一种胆道镜图像暗部增强方法及系统

本发明涉及图像增强领域，尤其涉及胆道镜暗部增强方法及系统。

背景技术：

1、胆道镜(choledochoscope)是一种利用胆道内镜检查胆道、胰管病变的诊断和治疗手段。主要用于检查胆道疾病，包括胆石症、胆管癌、胰腺炎、胰管疾病等。手术过程中，医生将内镜通过患者的口腔、食道、胃，最后到达十二指肠，然后再通过特殊的导丝和导管进入胆道和胰管，可以对这些部位进行检查和治疗。相对于其他内窥镜，胆道镜的深入距离长，更容易受到噪声的影响。

2、图像增强是数字图像处理的一个重要部分，目的是改进图像的视觉效果，通过调整对比度、亮度、饱和度等参数，提高图像的视觉效果，使图像更清晰、细节更丰富，而且可以使得图像的亮度和颜色分布更符合人眼的观察习惯，提高观察的舒适度，另一方面可以减少图像中的噪声和干扰，比如模糊、颗粒噪声、运动模糊等，使得图像更清晰、更稳定。对胆道镜图像进行图像增强有助于提高医生对病变的检出率和诊断准确性，可以帮助医生更清晰地看到组织的微观结构和血管分布，以及病变与周围正常组织的边界。现有的对图像增强方法多是用来减少噪声或者提高对比度，但是在使用胆道镜过程中，由于导丝和导管的路径较长，人体又是一个比较复杂的有机体，经常会出现暗部，这不仅是在深入到胆道和胰管的过程中会出现，在观察病灶时候也会出现，现有技术的增强方法大多是对整体进行增强，并不能针对暗部进行增强，如何将暗部进行增强以便医护人员观察是本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，在第一个方面，本发明提供了一种胆道镜图像暗部增强方法，所述方法包括以下步骤：

2、对胆道镜拍摄的图像进行分割得到多个图像块，以窗口h×w计算每个图像块的暗通道图像和均值通道图像，所述暗通道图像和所述均值通道图像的大小与图像块的大小相同；根据所述暗通道图像和所述均值通道图像得到图像块的第一参数和第二参数；将第一参数和第二参数进行图像块嵌入得到图像块的嵌入向量，根据所述嵌入向量得到目标图像块；

3、根据所有非目标图像块的平均亮度值和以所述目标图像块为中心预设范围内非目标图像块的每个通道的平均灰度值计算目标图像块每个通道新的像素值，将非目标图像块和得到的新的目标图像块进行拼接得到增强后的胆道镜图像。

4、优选地，所述以窗口h×w计算每个图像块的暗通道图像和均值通道图像，具体为：

5、所述暗通道图像是通过计算每个像素及其周围区域的所有像素点的最小值得到的灰度图像，所述暗通道图像的具体计算方式为：

6、所述均值通道图像是通过计算每个像素及其周围区域的所有通道的平均值得到的灰度图像，所述均值通道图像的具体计算方式为：

7、其中，jc(x)表示像素点x在c通道上的值，c通道为r通道、g通道、b通道之一，min()表示取最小值，avg()表示取平均值，wk表示第k个窗口，窗口的大小为h×w。

8、优选地，所述根据所述暗通道图像和所述均值通道图像得到图像块的第一参数和第二参数，具体为：

9、将与图像块对应的所述暗通道图像的平均值作为第一参数；

10、将与图像块对应的所述均值通道图像的平均值作为第二参数。

11、优选地，所述将第一参数和第二参数进行图像块嵌入得到图像块的嵌入向量，根据所述嵌入向量得到目标图像块，具体为：

12、通过预先训练得到映射矩阵，所述映射矩阵的大小为m×m，所述矩阵的元素为一个向量；查找所述映射矩阵中坐标为(第一参数、第二参数)的元素，将查找到的元素作为嵌入向量；其中，m为1-255之间的整数；

13、计算所有图像块的注意力，将所述注意力输入到神经网络，并将softmax层的输出判断是否是目标图像块；所述softmax层连接在所述神经网络之后。

14、优选地，所述根据所有非目标图像块的平均亮度值和以所述目标图像块为中心预设范围内非目标图像块的每个通道的平均灰度值计算目标图像块每个通道新的像素值，具体为：

15、计算以所述目标图像块为中心d个图像块的区域内非目标图像块的数量与目标图像块的数量的比值，若小于1，则d+2，直到所述比值不小于1；其中d为初始值为3的奇数；

16、计算以所述目标图像块为中心d个图像块的区域内非目标图像块的每个通道的平均灰度值g1，以及所述目标图像块的每个通道的平均灰度值g2，根据g1与g2的比值，对所述目标图像块对应通道按所述比值增大或缩小；

17、以线性加权平均法计算所有非目标图像块的平均亮度值以及按所述比值增大或缩小后的目标图像块的平均亮度值，若二者偏差大于阈值，则基于偏差查询每个通道的目标值，基于所述目标值对所述目标图像块的每个通道进行修正。

18、另外一个方面，本发明提供了一种胆道镜图像暗部增强系统，所述系统包括以下模块：

19、暗部区域确定模块，用于对胆道镜拍摄的图像进行分割得到多个图像块，以窗口h×w计算每个图像块的暗通道图像和均值通道图像，所述暗通道图像和所述均值通道图像的大小与图像块的大小相同；根据所述暗通道图像和所述均值通道图像得到图像块的第一参数和第二参数；将第一参数和第二参数进行图像块嵌入得到图像块的嵌入向量，根据所述嵌入向量得到目标图像块；

20、暗部增强模块，用于根据所有非目标图像块的平均亮度值和以所述目标图像块为中心预设范围内非目标图像块的每个通道的平均灰度值计算目标图像块每个通道新的像素值，将非目标图像块和得到的新的目标图像块进行拼接得到增强后的胆道镜图像。

21、优选地，所述以窗口h×w计算每个图像块的暗通道图像和均值通道图像，具体为：

22、所述暗通道图像是通过计算每个像素及其周围区域的所有像素点的最小值得到的灰度图像，所述暗通道图像的具体计算方式为：

23、所述均值通道图像是通过计算每个像素及其周围区域的所有通道的平均值得到的灰度图像，所述均值通道图像的具体计算方式为：

24、其中，jc(x)表示像素点x在c通道上的值，c通道为r通道、g通道、b通道之一，min()表示取最小值，avg()表示取平均值，wk表示第k个窗口，窗口的大小为h×w。

25、优选地，所述根据所述暗通道图像和所述均值通道图像得到图像块的第一参数和第二参数，具体为：

26、将与图像块对应的所述暗通道图像的平均值作为第一参数；

27、将与图像块对应的所述均值通道图像的平均值作为第二参数。

28、优选地，所述将第一参数和第二参数进行图像块嵌入得到图像块的嵌入向量，根据所述嵌入向量得到目标图像块，具体为：

29、通过预先训练得到映射矩阵，所述映射矩阵的大小为m×m，所述矩阵的元素为一个向量；查找所述映射矩阵中坐标为(第一参数、第二参数)的元素，将查找到的元素作为嵌入向量；

30、计算所有图像块的注意力，将所述注意力输入到神经网络，并将softmax层的输出判断是否是目标图像块；所述softmax层连接在所述神经网络之后。

31、优选地，所述根据所有非目标图像块的平均亮度值和以所述目标图像块为中心预设范围内非目标图像块的每个通道的平均灰度值计算目标图像块每个通道新的像素值，具体为：

32、计算以所述目标图像块为中心d个图像块的区域内非目标图像块的数量与目标图像块的数量的比值，若小于1，则d+2，直到所述比值不小于1；其中d为初始值为3的奇数；

33、计算以所述目标图像块为中心d个图像块的区域内非目标图像块的每个通道的平均灰度值g1，以及所述目标图像块的每个通道的平均灰度值g2，根据g1与g2的比值，对所述目标图像块对应通道按所述比值增大或缩小；

34、以线性加权平均法计算所有非目标图像块的平均亮度值以及按所述比值增大或缩小后的目标图像块的平均亮度值，若二者偏差大于阈值，则基于偏差查询每个通道的目标值，基于所述目标值对所述目标图像块的每个通道进行修正。

35、最后，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

36、针对现有技术中无法针对暗部区域单独增强的问题，本发明采用图像分割以及图像块的暗通道图像和均值通道图像，结合嵌入向量，确定目标图像块，也即需要进行暗部增强的区域，然后利用图像整体的亮度值和目标图像块周围的信息对目标图像块进行增强。本发明可以单独对暗部区域增强，而不改变其他区域的信息。