一种脑部医学荧光视频图像修复方法与流程

本发明涉及医学图像计算机处理技术领域，尤其涉及一种脑部医学荧光视频图像修复方法。

背景技术：

特异性钙敏感探针荧光标记与光学显微成像技术相结合的方法已被广泛应用于脑部神经组织结构研究。以典型的小鼠脑部神经组织结构研究为例，在小鼠体内注射gcamp6病毒，其体内就会产生对钙离子浓度变化十分敏感的荧光信号，在小鼠头颅微创开孔，插入光纤并连接小型显微镜，就能对小鼠脑部荧光信号的变化进行实时采集，基于所得的视频图像进行信号分析，就能得到小鼠脑部钙离子的实时分布情况，从而为分析小鼠脑部神经组成结构及其内部物质的流动特点提供依据。

然而，由于上述研究方法需要使用光纤采集小鼠脑部荧光信号并输入显微镜系统，因此成像系统必须采用较小的数值孔径，极大限制了进入成像系统的光通量，由于荧光信号较弱，必须为成像器件设置较高的感光度，上述两方面原因使所得的视频图像极易受到噪声污染。此外，由于钙离子在脑部的广泛分布，会产生非均匀的背景荧光，进入成像系统后同样会降低有用信号的辨识度。此外，由于进行的是活体实验，在信号采集过程中小鼠处于活动状态，成像系统极易发生颤振，造成视频中图像帧间的相对平移、旋转和缩放。

上述这些因素都会严重降低视频质量，影响到后续的信号分析处理。因此，采用数字图像处理技术对所得的视频图像进行修复显得尤为必要。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种脑部医学荧光视频图像修复方法，利用它能够对视频图像进行有效的去噪声、消除非均匀背景荧光、对比度拉伸和帧间相对运动补偿综合处理，显著改善视频质量，提升后续信号处理过程的准确性。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种脑部医学荧光视频图像修复方法，包括如下步骤：

步骤一，采集脑部荧光视频图像，并对视频图像的灰度值归一化处理后采用总变分正则化方法对视频图像逐帧去噪声；

步骤二，基于步骤一得到的视频图像进行形态学顶帽运算，去除均匀背景荧光，并保存每帧图像的最大像素值和最小像素值；

步骤三，采用正向线性对比度拉伸方法对图像进行对比度拉伸，使最大像素值映射到1，最小像素值映射到0；

步骤四，设置参考帧，采用增强型互相关方法对步骤三所得的视频图像进行相对运动补偿，得到配准后图像；

步骤五，针对配准后视频图像进行逆向对比度线性拉伸后，采用一致参数对视频图像逐帧进行正向对比度线性拉伸，得到最终修复的视频图像。

根据权利要求1所述的脑部医学荧光视频图像修复方法，其特征在于：所述步骤二中视频图像进行形态学顶帽运算的表达式为：其中，ht表示去除非均匀背景荧光的视频图像；ut表示经总变分正则化方法去噪声后的视频图像；表示形态学开运算；b表示执行顶帽操作所需的结构元，其形状为圆形，半径r的取值范围为1≤r≤100。

所述步骤三中正向线性对比度拉伸方法的表达式为：其中，ft表示正向线性对比度拉伸后的所得的视频图像；vt和st分别表示ht中每帧图像的最大像素值和最小像素值。

所述步骤五中逆向对比度线性拉伸的表达式为：ct＝(vt-st)ft+st，其中，ct表示逆向对比度拉伸后所得的视频图像；vt和st分别表示ht中每帧图像的最大像素值和最小像素值；

一致参数的计算方法为：vm＝max(v1,v2,…,vt)，sm＝min(s1,s2,…,st)，其中，vm和sm为两个一致参数；max和min函数分别用于计算其输入的最大值和最小值；

采用一致参数对图像进行正向对比度线性拉伸的表达式为：其中，vt和st分别表示ht中每帧图像的最大像素值和最小像素值；xt表示最终修复的视频图像。

本发明的脑部医学荧光视频图像修复方法，通过对视频图像去噪声、形态学操作去除非均匀背景荧光、增强型互相关方法以及对比度拉伸等方法综合应用，能够对脑部医学荧光视频图像中存在的噪声污染、背景荧光、相对运动、对比度较低等问题进行综合处理，获得清晰度高、无相对运动、对比度明显的视频图像，著改善视频质量，为保证后续信号处理过程的准确性提供基础。

附图说明

图1为本发明脑部医学荧光视频图像修复方法的流程图；

图2为本发明实施例从小鼠脑部荧光视频中截取的原始视频图像；

图3为本发明实施例去噪声后的视频图像；

图4为本发明实施例去除非均匀背景荧光后的视频图像；

图5为本发明实施例经正向线性对比度拉伸后的视频图像；

图6为本发明实施例经增强互相关方法进行运动补偿后的视频图像；

图7为本发明实施例经逆向线性对比度拉伸后的视频图像；

图8为本发明实施例使用一致参数进行正向线性对比度拉伸后的最终修复视频图像。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

如图1，本发明的一种脑部医学荧光视频图像修复方法，包括如下步骤：

步骤一，采集脑部荧光视频图像，并对视频图像的灰度值归一化处理后采用总变分正则化方法对视频图像逐帧去噪声；

步骤二，基于步骤一得到的视频图像进行形态学顶帽运算，去除均匀背景荧光，并保存每帧图像的最大像素值vt和最小像素值st；

步骤三，采用正向线性对比度拉伸方法对图像进行对比度拉伸，使最大像素值vt映射到1，最小像素值st映射到0；

步骤四，设置参考帧，采用增强型互相关方法对步骤三所得的视频图像进行相对运动补偿，得到配准后图像；

步骤五，针对配准后视频图像进行逆向对比度线性拉伸后，采用一致参数对视频图像逐帧进行正向对比度线性拉伸，得到最终修复的视频图像。

在小鼠头颅微创开孔，插入光纤并连接小型显微镜，对小鼠脑部荧光信号的变化进行实时采集，基于采集的视频图像进行信号分析，从而得到小鼠脑部钙离子的实时分布情况，如图2所示为一幅从小鼠脑部荧光视频中截取的原始视频图像。

步骤一，首先将原始视频图像的灰度值范围由[0,255]归一化至[0,1]，然后采用总变分正则化方法对视频中的图像进行逐帧去噪声，得到图3为所示的结果，总变分正则化去噪方法的表达式如下：

其中，gt和ut分别表示视频原始图像和去噪声后的视频图像；t表示视频图像中的帧索引，取值范围为t＝1,2,…,t，t表示视频中图像的总数；i表示每帧图像中的像素索引；n表示像素总数；和分别表示水平和垂直方向的一阶梯度算子；λ表示去噪声正则化系数，在范围为1≤λ≤1000，在本实施例中小鼠脑部视频图像λ的设置值为100。

步骤二，基于图3的视频图像进行形态学顶帽运算，去除均匀背景荧光，得到如图4所示的视频图像，并保存每帧图像的最大像素值vt和最小像素值st；其中，顶帽运算的计算方式为：

其中，ht表示去除非均匀背景荧光的图像；ut表示经总变分正则化方法去噪声后的视频图像；表示形态学开运算；b表示执行顶帽操作所需的结构元，其形状为圆形，半径r的取值范围为1≤r≤100，在本实施例中图3视频图像的r设置值为10。

步骤三，基于图4的视频图像，采用正向线性对比度拉伸方法，最大像素值vt映射到1，最小像素值st映射到0，得到如图5所示的视图图像；正向线性对比拉伸的计算式为：

其中，f表示正向线性对比度拉伸后的所得的图像；vt和st分别表示ht中像素的最大值和最小值。

步骤四，采用增强型互相关方法对图5进行相对运动补偿所得的结果，消除了相邻帧间的相对位移、旋转和缩放，得到配准后视频图像，如图6所示，具体执行步骤为：

1)选定参考帧fm，其中m≥1，在本实施例中m＝1；

2)当t＝m时，rt＝fm；

3)当t＞m时，循环执行如下步骤直至t＝t结束；

4)当t＜m时，循环执行如下步骤直至t＝1结束；

其中，r表示运动补偿后的图像，pt表示相邻帧间的仿射算子。

步骤五，基于配准后视频图像进行逆向线性对比度拉伸，得到如图7所示的视频图像，具体逆向线性对比度拉伸的表达式为：

ct＝(vt-st)ft+st(6)

其中，c表示逆向对比度拉伸后所得的视频图像。

计算对比度拉伸的一致参数，表达式为：

vm＝max(v1,v2,…,vt)，sm＝min(s1,s2,…,st)(7)

其中，vm和sm是两个一致参数；max和min函数分别用于计算其输入变量的最大值和最小值。

采用一致参数对图7的视频图像进行正向线性对比度拉伸，得到如图8所示的视频图像，具体正向线性对比度拉伸的表达式为：

其中，vt和st分别表示ht中每帧图像的最大像素值和最小像素值；xt表示最终修复的视频图像。

本发明的脑部荧光视频图像修复方法，利用它能够对视频图像进行有效的去噪声、消除非均匀背景荧光、对比度拉伸和帧间相对运动补偿综合处理，显著改善视频质量，提升后续信号处理过程的准确性。将图8的最终视频图像与图2的小鼠脑部采集的原始视频图像比较，可图8的见对比度显著提升，图像细节得到了有效增强，大幅提高了图像质量。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应含在本发明的保护范围之内。