所提取的二进制格式数据文件形成图像矩阵，对图像矩阵的任一层图像数据块压缩的采用霍夫曼编码方法得到编码表；然后将该层的所有像素值按照该编码表编码得到无损压缩数据文件；最后按照上述方法得到其他层的无损压缩数据文件。本发明利用霍夫曼编码的唯一性的特点压缩多焦点多光子显微镜成像图像数据块，使原始数据块在没有任何信息损失的情况下有了一定的压缩率。
1.一种多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤(1)读取多焦点多光子显微镜成像的二进制格式数据文件，生成分辨率为M×N、每个像素为8位、共L层的图像；其中M、N和L均由多焦点多光子显微镜的扫描成像特性决定；将二进制格式数据文件所形成L层的M×N分辨率的图像矩阵存储于三维矩阵img中；
步骤(2)提取三维矩阵img的第i层数据作为压缩的输入，采用霍夫曼编码方法对第i层的图像数据进行压缩，其中1≤i≤L，具体方法如下：①对第i层图像中不同像素值数目计数得数值k，生成一个2×k维的数组P，数组P的第1行按从小到大顺序存放第i层图像的各像素值，第2行存放各像素值出现的概率；
②生成一个1×k维元胞矩阵S，将数组P第1行元素依次赋给S；把数组P以列为单位按其概率值由小到大排列，并使元胞矩阵S按照数组P的排序顺序进行排序；
③把数组P中最小概率P(1)和次最小概率P(2)之和置于次最小概率P(2)位置，其中P(1)≤P(2)，元胞矩阵S相应地将数组P中最小概率P(1)对应的元素S{1}和次最小概率P(2)对应的元素S{2}构成矩阵后存放于元素S{2}对应的位置；删除数组元素P(1)及元胞矩阵S中元素S{1}；
④把数组P按其概率值重新由小到大排序，元胞矩阵S按照数组P排序顺序进行排序；
⑤重复步骤③和④，直到数组P中只剩下两个概率为止；
⑥对元胞矩阵S进行编码，S{1}记为“0”，S{2}记为“1”；对元胞矩阵S进行k次遍历，每一次遍历需遍历到元胞矩阵最里端的元素为图像的像素值；
⑦记录每一次从最里端元素像素值到元胞矩阵最外层元素的遍历路径上的“1”和“0”；
把记录的每一像素值按照从内到外路径上顺序的“1”和“0”作为各点像素值的编码；
⑧对第i层图像所出现的所有像素值按照步骤⑥和步骤⑦形成第i层编码表；
⑨把第i层图像的所有像素值按照第i层编码表编码得到第i层图像的无损压缩数据文件；
步骤(3)按照步骤(2)的方法压缩三维矩阵img中的其他单层，完成多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩。
一种多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法
技术领域
[0001] 本发明属于多焦点多光子显微镜成像领域，涉及一种多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法。
背景技术
[0002] 多焦点多光子显微镜是当今世界上最为有效的生物组织三维成像技术之一。这项技术是在传统荧光显微镜成像基础上采用激光作为光源，加装了激光扫描装置，用近红外激光汇聚在焦点位置使之实现多光子荧光激发，同时利用多光子激发达到了减弱光损害及光漂白的作用，进而得到的高分辨率的细胞或组织内部细微结构的荧光图像，并利用计算机的图像处理技术，使研究者能够观察细胞或组织内部的微细结构和形态变化。目前多焦点多光子显微镜已成为形态学、分子细胞生物学、神经科学、肿瘤研究和光学活体检测等领域中重要的研究手段。
[0003] 由于多焦点多光子显微镜较传统的双光子显微镜，有着成像速度更快、成像深度与对比度的效果明显的优势。然而，这种发展也造成了其成像的显微图像数据量变得越来越巨大。如本说明书中具体实践方式部分所引用的肝脏标本成像数据仅一处扫描的数据块就达4MB，进行一次完整扫描检测的数据量将达GB量级。如此庞大的数据量给图像的存储、传输以及读取技术提出了严峻的挑战，解决这类问题的关键技术之一就是多焦点多光子显微镜图像数据的无损压缩技术。其目的就是保证扫描获取的图像质量没有任何损失的前提下，将图像信息现有表达转变成另外一种能使数据量减少的表达形式。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法。
[0005] 本发明的多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法包括从成像数据文件中提取二进制格式的成像数据以及对图像数据块进行无损压缩，采用如下具体步骤：
[0006] 步骤(1)读取多焦点多光子显微镜成像的二进制格式数据文件，使该二进制格式数据文件生成分辨率为M×N、每个像素为8位、共L层的图像。M、N和L均由多焦点多光子显微镜的扫描成像特性决定。
[0007] 二进制格式数据文件形成L层的M×N分辨率的图像矩阵，将其存储于三维矩阵img(即成像数据块所形成的分层成像图像，其大小为M×N×L，元素取值范围为0～255)中。
[0008] 步骤(2)提取三维矩阵img的第i层数据作为压缩的输入，采用霍夫曼编码方法来对第i层的图像数据进行压缩，其中1≤i≤L，具体方法如下：
[0009] ①对第i层图像中不同像素值数目计数得数值k，生成一个2×k维的数组P，数组P的第1行按从小到大顺序存放第i层图像的各像素值，第2行存放各像素值出现的概率；
[0010] ②生成一个1×k维元胞矩阵S，将数组P第1行元素依次赋给S；把数组P以列为单位按其概率值由小到大排列，并使元胞矩阵S按照数组P的排序顺序进行排序；
[0011] ③把数组P中最小概率P(1)和次最小概率P(2)之和置于次最小概率P(2)位置，其中P(1)≤P(2)，元胞矩阵S相应地将数组P中最小概率P(1)对应的元素S{1}和次最小概率P(2)对应的元素S{2}构成矩阵后存放于元素S{2}对应的位置；删除数组元素P(1)及元胞矩阵S中元素S{1}；
[0012] ④把数组P按其概率值重新由小到大排序，元胞矩阵S按照数组P排序顺序进行排序；
[0013] ⑤重复步骤③和④，直到数组P中只剩下两个概率为止；
[0014] ⑥对元胞矩阵S进行编码，S{1}处记为“0”，S{2}处记为“1”；对元胞矩阵S进行k次遍历，每一次遍历需遍历到元胞矩阵最里端的元素为图像的像素值；
[0015] ⑦记录每一次从最里端元素像素值到元胞矩阵最外层元素的遍历路径上的“1”和“0”；把记录的每一像素值按照从内到外路径上顺序的“1”和“0”作为各点像素值的编码；
[0016] ⑧对第i层图像所出现的所有像素值按照步骤⑥和步骤⑦形成第i层编码表；
[0017] ⑨把第i层图像的所有像素值按照第i层编码表编码得到第i层图像的无损压缩数据文件；
[0018] 步骤(3)按照步骤(2)的方法压缩三维矩阵img中的其他单层，完成多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩。
[0019] 本发明采用将多焦点多光子显微镜成像图像数据块按霍夫曼(Huffman)编码规则进行编码形成新的数据文件达到压缩数据的目的，其最大的优点是借鉴了Huffman编码的唯一性的特点无损压缩多焦点多光子显微镜成像图像数据块，使原始数据块在没有任何信息损失的情况下有了一定的压缩率。
具体实施方式
[0020] 多焦点多光子显微镜成像数据的无损压缩方法，包括从成像数据文件中提取二进制格式的成像数据以及对图像数据块进行无损压缩，在MATLAB6.5编程平台上采用如下具体步骤：
[0021] 步骤(1)使用fopen()函数打开、fread()函数读取多焦点多光子显微镜成像的二进制格式数据文件gfp_106000.int，使该二进制格式数据文件生成分辨率为192×192、每个像素为8位、共30层的图像。
[0022] 二进制格式数据文件形成30层的192×192分辨率的图像矩阵，将其存储于三维矩阵img(即成像数据块所形成的分层成像图像，其大小为192×192×30，元素取值范围为0～255)中。
[0023] 步骤(2)提取三维矩阵img的第1层数据作为压缩所用的输入(即f(x，y)＝img(：，：，1))，采用霍夫曼编码方法来对第i层的图像数据进行压缩，具体方法如下：
[0024] ①对第1层图像中不同像素值数目计数得数值67，生成一个2×67维的数组P，数组P的第1行按从小到大顺序存放第i层图像的各像素值，第2行存放各像素值出现的概率；
[0025] ②生成一个1×67维元胞矩阵S，将数组P第1行元素依次赋给S；把数组P以列为单位按其概率值由小到大排列，并使元胞矩阵S按照数组P的排序顺序进行排序，即元胞矩阵S中的第一个元素对应最小概率值；
