一种基于权重约束决策多波长透射图像边缘增强的图像处理系统

本发明涉及多波长透射图像边缘检测系统领域，具体涉及一种基于权重约束决策多波长透射图像边缘增强的图像处理系统。

背景技术：

1、近年来，多光谱无损透射成像逐渐成为研究热点，并在许多领域得到了广泛应用。与传统的检测方法相比，多光谱成像具有实时、安全、无创、灵敏度高等优点。然而，由于光源在生物组织传输过程中存在强散射性使得多波长透射图像中的信号很弱，导致透射图像边缘模糊。

2、针对图像边缘模糊的问题上，学者们提出了很多来提高图像局部信息度的方法。其中，直方图均衡化思想在图像目标区域增强方面起着重要的作用。为了提高图像信息熵和平均亮度保持能力，提出了一种基于双直方图均衡化(bhe)的图像分割方法。为了改善以双峰灰阶强度直方图为特征的图像外观和视觉质量，提出了一种基于医学遗传算法(med-ga)的图像增强方法等等。虽然上述方法在增强图像的局部信息方面均取得了较好的增强效果，但是它们都改变了图像数据本身的特性，使得增强区域无法客观地描述该区域的性质，这主要是由于忽略了直方图均衡化过程中存在的冲蚀效应和棋盘效应。因为在增强图像局部信息的过程中，直方图均衡化技术中的冲蚀效应和棋盘效应会导致原始数据聚类并丢弃一些图像的细节信息，这些细节通常是有关异质体边缘的信息，这将导致图像的异质体空间结构趋向于正常区域，使得图像的边缘更加模糊，这是不利于异质体区域的后续提取和生理分析。因此，有必要根据图像数据的实际特征选择合理的约束条件实现对原始数据分布特征的保持，防止数据之间的同化效果，从而实现异质体边缘高精度的检测。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于：针对现有多波长透射图像中异质体区域边缘模糊的问题，提供了一种基于权重约束决策多波长透射图像边缘增强的图像处理系统，不仅提高了多波长图像中异质体区域与正常组织区域的对比度，而且能够更准确地检测出异质体区域的边缘。

2、为解决以上技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于权重约束决策多波长透射图像边缘增强的图像处理系统，包括：

3、乳腺仿体多波长透射图像采集装置，用于采集仿体多波长透射图像；

4、图像预处理模块，用于将多波长透射图像处理为掩膜图像；

5、基于权重约束的概率分布重构模块，用于对掩膜图像进行直方图均衡化增强处理，根据图像中光强的分布将图像分为低灰阶区域和高灰阶区域，并根据权重约束决策方法分别重新定义了低灰阶区域和高灰阶区域内灰阶的概率密度分布，基于修正的直方图均衡化获得重构的图像。

6、进一步地，前述的乳腺仿体多波长透射图像采集装置包括：光源、相机、遮光布、仿体，所述仿体是包括固体聚甲醛、脂肪乳和墨水的混合溶液；遮光布用于覆盖相机、光源、以及仿体，相机用于对仿体进行图像采集，获得预设帧数的多波长透射图像。

7、进一步地，前述的图像预处理模块包括：图像帧累加单元、以及图像掩膜处理单元；所述图像帧累加处理单元被配置执行如下动作：对仿体多波长透射图像进行帧累加处理：

8、

9、式中：n代表图像帧数；

10、所述图像掩膜处理单元，被配置执行如下动作：利用公式(2)得到最佳内聚otsu的阈值并获得掩模图像：

11、

12、式中：ω0(t)和ω1(t)分别为图像目标和背景部分的比例值；uo(t)和u1(t)分别为图像目标和背景区域的均值；u代表整幅图像的均值。在掩模图像中，除了目标区域的灰度值保持不变之外，其他区域的灰度值设置为0。

13、进一步地，前述的基于权重约束的概率分布重构模块包括：高灰阶和低灰阶区域划分单元、低灰阶区域弱化图像生成单元、高灰阶区域增强图像的生成单元、重构图像生成单元；

14、所述高灰阶和低灰阶区域划分单元被配置执行如下动作：

15、s1-1、将掩膜图像划分为预设个数的区域，计算图像各个区间灰度值的累加和；

16、s1-2、利用分段函数拟合特异区域前后的光强值，得到仿体光强的正态分布曲线；

17、s1-3、根据仿体光强的正态分布曲线将图像按预设阈值定义高灰阶和低灰阶区域。所述低灰阶区域弱化图像生成单元被配置执行如下动作：

18、s2-1、针对低灰阶区域，对低灰阶区域概率分布进行权重约束处理，均衡化低灰阶区域内不同灰阶的概率密度；同时根据预设对比度利用pso算法在权重约束处理时对低灰阶区域的概率密度函数pdflc中的参数进行优化；

19、s2-2、统计低灰阶区域中不同灰阶数量，得到低灰阶区域概率分布；

20、s2-3、利用联合概率密度弱化均衡函数得到弱化的低灰阶区域；

21、所述高灰阶区域增强图像的生成单元被配置执行如下动作：

22、s3-1、针对高灰阶区域，对高灰阶区域概率分布进行权重约束处理，均衡化高灰阶区域内不同灰阶的概率密度；根据预设对比度利用pso算法在权重约束处理时对高灰阶区域的概率密度函数pdfuc中的参数进行优化；

23、s3-2、统计高灰阶区域中不同灰阶数量，得到高灰阶区域概率分布；

24、s3-3、利用联合概率密度增强均衡函数得到增强的高灰阶区域；

25、所述重构图像生成单元被配置执行如下动作：利用均衡融合方程将权重约束得到弱化的低灰阶区域与增强的高灰阶区域进行融合，从而增强融合图像的对比度。

26、进一步地，前述的步骤s1-2中，包括如下子步骤：

27、s1-2.1、根据预设区间将图像划分为多个部分，并计算图像各个区间灰度值的累加和；

28、s1-2.2、对特异区域建立二阶多项式，根据建立的二阶多项式分别得到特异不同区间内的灰度值：如下式：

29、

30、式中：x1和x2分别表示特异区域两侧每个区域的灰度值累加和；ξ1、ζ1、ψ1、ξ2、ζ2、ψ2分别表示图像不同区域建立二阶多项式的系数参数；κ,μ,ν分别表示不同区域坐标参数的取值范围；

31、s1-2.3、对不同区间内的灰度值进行累加，得到图像中光强分布的综合二阶多项式：

32、

33、式中：y代表模拟后每个区域所有正常累加灰度值的总和；x'表示图像不同区域的坐标区间；θ,分别代表图像综合二项多项式的系数参数；σ,υ表示图像预设区间划分区域的个数。

34、进一步地，前述的步骤s2-1中，对低灰阶区域概率分布进行权重约束处理，定义如下式：

35、

36、步骤s3-1中，对高灰阶区域概率分布进行权重约束处理，定义如下式：

37、

38、式中：pdflc(i)为低灰阶区域内灰阶的概率密度值；pdfuc(i)为高灰阶区域内灰阶的概率密度值；b,c为功率因子，取值范围在0和1之间；α,β和δ,均为约束决策因子。

39、进一步地，前述的对比度定义如下式：

40、

41、式中：mn为图像对应区域的尺寸；f0(i,j)和f(i,j)为对应区域变化前后的灰度值。

42、进一步地，前述的利用pso算法在权重约束处理时对低灰阶区域的概率密度函数pdflc中的参数进行优化；以及利用pso算法在权重约束处理时对高灰阶区域的概率密度函数pdfuc中的参数进行优化，具体是将所有样本变量中的每一个样本看作是单个鸟类，每个粒子均是所求优化函数空间解中的一个搜索个体，将每个粒子当下的位置作为初始解，根据设定的适应函数依次调节每个粒子的飞行轨迹，逐次选取全局最优解，每个粒子的具体优化过程如下列公式所示：

43、

44、

45、

46、式中：vik+1代表第i个粒子在k+1轮迭代后的修正速度；ω代表惯性权重；c1,c2代表学习因子；rand()代表均匀产生0到1之间的随机数；pbesti代表第i个粒子的极值；代表第i个粒子迭代k轮后的当下位置；gbesti代表粒子群的全局极值；ωmin与ωmax分别代表ω的最小与最大值；f为粒子的当前位置，favg与fmin分别为所有粒子位置平均值与最小值，每次粒子单独求解获得的最优值在pso算法中称为个体极值，粒子群中所有粒子的最优值称为全局最优值，最后，通过设定的迭代次数或者满足适应函数终止条件从而获得待测函数的最优解。

47、进一步地，前述的步骤s2-3中，利用联合概率密度弱化均衡函数得到弱化的低灰阶区域，如下式：

48、

49、i'lc(x,y)＝fl0(x,y)-cdflc(ilc(x,y))                 (12)

50、式中：cdflc表示lgl区域的联合概率密度函数；θ,η,分别表示低灰阶概率密度函数的系数参数；fl0(x,y)分别表示低灰阶区域的像素值；x和y代表lgl区域中像素值的坐标。

51、步骤s3-3中，利用联合概率密度增强均衡函数得到增强的高灰阶区域，如下式：

52、

53、i'uc(x,y)＝fu0(x,y)+cdfuc(iuc(x,y))                   (14)

54、式中：cdfuc表示hgl区域的联合概率密度函数；fu0(x,y)分别表示高灰阶区域的像素值；x和y代表hgl区域中像素值的坐标。

55、进一步地，前述的均衡融合方程，如下式：

56、iout＝λi'lc(x,y)∪(1-λ)i'uc(x,y)                 (15)

57、式中：λ为融合加权因子。

58、相较于现有技术，本发明采用以上技术方案的有益技术效果如下：针对多波长透射图像中异质体区域边缘模糊的问题，提出了一种基于权重约束决策(wcd)图像边缘增强的方法。该方法消除了图像直方图均衡化增强过程中的冲蚀效应和棋盘效应，提高了异质体边缘的识别率。通过帧累加和otsu模型得到高信噪比的掩模图像，根据多波长图像中光强的分布来划分lgl和hgl区域，利用wcd重新定义lgl和hgl区域的灰阶概率密度分布。最后，基于改进的直方图均衡化增强方法获得重建图像。实验结果表明，与传统的图像增强方法相比，本专利所提出的wcd方法不仅显著提高了多波长图像中异质体区域与正常组织区域的对比度，而且能够更准确地检测出异质体区域的边缘。虽然边缘检测仅基于仿体中最简单的异质体，但它为消除图像直方图均衡化增强过程中的冲蚀效应和棋盘效应提供了一个很好的思路。而且wcd方法也可以应用于更多的波长(如近红外波长)，来提高多波长图像不同区域之间的对比度。众所周知，近红外光在乳房成像中是优选的，因为它透射过程中具有更高的透射率，从而进一步促进多波长透射成像在早期乳腺肿瘤筛查中的潜在临床应用。