一种低照度医疗图像增强方法与流程

文档序号:34536561发布日期:2023-06-27 12:45阅读:45来源:国知局
一种低照度医疗图像增强方法与流程

本发明涉及图像处理,具体涉及一种低照度医疗图像增强方法。


背景技术:

1、在内窥镜图像领域,由于镜体的照明方式限制,图像一般呈现中心明亮,边缘较暗的特性,因此有效视野小于图像的视野,图像中心更容易过曝,边缘亮度低更容易导致信息的丢失等现象,影响医生的检查。同时,在检查过程中,组织的遮挡或者视野深处的位置都会较暗,不能给医生的检查提供更有效的信息,因此,提升低照度的内窥镜图像具有重要的应用价值。

2、目前提升低照度图像的方法主要有直方图均衡化算法、色调映射算法以及暗通道先验的算法等。其中,直方图均衡化算法适用背景过亮或过暗的情况下,有助于提升细节显示程度,且计算量较小;但是该算法存在增加背景噪声的对比度并且降低有用信号对比度的情况,而低照度图像的特点是像素少的图像细节分布在包含噪声的大片背景上,因此直方图均衡化算法会造成背景和噪声的增加,丢失细节信息。色调映射方法特点是算法简单,计算速度快,可以有效提高图像暗区的亮度,但目前的色调映射方法并未考虑图像成像物理模型,容易产生细节丢失问题;同时映射前颜色相同的像素点,映射后颜色可能不同,也会导致颜色失真等问题。

3、主流的图像增强方法还包括基于暗通道先验的方法,利用低照度图像反转与雾天图像的相似性的情况,选用雾天成像模型进行去雾操作,进一步增强低照度图像成像细节。上述暗通道先验去雾方法方法能较好的保持图像色彩,恢复图像细节;但该方法还存在,由于假定透射率在局部区域内恒定而易产生块效应,导致细节、纹理存在丢失分辨不清楚的情况,如将其应用于医疗内窥镜中,依然影响医生对潜在病灶的判断,故需要进一步针对性改进。

4、中国专利cn111563852a公开了一种基于低复杂度mf的暗通道先验去雾方法,具体为采用mf(minfilter)算法的暗通道先验去雾方式,方法包括:计算雾化图像的暗通道值,得到暗通道图;估算所述雾化图像的全局大气光值;估算所述雾化图像的透射率;基于阈值修正透射率;将所述雾化图像恢复为去雾图像。上述技术方案中,形成对应透过率图像方法为,采用设定阈值并基于该阈值修正的方法,具体设定阈值的方向是进一步细化透过率图像,在实际应用中,该种方法获得最终图像依然存在细节边缘不清楚情况,特别是组织纹理,毛细血管分布等特征显示不清。故上述技术方案尚不能较好的满足内窥镜图像领域需求,由此还需要进一步改进。


技术实现思路

1、有鉴于此,本发明提供一种低照度医疗图像增强方法,能够解决上述问题。

2、为此目的,本发明由如下技术方案实施。

3、一种低照度医疗图像增强方法,方法原理为:将低照度医疗图像进行取反操作,后依据暗通道去雾的原理进行计算;

4、包括以下步骤:

5、s1、对获取的低照度图像进行取反操作;

6、s2、获得暗通道图像;

7、s3、计算大气光值;

8、s4、计算暗通道的透过率;

9、s5、采用模糊滤波对所述透过率进行处理,得到模糊化的透过率图像;

10、s6、依据所述s5中获得的透过率图像进行去雾计算;

11、s7、将去雾后的图像进行反转,进行目标图像输出。

12、进一步,所述s1中取反操作的表达式为:

13、sc=255-ic

14、其中,c是图像的通道数,ic是获取的低照度图像,sc是取反后获得图像。

15、更进一步,所述s2中暗通道图像的表达式为:

16、sdark=minc∈{r,g,b}(miny∈ω(x)(sc))

17、其中,ω(x)是像素点x的邻域;sdark是sc的暗通道;r是图像r通道数值;g是图像g通道数值;b是图像b通道数值。

18、更进一步,所述s3中大气光值计算方法为:对暗通道像素值进行从大到小排序,选取靠前的像素均值作为大气光值,选取比例为0.1%-1%。

19、更进一步,所述s4中计算暗通道sdark的透过率具体为:

20、

21、其中,ω为保雾参数,且0<ω<1;a为大气光值;t为透过率。

22、更进一步,所述s5中模糊滤波采用导向滤波,对透过率t进行模糊化处理,表达式为:

23、

24、其中,是模糊化后的滤波图;fguidfilter为导向滤波,展开表达式为:

25、

26、其中,i为引导图,cov为协方差,var为方差,ε为正则项,mean为均值滤波,ε取值大于0.0015,a、b都为计算过程中引入的中间量,无具体含义。

27、更进一步,ε取值范围为0.05-0.15。

28、更进一步,所述s5中模糊滤波包括但不限于高斯滤波、中值滤波或均值滤波,对透过率t进行模糊化处理,表达式为:

29、

30、其中,是模糊化后的滤波图,fvague为模糊滤波。

31、更进一步,所述s6中去雾计算表达式为:

32、

33、其中,t0是阈值,为了防止出现小于0的情况;jc为求出的去雾图像。

34、更进一步,所述s7中去雾后图像反转表达式为:

35、dc=255-jc

36、其中,dc为求得的低照度增强图像。

37、本发明具有如下优点:

38、本发明通过对基于暗通道提升低照度图像的方法进行改进,修正透射率图像,使改进后的图像在保持照度提升的同时细节得到提升,整体效果明显优于原有技术。



技术特征:

1.一种低照度医疗图像增强方法,方法原理为:将低照度医疗图像进行取反操作,后依据暗通道去雾的原理进行计算;

2.根据权利要求1所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s1中取反操作的表达式为:

3.根据权利要求2所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s2中暗通道图像的表达式为:

4.根据权利要求3所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s3中大气光值计算方法为:对暗通道像素值进行从大到小排序,选取靠前的像素均值作为大气光值,选取比例范围为0.1%-1%。

5.根据权利要求3或4所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s4中计算暗通道sdark的透过率具体为:

6.根据权利要求5所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s5中模糊滤波采用导向滤波,对透过率t进行模糊化处理,表达式为:

7.根据权利要求6所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,ε取值范围为0.05-0.15。

8.根据权利要求5所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s5中模糊滤波采用高斯滤波、中值滤波或均值滤波中的任一种,对透过率t进行模糊化处理,表达式为:

9.根据权利要求6-8中任一所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s6中去雾计算表达式为:

10.根据权利要求9所述的一种低照度医疗图像增强方法,其特征在于,所述s7中去雾后图像反转表达式为:


技术总结
本发明公开了一种低照度医疗图像增强方法,涉及图像处理技术领域,其将低照度医疗图像进行取反操作,后依据暗通道去雾的原理进行计算;步骤为:S1、对获取的低照度图像进行取反操作;S2、获得暗通道图像;S3、计算大气光值;S4、计算暗通道的透过率;S5、采用模糊滤波对所述透过率进行模糊化处理;S6、依据S5所得透过率图像进行去雾计算;S7、将去雾后的图像进行反转,进行目标图像输出。本发明优点在于,通过对基于暗通道提升低照度图像的方法进行改进,修正透射率图像,使改进后的图像在保持照度提升的同时细节得到提升,整体效果明显优于原有技术。

技术研发人员:吴郁清,胡廷伟
受保护的技术使用者:苏州欧谱曼迪科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/13
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