一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法与流程

本发明涉及数字图像处理
技术领域：
，特别涉及一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法。
背景技术：
：眼底是人体唯一可以无创伤直接观察较深层次微血管的部位，通过获取眼底图像不仅可以为眼底疾病诊断提供直接依据，也是全身性心脑血管疾病的重要诊疗依据。然而由于患者屈光介质浑浊、检测方法及检测装置等多种原因易造成部分眼底图像光照不均、模糊及对比度较差等问题，影响了临床诊断与治疗。因此，一种有效地增强眼底图像对比度的方法能够提高临床诊断准确性与效率。现有的彩色眼底图像增强技术主要包括形态学高帽变换方法和限制对比度自适应直方图均衡化方法。形态学高帽变换方法在增强细节的同时也放大了噪声，从某种程度上来说反而降低了图像质量，尤其对于彩色图像而言图像质量降低更为明显。此外，采用形态学高帽变换时其增强效果很大程度上依赖于到用于形态学高帽变换的结构元素的大小。相较于形态学高帽变换而言，限制对比度自适应直方图均衡化方法在眼底图像增强领域更为常用。限制对比度自适应直方图均衡化方法能够调整图像对比度，均衡图像灰度信息，增强图像细节，提供更好的视觉效果。但是对于彩色眼底图像而言，采用限制对比度自适应直方图均衡化方法分别对红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道进行处理后直接合成会产生明显的偏色效应。偏色是由于RGB空间各颜色分量都与亮度密切相关，各颜色分量以一定的比例线性组合呈现出彩色图像，对RGB三通道的分别处理一定程度上破坏了它们之间的组合关系，从而导致偏色。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，该方法能够有效地增强彩色眼底图像的对比度，改善眼底图像模糊、光照度低等问题，且不带来偏色问题，为诊断与后续处理提供清晰的彩色眼底图像。实现本发明目的的具体技术方案是：一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：输入原始彩色眼底图像I(x,y,3)，并从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间；步骤2：对LAB颜色空间的L、A、B三个分量分别进行归一化，获得L＇、A＇、B＇三个分量；步骤3：对L＇、A＇、B＇三个分量采用对比度受限自适应直方图均衡方法(CLAHE)进行处理，获得LP＇、AP＇、BP＇三个分量；步骤4：对LP＇、AP＇、BP＇三个分量分别进行反归一化处理，获得LP、AP、BP三个分量；步骤5：将LP、AP、BP三个分量构成的LAB颜色空间转换到RGB颜色空间，并输出图像I(x,y,3)＇。进一步，步骤1的具体过程为：输入原始彩色眼底图像I(x,y,3)，将原始图像I(x,y,3)从RGB颜色空间先转换到XYZ颜色空间，再变换到LAB颜色空间。进一步，步骤2中所述归一化方法如下公式：L'＝(L-Lmin)/(Lmax-Lmin)A'＝(A-Amin)/(Amax-Amin)B'＝(B-Bmin)/(Bmax-Bmin)其中，Lmin、Amin、Bmin分别为L、A、B三个分量的最小值，Lmax、Amax、Bmax分别为L、A、B三个分量的最大值。进一步，步骤3中所述对比度受限自适应直方图均衡方法(CLAHE)将L＇、A＇、B＇三个分量分别划分为8×8个子块，并将幅度裁剪阈值设置为0.01。进一步，步骤4中所述反归一化方法如下公式：LP＝L'P·(Lmax-Lmin)+LminAP＝A'P·(Amax-Amin)+AminBP＝B'P·(Bmax-Bmin)+Bmin其中，Lmin、Amin、Bmin分别为L、A、B三个分量的最小值，Lmax、Amax、Bmax分别为L、A、B三个分量的最大值。进一步，步骤5的具体过程为：将LP、AP、BP三个分量构成的LAB颜色空间转换到XYZ颜色空间，再变换到RGB颜色空间，并输出图像I(x,y,3)＇。本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明所提出的一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，将彩色眼底图像从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，并基于LAB颜色空间采用对比度受限自适应直方图均衡方法增强彩色眼底图像。该方法既有效地改善图像模糊、光照度低等问题，又避免了偏色问题。相比较基于RGB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，该方法只增加了转换颜色空间的计算量，但显著增强了图像质量且避免了偏色问题，非常合适用于彩色眼底图像的增强。附图说明图1为本发明流程图；图2为本发明实施例原始图像及LAB空间L分量的直方图，其中，(a)为原始图像；(b)为原始图像LAB空间L分量的直方图；图3为本发明实施例增强图像及LAB空间L分量的直方图，其中，(a)为增强图像；(b)为增强图像LAB空间L分量的直方图。具体实施方式为了更加清楚明白地说明本发明所述的技术手段、技术改进及优点，以下结合附图和实例，对本发明进行详细的说明。参见图1，本发明所提供的一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，包括以下几个步骤：步骤1：输入原始彩色眼底图像I(x,y,3)，并从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间；具体过程为：输入原始彩色眼底图像I(x,y,3)，将原始彩色眼底图像I(x,y,3)从RGB颜色空间先转换到XYZ颜色空间，涉及变换公式如下：XYZ=0.4124530.575800.1804230.2126710.7151600.0721690.0193340.1191930.950227·I(x,y,1)I(x,y,2)I(x,y,3)]]>再从XYZ颜色空间变换到LAB颜色空间，涉及变换公式如下：L=903.3YYn;YYn≤0.008856116(YYn)13-16;YYn>0.008856]]>A=500·[f(XXn)-f(YYn)]]]>B=200·[f(YYn)-f(ZZn)]]]>其中f(t)=t13;t>0.0088567.787·t13+16116;t≤0.008856]]>Xn,Yn,Zn为CIE标准定义白色的灰度值，通常为常数255。步骤2：对LAB颜色空间的L、A、B三个分量分别进行归一化，获得L＇、A＇、B＇三个分量；具体过程如下：L'＝(L-Lmin)/(Lmax-Lmin)A'＝(A-Amin)/(Amax-Amin)B'＝(B-Bmin)/(Bmax-Bmin)其中，Lmin、Amin、Bmin分别为L、A、B三个分量的最小值，Lmax、Amax、Bmax分别为L、A、B三个分量的最大值。步骤3：对L＇、A＇、B＇三个分量采用对比度受限自适应直方图均衡方法(CLAHE)进行处理，获得LP＇、AP＇、BP＇三个分量；具体过程如下：(1)将L＇、A＇、B＇三个分量分别划分为8×8个子块；(2)对(1)中所述每一子块计算直方图；(3)将幅度裁剪阈值设为0.01，对(1)中所述每一子块进行直方图均衡化，计算变换函数；(4)采用双线性插值，将(1)中所述子块双线性插值结果分别拼接获得LP＇、AP＇、BP＇三个分量。步骤4：对LP＇、AP＇、BP＇三个分量分别进行反归一化处理，获得LP、AP、BP三个分量；具体过程为：LP＝L'P·(Lmax-Lmin)+LminAP＝A'P·(Amax-Amin)+AminBP＝B'P·(Bmax-Bmin)+Bmin步骤5：将LP、AP、BP三个分量构成的LAB颜色空间转换到RGB颜色空间，并输出图像I(x,y,3)＇。具体过程为：将LP、AP、BP三个分量构成的LAB颜色空间转换到XYZ颜色空间，再变换到RGB颜色空间，并输出图像I(x,y,3)＇。图2为本发明实施例原始图像及LAB空间L分量的直方图，其中，(a)为原始图像；(b)为原始图像LAB空间L分量的直方图。从(a)原始图像可以看出图像整体对比度较低，细节模糊。图3为本发明实施例增强图像及LAB空间L分量的直方图，其中，(a)为增强图像；(b)为增强图像LAB空间L分量的直方图。对比图2(a)原始图像，图3(a)增强图像亮度有了改善，对比度显著增强，细节更加清晰；对比图2(b)，图3(b)LAB空间L分量的直方图的整体灰度有所调整，亮度也得到改善。综上所述，本发明所提出的一种基于LAB颜色空间的彩色眼底图像增强方法，在LAB颜色空间采用CLAHE方法对眼底图像进行增强处理，将亮度与反应色彩本质的色度分开，改善图像采集过程中光照度低、模糊以及对比度低的问题，且不带来偏色问题，有效地提高了眼底图像的质量。利用本发明方法对后续的计算机辅助诊断有很大的帮助。根据不同的应用背景，本发明经过适当的修改同样适用于其他相关图像处理领域。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3