【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种基于gpu的内窥镜实时图像处理方法及系统。
技术介绍
1、内窥镜通常向被检体内插入呈细长形状的挠性的插入部，从该插入部前端照明由光源装置供给的照明光，通过由插入部前端的摄像部接受该照明光的反射光而拍摄体内图像。
2、目前的内窥镜手术中，医生持镜手专职操控内窥镜对准视角，由于内窥镜本体较长，持镜手在移动视角时，容易持镜不稳，进而引起内窥镜图像产生抖动，影响成像质量，且在传统技术中，多数内窥镜采用白光摄像模组获取采集图像，并通过图像处理设备对图像进行处理，最后通过显示设备显示处理后的图像，然而，传统内窥镜中显示设备所显示的处理后的图像质量较低，无法对医生手术进行准确的显示与引导。
3、因此，亟需提出一种可以提高成像质量以用于提高显示与引导准确性的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法及系统。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以提高成像质量以用于提高显示与引导准确性的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法及系统。
2、一方面，提供一种基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，所述方法包括：
3、获取内窥镜实时图像，以及内窥镜相关参数信息，所述相关参数信息至少包括内窥镜位置、移动方向、移动速度、抖动偏移值以及规格参数，所述内窥镜实时图像包括多个窄带图像；
4、对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息，并基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景；
5、基于所述相关参数信
6、响应于检测到所述第二图像信息符合预设标准时，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染，将渲染后的所述第二图像信息推送至显示终端。
7、可选的，在对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息之前，所述方法还包括：
8、对所述多个窄带图像进行预处理，所述预处理的方法包括：
9、对所述多个窄带图像进行低通滤波处理，得到目标低通滤波图像；
10、对所述目标低通滤波图像进行去噪处理，得到目标窄带图像。
11、可选的，对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息包括：
12、获取同一组别的多个目标窄带图像；
13、对所述多个目标窄带图像进行图像对齐处理，得到目标组别对应的待融合图像；
14、基于图像融合算法，对所述待融合图像进行融合处理，得到所述第一图像信息。
15、可选的，基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景包括：
16、根据所述第一图像信息，确定所述内窥镜的初始位姿信息；
17、基于所述内窥镜的初始位姿信息，确定三维场景的初始坐标系；
18、根据所述内窥镜的规格参数以及所述三维场景的初始坐标系，确定目标三维场景。
19、可选的，基于所述相关参数信息，确定目标参数评估值包括：
20、对所述相关参数信息进行归一化处理；
21、将归一化处理后的所述相关参数信息输入至预设的数据处理模型中，所述数据处理模型包括：
22、
23、其中，表示模型输出值，表示平稳性赋值，表示调节函数，表示修正系数，表示弧度，表示移动速度，表示移动方向赋值，表示规格参数赋值之和，表示图像传输时延，表示内窥镜位置赋值，表示抖动偏移值；
24、基于所述数据处理模型的输出结果，确定所述目标参数评估值包括：
25、将所述模型输出值定义为所述目标参数评估值。
26、可选的，根据所述目标参数评估值对所述三维场景进行修正，得到第二图像信息包括：
27、响应于检测到所述目标参数评估值小于或等于第一预设值时，基于第一预设映射表，确定第一修正值，以对所述三维场景进行修正；
28、响应检测到所述目标参数评估值大于第一预设值且小于第二预设值时，基于第二预设映射表，确定第二修正值，以对所述三维场景进行修正；
29、响应检测到所述目标参数评估值大于第二预设值时，基于第三预设映射表，确定第三修正值，以对所述三维场景进行修正；
30、定义修正后的三维场景为所述第二图像信息。
31、可选的，在响应于检测到所述第二图像信息符合预设标准时，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染之前，所述方法还包括：
32、获取实时图像对应症状的标准图像信息；
33、计算所述标准图像信息与所述第二图像信息之间的相似度；
34、根据所述相似度，确定所述第二图像信息是否符合预设标准。
35、可选的，所述方法还包括：
36、响应于检测到所述相似度大于第三预设值时，确定所述第二图像信息符合预设标准。
37、可选的，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染，将渲染后的所述第二图像信息推送至显示终端包括：
38、响应于检测到所述第二图像信息符合预设标准时，根据第一参数信息，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染；
39、响应于检测到所述第二图像信息不符合预设标准时，根据第二参数信息，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染；
40、将所述渲染后的所述第二图像信息推送至显示终端；
41、其中，所述第二参数信息与所述第二参数信息的数值差大于第四预设值且小于第五预设值。
42、另一方面，提供了一种基于gpu的内窥镜实时图像处理系统，所述系统包括：
43、数据获取模块，用于获取内窥镜实时图像，以及内窥镜相关参数信息，所述相关参数信息至少包括内窥镜位置、移动方向、移动速度、抖动偏移值以及规格参数，所述内窥镜实时图像包括多个窄带图像；
44、图像处理模块，用于对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息，并基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景；
45、修正模块，用于基于所述相关参数信息，确定目标参数评估值，并根据所述目标参数评估值对所述三维场景进行修正，得到第二图像信息；
46、信息推送模块，用于响应于检测到所述第二图像信息符合预设标准时，利用gpu对所述第二图像信息进行渲染，将渲染后的所述第二图像信息推送至显示终端。
47、再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
48、获取内窥镜实时图像，以及内窥镜相关参数信息，所述相关参数信息至少包括内窥镜位置、移动方向、移动速度、抖动偏移值以及规格参数，所述内窥镜实时图像包括多个窄带图像；
49、对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息，并基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景；
50、基于所述相关参数信息，确定目标参数评估值，并根据所述目标参数评估值对所述三维场景进行修正，得到第二图像信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，在对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息包括：
4.根据权利要求3所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景包括：
5.根据权利要求4所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，基于所述相关参数信息，确定目标参数评估值包括：
6.根据权利要求5所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，根据所述目标参数评估值对所述三维场景进行修正，得到第二图像信息包括：
7.根据权利要求6所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，在响应于检测到所述第二图像信息符合预设标准时，利用GPU对所述第二图像信息进行渲染之前，所述方法还包括：
8.根据权利
9.根据权利要求8所述的基于GPU的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，利用GPU对所述第二图像信息进行渲染，将渲染后的所述第二图像信息推送至显示终端包括：
10.一种基于GPU的内窥镜实时图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，在对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，对所述多个窄带图像进行融合，得到第一图像信息包括：
4.根据权利要求3所述的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，基于所述第一图像信息，构建对应的三维场景包括：
5.根据权利要求4所述的基于gpu的内窥镜实时图像处理方法，其特征在于，基于所述相关参数信息，确定目标参数评估值包括：
6.根据权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐永安，林文晶，
申请(专利权)人：华伦医疗用品深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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