用于肠道内镜的医学图像增强方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提出了用于肠道内镜的医学图像增强方法，包括：获取肠道内窥镜图像；根据肠道内窥镜HSV图像中分泌物的饱和度特征获取疑似分泌物指数；根据肠道内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取边缘结构清晰度；根据肠道内分泌物区域局部模糊的特征以及边缘结构特征获取叠加模糊程度系数；根据肠道内窥镜不同区域的纹理复杂程度以及边缘结构清晰度获取病变概率指数；根据每个像素点的边缘结构清晰度、叠加模糊程度系数、病变概率指数获取自适应增益函数，实现肠道内镜的医学图像增强。本发明专利技术抑制对不同图像区域进行增强时振铃效应的发生概率，实现对肠道内镜医学图像的自适应增强。图像的自适应增强。图像的自适应增强。

【技术实现步骤摘要】
用于肠道内镜的医学图像增强方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及用于肠道内镜的医学图像增强方法。

技术介绍

[0002]随着科技发展，内窥镜技术逐渐成熟，成为当今应用较为广泛的医学诊断手段之一。如今，内窥镜极大地辅助医生诊断病人病情，并辅助于做微创手术。但是由于人体内部的复杂性，以及光源和噪声的影响，往往采集到的内窥镜图像质量不好。比如肠道内窥镜医学图像，其中包含黏膜皱襞、毛细血管以及分泌物等，由于拍摄光线以及角度的问题，极有可能导致肠道的内窥镜图像模糊。然而肠道内窥镜医学图像质量的好坏会直接影响医生诊断治疗的准确性，因此需要提高肠道内窥镜医学图像的图像质量。
[0003]随着图像处理技术的日益成熟，采用图像增强的方式对内窥镜图像进行处理成为了主流。比如，常见的ACE图像增强算法，ACE图像增强算法的适用范围广，对低照度图像有很好的鲁棒性。但是，ACE图像增强算法处理较复杂的图像，图像细节的保留不佳，往往导致图像增强的效果不够自然，而且容易出现过度增强的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供用于肠道内镜的医学图像增强方法，以解决现有的ACE图像增强算法容易增强效果不自然、且容易过度增强的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了用于肠道内镜的医学图像增强方法，该方法包括以下步骤：获取肠道内窥镜医学图像，所述医学图像包括内窥镜RGB图像以及内窥镜HSV图像；根据内窥镜HSV图像中每个像素点所取局部窗口内像素点之间的饱和度差异获取每个像素点的疑似分泌物指数；利用边缘检测算法获取内窥镜HSV图像中所有边缘像素点的集合；根据内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取每个像素点的边缘结构清晰度；利用阈值分割算法获取所有像素点疑似分泌物指数的分割阈值，根据每个像素点的疑似分泌物指数与分割阈值的对比结果获取像素点的分类结果；根据每个像素点所取窗口内不同类像素点的距离信息以及每个像素点的边缘结构特征获取每个像素点的叠加模糊程度系数；根据肠道内窥镜不同区域的纹理复杂程度以及边缘结构清晰度获取每个像素点的病变概率指数；根据每个像素点的边缘结构清晰度、叠加模糊程度系数、病变概率指数获取每个像素点的增益函数值；根据所有像素点的增益函数值利用图像增强算法实现肠道内镜医学图像的增强。
[0005]优选的，所述根据内窥镜HSV图像中每个像素点所取局部窗口内像素点之间的饱和度差异获取每个像素点的疑似分泌物指数的方法为：以内窥镜HSV图像中每个像素点为中心点，获取每个像素点对应的预设大小的局
部窗口，根据所述局部窗口每个像素点与其相邻像素点之间图像信息的差异获取相邻差异系数；将每个像素点的明度值与每个像素点的相邻差异系数的乘积在所述局部窗口内的累加作为每个像素点的疑似分泌物指数。
[0006]优选的，所述根据所述局部窗口每个像素点与其相邻像素点之间图像信息的差异获取相邻差异系数的方法为：分别获取局部窗口内每个像素点的明度值以及饱和度，获取局部窗口内每一行上每个像素点明度值与每一行上每个像素点前一列像素点明度值之间差值的绝对值，将以自然常数为底数，以所述差值的绝对值为指数的计算结果作为第一组成因子；将以自然常数为底数，以每个像素点饱和度的相反数为指数的计算结果作为第二组成因子；每个像素点的相邻差异系数由第一组成因子、第二组成因子两部分组成，其中，所述相邻差异系数与第一组成因子、第二组成因子成正比关系。
[0007]优选的，所述根据内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取每个像素点的边缘结构清晰度的方法为：根据每个像素点所取局部窗口内边缘像素点之间的距离以及判断函数获取每个像素点的边缘清晰距离；将每个像素点与每个像素点所取局部窗口内每个像素点的色相值之间的差值绝对值作为分子，将窥镜HSV图像中所有像素点色相值的最大值作为分母，将分子与分母的比值在局部窗口内的累加作为第一比例因子；每个像素点的边缘结构清晰度由边缘清晰距离、第一比例因子两部分组成，其中，所述边缘结构清晰度与边缘清晰距离、第一比例因子成正比关系。
[0008]优选的，所述根据每个像素点所取局部窗口内边缘像素点之间的距离以及判断函数获取每个像素点的边缘清晰距离的方法为：判断函数分别将每个像素点所取局部窗口内边缘像素点、非边缘像素点的函数值规定为1、0，将每个像素点与所取局部窗口内每个像素点函数值以及所述像素点之间的欧式距离的乘积作为边缘判断距离；将边缘判断距离在每个像素点所取局部窗口内所有边缘像素点上的累加作为每个像素点的边缘清晰距离。
[0009]优选的，所述根据每个像素点所取窗口内不同类像素点的距离信息以及每个像素点的边缘结构特征获取每个像素点的叠加模糊程度系数的方法为：利用数据映射的方法获取每个像素点的边缘结构清晰度的映射值；根据每个像素点所取局部窗口内分泌物像素点与边缘像素点的距离信息获取每个像素点的类间累加距离；每个像素点的叠加模糊程度系数由映射值、类间累加距离两部分组成，其中，所述叠加模糊程度系数与映射值、类间累加距离成正比关系。
[0010]优选的，所述根据每个像素点所取局部窗口内分泌物像素点与边缘像素点的距离信息获取每个像素点的类间累加距离的方法为：获取每个像素点所取局部窗口内每个分泌物像素点与每个边缘像素点的欧式距
离，将所述局部窗口内所述欧式距离的相反数作为类间距离，将以自然常数为底数，以所述类间距离为指数的计算结果记为第一累加因子；将第一累加因子在每个像素点所取局部窗口内所有边缘像素点上的累加作为每个像素点的类间累加距离。
[0011]优选的，所述根据肠道内窥镜不同区域的纹理复杂程度以及边缘结构清晰度获取每个像素点的病变概率指数的方法为：根据每个像素点所取局部窗口内不同行元素的投影值获取每个像素点的投影偏差量；将所述局部窗口内每一行上每个像素点的边缘结构清晰度与每一行上每个像素点前一列像素点的边缘结构清晰度之间差值的绝对值作为第一差值，将第一差值在每个像素点所取局部窗口内的累加作为边缘结构差异度；每个像素点的病变概率指数由投影偏差量、边缘结构差异度两部分组成，其中所述病变概率指数与投影偏差量、边缘结构差异度成正比关系。
[0012]优选的，所述根据每个像素点所取局部窗口内不同行元素的投影值获取每个像素点的投影偏差量的方法为：利用投影算法分别获取每个像素点所取局部窗口内不同行元素的投影值，将所述局部窗口内相邻两行元素对应投影值之间差值的绝对值在所述局部窗口内的累加作为每个像素点的投影偏差量。
[0013]优选的，所述根据每个像素点的边缘结构清晰度、叠加模糊程度系数、病变概率指数获取每个像素点的增益函数值的方法为：将每个像素点的叠加模糊程度系数与预设参数的和作为第一增益因子；将每个像素点的病变概率指数与预设参数的和作为第二增益因子；将以自然常数为底数，以每个像素点的边缘结构清晰度的相反数为指数的计算结果作为第三增益因子；每个像素点的增益函数值由第一增益因子、第二增益因子、第三增益因子组成，其中，所述增益函数值与第一增益因子、第二增益因子、第三增益因子成正比关系。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于肠道内镜的医学图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取肠道内窥镜医学图像，所述医学图像包括内窥镜RGB图像以及内窥镜HSV图像；根据内窥镜HSV图像中每个像素点所取局部窗口内像素点之间的饱和度差异获取每个像素点的疑似分泌物指数；利用边缘检测算法获取内窥镜HSV图像中所有边缘像素点的集合；根据内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取每个像素点的边缘结构清晰度；利用阈值分割算法获取所有像素点疑似分泌物指数的分割阈值，根据每个像素点的疑似分泌物指数与分割阈值的对比结果获取像素点的分类结果；根据每个像素点所取窗口内不同类像素点的距离信息以及每个像素点的边缘结构特征获取每个像素点的叠加模糊程度系数；根据肠道内窥镜不同区域的纹理复杂程度以及边缘结构清晰度获取每个像素点的病变概率指数；根据每个像素点的边缘结构清晰度、叠加模糊程度系数、病变概率指数获取每个像素点的增益函数值；根据所有像素点的增益函数值利用图像增强算法实现肠道内镜医学图像的增强。2.根据权利要求1所述的用于肠道内镜的医学图像增强方法，其特征在于，所述根据内窥镜HSV图像中每个像素点所取局部窗口内像素点之间的饱和度差异获取每个像素点的疑似分泌物指数的方法为：以内窥镜HSV图像中每个像素点为中心点，获取每个像素点对应的预设大小的局部窗口，根据所述局部窗口每个像素点与其相邻像素点之间图像信息的差异获取相邻差异系数；将每个像素点的明度值与每个像素点的相邻差异系数的乘积在所述局部窗口内的累加作为每个像素点的疑似分泌物指数。3.根据权利要求2所述的用于肠道内镜的医学图像增强方法，其特征在于，所述根据所述局部窗口每个像素点与其相邻像素点之间图像信息的差异获取相邻差异系数的方法为：分别获取局部窗口内每个像素点的明度值以及饱和度，获取局部窗口内每一行上每个像素点明度值与每一行上每个像素点前一列像素点明度值之间差值的绝对值，将以自然常数为底数，以所述差值的绝对值为指数的计算结果作为第一组成因子；将以自然常数为底数，以每个像素点饱和度的相反数为指数的计算结果作为第二组成因子；每个像素点的相邻差异系数由第一组成因子、第二组成因子两部分组成，其中，所述相邻差异系数与第一组成因子、第二组成因子成正比关系。4.根据权利要求1所述的用于肠道内镜的医学图像增强方法，其特征在于，所述根据内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取每个像素点的边缘结构清晰度的方法为：根据每个像素点所取局部窗口内边缘像素点之间的距离以及判断函数获取每个像素点的边缘清晰距离；将每个像素点与每个像素点所取局部窗口内每个像素点的色相值之间的差值绝对值作为分子，将窥镜HSV图像中所有像素点色相值的最大值作为分母，将分子与分母的比值在局部窗口内的累加作为第一比例因子；每个像素点的边缘结构清晰度由边缘清晰距离、第一比例因子两部分组成，其中，所述边缘结构清晰度与边缘判断距离、第一比例因子成正比关系。
5.根据权利要求4所述的用于肠道内镜的医学图像增强方法，其特征在于，所述根据每个像素点所取局部窗口内边缘像素点之间的距离以及判断函数获取每个像素点的边缘清晰距离的方法为...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵珍，方芳，王苗，
申请(专利权)人：济南宝林信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：