一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及內(nèi)窺鏡圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，提供了一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法，包括：獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值；計(jì)算圖像的色偏值；計(jì)算特征點(diǎn)集合Q；用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值；將用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值所得到的圖像矩陣替換原始圖像，返回獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟進(jìn)行下次迭代。本發(fā)明還提供了一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)。本發(fā)明能夠消除光照不均對(duì)內(nèi)窺鏡圖像帶來的影響。
【專利說明】—種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及內(nèi)窺鏡圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]醫(yī)學(xué)內(nèi)窺鏡已廣泛應(yīng)用于微創(chuàng)外科手術(shù)中，由體外經(jīng)過人體自然腔道送入體內(nèi)，對(duì)體內(nèi)疾病進(jìn)行檢查，可以直接觀察到臟器內(nèi)腔病變，確定其部位、范圍，并可進(jìn)行照相、活檢或刷片，大大提高了疾病的診斷準(zhǔn)確率，特別是癌癥的診斷準(zhǔn)確率。內(nèi)窺鏡照明光由光纖束導(dǎo)入，為會(huì)聚光照明，以照明光最強(qiáng)點(diǎn)為中心，徑向逐漸減弱，光照不均勻，從而導(dǎo)致內(nèi)窺鏡圖像的亮度不均勻和局部對(duì)比度低這一問題。
[0003]目前，解決該問題的方法主要是采用均值濾波迭代修正算法來消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的現(xiàn)象。該迭代修正算法是在對(duì)圖像進(jìn)行均值濾波的基礎(chǔ)上，計(jì)算原始圖像與濾波后的圖像的偏差圖像，再根據(jù)偏差對(duì)原始圖像進(jìn)行修正，偏差較大時(shí)(取一個(gè)經(jīng)驗(yàn)閾值)，對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)用均值濾波后的值替換，并以修正后的圖像作為下次的輸入圖像進(jìn)行迭代，從而在逐步迭代的過程中消除光照不均的影響。但是，在迭代過程中，因?yàn)樗x滑動(dòng)窗口(即濾波模板)的大小沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)，從而會(huì)影響最終的濾波結(jié)果，即魯棒性不好；并且，當(dāng)選取的滑動(dòng)窗口不恰當(dāng)時(shí)，該迭代算法將完全失效。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法和系統(tǒng)，使內(nèi)窺鏡圖像光照不均的現(xiàn)象得到良好的抑制。
[0005]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法，包括:
[0006]獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值；
[0007]計(jì)算圖像的色偏值；
[0008]計(jì)算特征點(diǎn)集合Q ；
[0009]用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值；
[0010]將用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值所得到的圖像矩陣替換原始圖像，返回獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟進(jìn)行下次迭代。
[0011]進(jìn)一步地，所述方法還包括:當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，結(jié)束。
[0012]優(yōu)選地，所述獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟包括:
[0013]計(jì)算輸入的原始圖像的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)；[0014]利用三次樣條插值擬合得到圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面；
[0015]按照下式計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值:
[0016]EnvR(x, y) = (EnuR (χ, y) +EndR (χ, y)) /2
[0017]Envc (χ, y) = (Enuc (χ, y) +Endc (χ, y)) /2 l≤x≤M, l≤y≤N
[0018]ΕηνΒ(χ, y) = (EnuB (χ, y) +EndB (χ, y)) /2
[0019]其中，{EnuR(χ,y) > Enuc(χ, y)、EnuB(x, y)}是圖像的上包絡(luò)曲面，{EndR(x, y)、Endc(x, y) >EndB(x, y)}是圖像的下包絡(luò)曲面，{EnvR (x, y) > Envc (x, y) > EnνΒ (χ, y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的局部包絡(luò)均值，M和N分別為圖像的寬度和高度。
[0020]優(yōu)選地，所述計(jì)算圖像的色偏值的步驟具體為:
[0021]按照下式計(jì)算圖像的色偏值:
[0022]DevE(x, y) = fE(x, y) -EnvR(x, y)
[0023]Devc (x, y) = fG(x, y) -Envc (χ, y) l≤x≤M, l≤y≤N
[0024]DeνΒ (χ, y) = fB(x, y) -EnνΒ (x, y)
[0025]其中，{fK(x，y)、fc(x，y)、fB(x，y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的原始顏色分量值，{DevK(x,y) > Devc (x, y) > DevB (x, y)}是圖像在點(diǎn)(x, y)的色偏值。
[0026]優(yōu)選地,所述特征點(diǎn)集合Q是指滿足下式的特征點(diǎn)的集合:
[0027]Tmin k ( Devk (X，y) ( Ts min k or Ts max k ( Devk (x, y) ( Tmax k k = R，G，B
[0028]其中，Tmaxk是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最大值，Tmink 是{Devk (x, y), k = R, G,B}中的最小值，Tsmink = l/6Tmink> Tsmaxk = l/6Tmaxk。
[0029]優(yōu)選地，所述局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)分別為輸入的原始圖像的點(diǎn)(X，y)在其3 X 3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。
[0030]本發(fā)明還提供了一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)，包括:
[0031]局部包絡(luò)均值計(jì)算單元，用于獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值；
[0032]色偏值計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像的色偏值；
[0033]特征點(diǎn)集合Q計(jì)算單元，用于計(jì)算特征點(diǎn)集合Q ;
[0034]局部包絡(luò)均值替換單元，用于將特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值；
[0035]圖像替換單元，用于將局部包絡(luò)均值替換單元處理后得到的圖像矩陣替換原始圖像。
[0036]進(jìn)一步地，所述系統(tǒng)還包括:局部包絡(luò)均值變化判斷單元，用于判斷當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，結(jié)束迭代過程。
[0037]優(yōu)選地，所述局部包絡(luò)均值計(jì)算單元包括:
[0038]局部極值點(diǎn)計(jì)算模塊，用于計(jì)算輸入的原始圖像的局部極大值點(diǎn)和局部極小值
占.[0039]包絡(luò)曲面擬合模塊，用于利用三次樣條插值擬合得到圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面；
[0040]局部包絡(luò)均值計(jì)算模塊，用于按照下式計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值:
[0041]EnvR(x, y) = (EnuR (χ, y) +EndR (χ, y)) /2[0043]ΕηνΒ(χ, y) = (EnuB (χ, y) +EndB (χ, y)) /2
[0044]其中，{EnuR(χ, y) > Enuc (χ, y)、EnuB(x, y)}是圖像的上包絡(luò)曲面，{EndR (x, y)、Endc(x, y) >EndB(x, y)}是圖像的下包絡(luò)曲面，{EnvR (x, y) > Envc (x, y) > EnνΒ (χ, y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的局部包絡(luò)均值，M和N分別為圖像的寬度和高度。
[0045]優(yōu)選地，所述色偏值計(jì)算單元根據(jù)局部包絡(luò)均值計(jì)算單元計(jì)算出的局部包絡(luò)均值，按照下式計(jì)算圖像的色偏值:
[0049]其中，{fK(x，y)、fc(x，y)、fB(x，y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的原始顏色分量值，{DevK(x,y) > Devc (x, y) > DevB (x, y)}是圖像在點(diǎn)(x, y)的色偏值。
[0050]優(yōu)選地,所述特征點(diǎn)集合Q是指滿足下式的特征點(diǎn)的集合:
[0053]優(yōu)選地，所述局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)分別為輸入的原始圖像的點(diǎn)(X，y)在其3 X 3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。
[0054]本發(fā)明的有益效果在于:通過計(jì)算內(nèi)窺鏡圖像的色偏值對(duì)原始圖像進(jìn)行修正，并以修正后的圖像作為下次輸入圖像進(jìn)行迭代，在修正圖像的過程中采用特征點(diǎn)集合Q來代替現(xiàn)有方法中的滑動(dòng)窗口，克服了因?yàn)榛瑒?dòng)窗口的大小沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)所帶來的影響，從而消除光照不均對(duì)內(nèi)窺鏡圖像帶來的影響。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0055]圖1為本發(fā)明實(shí)施例1消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法流程圖；
[0056]圖2為本發(fā)明實(shí)施例2消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法流程圖；
[0057]圖3為本發(fā)明實(shí)施例3消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法流程圖；
[0058]圖4為本發(fā)明實(shí)施例4消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0059]圖5為本發(fā)明實(shí)施例5消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0060]圖6為本發(fā)明實(shí)施例6消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0061]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0062]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法，包括:
[0063]獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值；
[0064]計(jì)算圖像的色偏值；[0065]計(jì)算特征點(diǎn)集合Q ；
[0066]用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值；
[0067]將用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值所得到的圖像矩陣替換原始圖像，返回獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟進(jìn)行下次迭代。
[0068]本發(fā)明通過計(jì)算內(nèi)窺鏡圖像的色偏值對(duì)原始圖像進(jìn)行修正，并以修正后的圖像作為下次輸入圖像進(jìn)行迭代，在修正圖像的過程中采用特征點(diǎn)集合Q來代替現(xiàn)有方法中的滑動(dòng)窗口，克服了因?yàn)榛瑒?dòng)窗口的大小沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)所帶來的影響，從而消除光照不均對(duì)內(nèi)窺鏡圖像帶來的影響。
[0069]實(shí)施例1:
[0070]請(qǐng)參閱圖1，為本發(fā)明一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法實(shí)施例，該方法包括以下步驟:
[0071]步驟SlOl:獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值。
[0072]其中，輸入原始圖像的局部極值點(diǎn)包括局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)，其獲取方式有多種，可根據(jù)需要得到的圖像效果的不同采用不同的獲取方式，本實(shí)施例不做限制。例如，選取3X3、5X 5或者7X7方窗，優(yōu)選地，可采用選取輸入原始圖像的點(diǎn)(x，y)在其3X3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)作為局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)的方式。圖像的上、下包絡(luò)曲面可通過三次樣條插值擬合的方式得到，具體的計(jì)算函數(shù)此處不予列出，有庫函數(shù)可以直接采用，本領(lǐng)域技術(shù)人員知曉其計(jì)算過程。根據(jù)圖像的上、下包絡(luò)曲面來計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值。在本發(fā)明所提供的所有實(shí)施例中，均是按照?qǐng)D像的RGB三原色進(jìn)行相關(guān)值的計(jì)算。
[0073]步驟S102:計(jì)算圖像的色偏值。
[0074]其中，圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的原始顏色分量值與其局部包絡(luò)均值的差值即為圖像的色偏值，反映了該點(diǎn)各顏色分量值與局部平均灰度的偏離程度。
[0075]步驟S103:計(jì)算特征點(diǎn)集合Q。
[0076]其中，特征點(diǎn)集合Q可根據(jù)需要得到的圖像效果的不同采取不同的定義。一般來說，在色偏值中選取一個(gè)最大值和一個(gè)最小值，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取一個(gè)最大閾值和最小閾值，色偏值在最小值?最小閾值，或者最大閾值?最大值范圍內(nèi)的點(diǎn)選入特征點(diǎn)集合Q。
[0077]步驟S104:用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換該點(diǎn)的原始顏色分量值。
[0078]其中，特征點(diǎn)集合Q中的點(diǎn)的原始顏色分量值與局部包絡(luò)均值的差在預(yù)設(shè)的范圍內(nèi)，也即兩者間相差較大，需要用該點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換其原始顏色分量值。
[0079]步驟S105:用步驟S104所得到的圖像矩陣替換原始圖像。
[0080]在步驟S105之后，返回步驟SlOl進(jìn)行下次迭代。
[0081]其中，步驟S105用步驟S104所得到的圖像矩陣替換原始圖像后，步驟SlOl中輸入的原始圖像即為步驟S105中替換后的圖像，從而在逐步迭代的過程中消除光照不均的影響。
[0082]本實(shí)施例通過計(jì)算內(nèi)窺鏡圖像的色偏值對(duì)原始圖像進(jìn)行修正，并以修正后的圖像作為下次輸入圖像進(jìn)行迭代，在修正圖像的過程中采用特征點(diǎn)集合Q來代替現(xiàn)有方法中的滑動(dòng)窗口，克服了因?yàn)榛瑒?dòng)窗口的大小沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)所帶來的影響，從而消除光照不均對(duì)內(nèi)窺鏡圖像帶來的影響。
[0083]實(shí)施例2:
[0084]請(qǐng)參閱圖2所示，為本發(fā)明一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法的較佳實(shí)施例，該方法從步驟S201~S205與實(shí)施例1中的步驟SlOl~S105相同，此處不再詳細(xì)描述，只對(duì)該方法在實(shí)施例1基礎(chǔ)上所增加的步驟進(jìn)行描述。
[0085]本實(shí)施例中，在步驟S205之后，還包括步驟S206:判斷前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化是否小于預(yù)設(shè)的閾值，如果是，則結(jié)束，否則返回步驟S201。
[0086]當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化不小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，說明還未達(dá)到收斂條件，需要對(duì)圖像繼續(xù)進(jìn)行增強(qiáng)處理。經(jīng)過多次迭代后，當(dāng)前后兩次迭代中局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值，說明已不需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，則結(jié)束迭代過程。其中，閾值可以根據(jù)具體的計(jì)算情況進(jìn)行預(yù)設(shè)，此處不做限制。
[0087]實(shí)施例3:
[0088]請(qǐng)參閱圖3所示，為本發(fā)明一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法的較佳實(shí)施例，該方法包括以下步驟:
[0089]步驟S301:計(jì)算輸入的原始圖像的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。
[0090]其中，本實(shí)施例選取輸入原始圖像的點(diǎn)(x，y)在其3X3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)作為局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。
[0091]步驟S302:利用三次樣條插值擬合得到圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面。
[0092]其中，具體的計(jì)算函數(shù)此處不予列出，有庫函數(shù)可以直接采用，本領(lǐng)域技術(shù)人員知曉其計(jì)算過程。
[0093]步驟S303:根據(jù)圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面，按照公式(I)計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值:
[0094]EnvR(x, y) = (EnuR (χ, y) +EndR (χ, y)) /2
[0095]Envc (χ, y) = (Enuc (χ, y) +Endc (χ, y)) /2 l≤x≤M, l≤y≤N (I)
[0096]ΕηνΒ(χ, y) = (EnuB (χ, y) +EndB (χ, y)) /2
[0097]公式(I)中，{EnuR(χ,y) > Enuc (χ, y) > EnuB (χ, y)}是圖像的上包絡(luò)曲面，{EndR(x,y) > Endc(x, y) > EndB (x, y)}是圖像的下包絡(luò)曲面，{EnvR (x, y) > Envc(x, y) > EnvB (x, y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的局部包絡(luò)均值，M和N分別為圖像的寬度和高度。
[0098]步驟S304:按照公式(2)計(jì)算圖像的色偏值:
[0099]DevE(x, y) = fE(x, y) -EnvR(x, y)
[0100]Devc (x, y) = fG(x, y) -Envc (χ, y) l≤x≤M, l≤y≤N (2)
[0101]DeνΒ (χ, y) = fB(x, y) -EnνΒ (x, y)
[0102]公式(2)中，{fK(X，y)、fe(X，y)、fB(X，y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的原始顏色分量值，{DevE (x, y) > Devc (x, y) > DevB (x, y)}是圖像在點(diǎn)(x, y)的色偏值。
[0103]從公式(2)可知，圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的原始顏色分量值與其局部包絡(luò)均值的差值即為圖像的色偏值，反映了該點(diǎn)各顏色分量值與局部平均灰度的偏離程度。
[0104]步驟S305:計(jì)算滿足公式(3)的特征點(diǎn)的集合Q:[0105]Tmink ( Devk (x, y) ( Ts min k or Ts max k ( Devk (x, y) ( Tmax k k = R，G，B (3)
[0106]公式(3)中，Tmaxk是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最大值，Tmink 是{Devk (x, y),k = R，G，B}中的最小值，{Tsmink、Tsmaxk, k = R，G，B}是最小閾值和最大閾值，可以根據(jù)圖像中灰度值的方差來確定，根據(jù)內(nèi)窺鏡圖像的處理經(jīng)驗(yàn)，我們確定Tsmink = l/6Tmink、Tsmaxk =l/6Tmaxk，其中Tmink為負(fù)值。最大閾值與最小閾值和色偏值的最大值和最小值之間的倍數(shù)關(guān)系，當(dāng)處理內(nèi)窺鏡圖像以外的其他圖像時(shí)，需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取最合適的倍數(shù)，此處不一一列舉。只需要R、G、B三原色中某一項(xiàng)的色偏值滿足公式(3)的點(diǎn)即可以列入特征點(diǎn)集合Q。
[0107]步驟S306:用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換該點(diǎn)的原始顏色分量值。
[0108]其中，特征點(diǎn)集合Q中的點(diǎn)的原始顏色分量值與局部包絡(luò)均值的差在預(yù)設(shè)的范圍內(nèi)，也即兩者間相差較大，需要用該點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換其原始顏色分量值。
[0109]步驟S307:用步驟S306所得到的圖像矩陣替換原始圖像。
[0110]其中，步驟S307用步驟S306得到的圖像矩陣替換原始圖像后，步驟S301中輸入的原始圖像即為步驟S307中替換后的圖像，從而在逐步迭代的過程中消除光照不均的影響。
[0111]步驟S308:判斷前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化是否小于預(yù)設(shè)的閾值，如果是，則結(jié)束，否則返回步驟S301。
[0112]當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化不小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，說明還未達(dá)到收斂條件，需要對(duì)圖像繼續(xù)進(jìn)行增強(qiáng)處理。經(jīng)過多次迭代后，當(dāng)前后兩次迭代中局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值，說明已不需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，則結(jié)束迭代過程。其中，閾值可以根據(jù)具體的計(jì)算情況進(jìn)行預(yù)設(shè)，此處不做限制。
[0113]本實(shí)施例的方法不僅可用于內(nèi)窺鏡圖像的處理，還可以用于自然圖像的處理。表I是本實(shí)施例的方法與現(xiàn)有技術(shù)的均值濾波迭代修正算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，經(jīng)過本發(fā)明實(shí)施例的方法處理過的圖像，信噪比與現(xiàn)有技術(shù)的方法處理過的圖像信噪比相比較有一定的提高，噪點(diǎn)減少，圖像質(zhì)量得到增強(qiáng)，能夠很好的消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的現(xiàn)象。
[0114]表I本實(shí)施例與現(xiàn)有技術(shù)處理過的圖像信噪比對(duì)比
[0115]
【權(quán)利要求】
1.一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的方法，其特征在于，包括: 獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值； 計(jì)算圖像的色偏值； 計(jì)算特征點(diǎn)集合Q ； 用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值； 將用特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值所得到的圖像矩陣替換原始圖像，返回獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟進(jìn)行下次迭代。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，結(jié)束。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值的步驟包括: 計(jì)算輸入的原始圖像的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)； 利用三次樣條插值擬合得到圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面； 按照下式計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值:
EnvR(x, y) = (EnuR (x, y) +EndR (x, y)) /2 Envc (x，y) = (Enuc (x, y) +Endc (x，y))/2
l≤x≤M, l≤y≤N EnvB (x, y) = (EnuB (x, y) +EndB (x, y))/2
其中，{EnuR(x, y) > Enuc (x, y) > EnuB (x, y)}是圖像的上包絡(luò)曲面，{EndR(x, y) >EndG(x,y) >EndB(x, y)}是圖像的下包絡(luò)曲面，{EnvR(x, y) > Envc (χ, y) > EnνΒ (χ, y)}是圖像在點(diǎn)(χ,y)的局部包絡(luò)均值，M和N分別為圖像的寬度和高度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算圖像的色偏值的步驟具體為: 按照下式計(jì)算圖像的色偏值:
DevK(x, y) = fE (x, y) -EnvE (x, y)
Devc (x, y) = fG (χ, y) -Envc (χ, y) 1 ≤ χ ≤ Μ, 1 ≤ y ≤ N
DeνΒ (χ, y) = fB (χ, y) -EnνΒ (χ, y) 其中，{fR(x，y)、fc(x，y)、fB(x，y)}是圖像在點(diǎn)(x，y)的原始顏色分量值，{DevK(x,y)、Devc (x, y)、DevB(x, y)}是圖像在點(diǎn)(x, y)的色偏值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征點(diǎn)集合Q是指滿足下式的特征點(diǎn)的集合:
Tmin k ( Devk (X，y) ( Ts min k or Ts max k ( Devk (x, y) ( Tmax k k = R，G，B其中，Tmaxk 是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最大值，Tmink 是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最小值，Tsmink = l/6Tmink、Tsmaxk = l/6Tmaxk。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)分別為輸入的原始圖像的點(diǎn)(x，y)在其3X3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。
7.一種消除內(nèi)窺鏡圖像光照不均的系統(tǒng)，其特征在于，包括: 局部包絡(luò)均值計(jì)算單元，用于獲取輸入的原始圖像的局部極值點(diǎn)，擬合出圖像的上、下包絡(luò)曲面，計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值；色偏值計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像的色偏值； 特征點(diǎn)集合Q計(jì)算單元，用于計(jì)算特征點(diǎn)集合Q ； 局部包絡(luò)均值替換單元，用于將特征點(diǎn)集合Q中每個(gè)點(diǎn)的局部包絡(luò)均值替換所述點(diǎn)的原始顏色分量值； 圖像替換單元，用于將局部包絡(luò)均值替換單元處理后得到的圖像矩陣替換原始圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括:局部包絡(luò)均值變化判斷單元，用于判斷當(dāng)前后兩次迭代中，局部包絡(luò)均值的變化小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，結(jié)束迭代過程。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述局部包絡(luò)均值計(jì)算單元包括: 局部極值點(diǎn)計(jì)算模塊，用于計(jì)算輸入的原始圖像的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)； 包絡(luò)曲面擬合模塊，用于利用三次樣條插值擬合得到圖像的上包絡(luò)曲面和下包絡(luò)曲面； 局部包絡(luò)均值計(jì)算模塊，用于按照下式計(jì)算圖像的局部包絡(luò)均值:
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述色偏值計(jì)算單元根據(jù)局部包絡(luò)均值計(jì)算單元計(jì)算出的局部包絡(luò)均值，按照下式計(jì)算圖像的色偏值:

11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征點(diǎn)集合Q是指滿足下式的特征點(diǎn)的集合:
Tmin k ( Devk (X，y) ( Ts min k or Ts max k ( Devk (x, y) ( Tmax k k = R，G，B其中，Tmaxk 是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最大值，Tmink 是{Devk (x, y), k = R, G, B}中的最小值，Tsmink = l/6Tmink、Tsmaxk = l/6Tmaxk。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)分別為輸入的原始圖像的點(diǎn)(x，y)在其3X3鄰域內(nèi)的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK103455977SQ201210180976
【公開日】2013年12月18日 申請(qǐng)日期:2012年6月4日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月4日
【發(fā)明者】李凌, 辜嘉, 余燕, 李志成, 張永亮 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院