一種眼底圖像對比度增強方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及眼底圖像對比度增強方法,該方法很好地彌補了眼底圖像中普遍存在 的光照不均、對比度低的缺陷,基于綠色通道的灰度直方圖特性,自適應(yīng)計算校正系數(shù),對 亮度和對比度較低眼底圖像增強效果較好,同時對于圖像亮度較高的眼底圖像不會出現(xiàn)過 增強現(xiàn)象,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于眼底圖像中各目標(biāo)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在眼科中,由于彩色眼底圖像容易獲取、對人體無害,因此是目前主要的眼科疾病 診斷手段,也是基于圖像處理技術(shù)的眼底目標(biāo)自動檢測的主要研究對象。但由于在彩色眼 底圖像成像時容易受到拍攝環(huán)境、人種以及患者眼底病變程度等客觀因素的影響,導(dǎo)致眼 底圖像中存在光照不均、對比度低等不利因素。通過分析彩色眼底圖像的成像特性,綠色通 道相比于紅色和藍(lán)色通道,對比度最高,圖像信息最豐富,因此多數(shù)檢測眼底目標(biāo)的方法均 將綠色通道作為待處理對象。但在綠色通道中,同樣存在光照不均、對比度低的不利因素。
[0003] 目前已有的預(yù)處理方法在增強對比度、亮度校正方面取得了不錯的效果。但針對 性較強,無法適用于所有的眼底目標(biāo)檢測,同時部分方法須依據(jù)不同的圖像手動設(shè)置參數(shù), 無法實現(xiàn)自適應(yīng)的預(yù)處理。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的上述不足,提供一種能夠基于圖像自身灰度特性 的眼底圖像增強方法。為此,本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案。
[0005] 眼底圖像對比度增強方法,包括下列步驟:
[0006] 1.提取彩色眼底圖像的綠色通道;
[0007] 2.計算灰度直方圖曲線;
[0008] 3.確定主峰及其兩側(cè)第一上升沿;
[0009] 4.采用二次γ-校正函數(shù)實現(xiàn)綠色通道圖像的對比度增強。
[0010] 1.自適應(yīng)性強。本發(fā)明基于綠色通道的灰度直方圖自動計算校正系數(shù),無需手動 設(shè)定閾值。
[0011] 2.增強效果好。本發(fā)明不僅增強了綠色通道的整體對比度,實現(xiàn)了光照補償。同時 對眼底中的主要結(jié)構(gòu)包括黃斑、血管、視盤以及常見的糖尿病視網(wǎng)膜病變包括微動脈瘤、出 血點、硬性滲出物也有很好的增強效果。
【附圖說明】
[0012] 圖1:本發(fā)明的眼底圖像增強方法流程圖。
[0013] 圖2:藍(lán)色通道。
[0014] 圖3:紅色通道。
[0015] 圖4:綠色通道。
[0016] 圖5:綠色通道直方圖曲線。
[0017]圖6:綠色通道對比度增強結(jié)果。
[0018] 圖7:增強后綠色通道灰度直方圖曲線。
[0019] 圖8:不同亮度的眼底圖像增強結(jié)果。
[0020] 圖9:不同病變程度的眼底圖像增強結(jié)果。
【具體實施方式】
[0021] 本發(fā)明的流程如圖1所示,該方法首先基于彩色眼底圖像的成像特性,提取綠色通 道,統(tǒng)計灰度直方圖,計算直方圖曲線,然后進(jìn)行微分計算,確定主峰及其兩側(cè)第一上升沿, 將灰度級分成三部分,基于灰度直方圖的特性,分別對三個灰度級區(qū)域進(jìn)行校正,實現(xiàn)綠色 通道圖像的對比度增強。下面結(jié)合附圖,對本發(fā)明技術(shù)方案的具體實施過程加以說明。 [0022] 1.提取彩色眼底圖像綠色通道
[0023]在彩色眼底圖像成像時,光通過瞳孔進(jìn)入眼底,眼底對藍(lán)光吸收最好,對紅光吸收 最少,是主要的反射光,對于綠光的吸收介于紅光和藍(lán)光之間。因此彩色眼底圖像的藍(lán)色通 道整體偏暗(如圖2所示),而紅色通道整體偏亮(如圖3所示),綠色通道相比于紅色和藍(lán)色 通道對比度最高、信息最豐富(如圖4所示)。所以多數(shù)檢測眼底目標(biāo)的方法均將綠色通道作 為待處理對象,本發(fā)明同樣選取綠色通道作為增強對象。
[0024] 2.計算灰度直方圖曲線
[0025]統(tǒng)計眼底綠色通道中各灰度級對應(yīng)的像素個數(shù),計算綠色通道直方圖曲線(如圖5 所示),橫坐標(biāo)為灰度級,縱坐標(biāo)為每個灰度級對應(yīng)的像素個數(shù)。
[0026] 3.確定主峰及其兩側(cè)第一上升沿
[0027]圖像整體灰度分布集中,紅線之間是綠色通道主要的灰度級分布區(qū)域,即校正的 主要區(qū)域。首先確定主峰即對應(yīng)像素個數(shù)最多的灰度級,然后通過計算直方圖曲線的斜率, 得到直方圖曲線的主峰兩側(cè)第一上升沿 X1、X2即斜率第一次發(fā)生較大變化的點。
[0028] 4 ·第一次γ-校正
[0029] 為突出綠色通道中的暗目標(biāo)包括血管、微動脈瘤和出血點,第一次校正的目的是 降低圖像整體亮度,即令Tifl,
[0030]
(1)
[0031] 3.二次丫_校正
[0032]為增強圖像對比度、突出視盤和硬性滲出物,需進(jìn)行第二次校正,將X1作為二次校 正的起始點,X2作為結(jié)束點,在第一次校正結(jié)果基礎(chǔ)上,對(XI,X2)所在區(qū)域進(jìn)行二次校正, 即令γ2>1,二次校正函數(shù)為
[0033]
(2)
[0034] 對公式(1)、(2)整理可得
[0035]
[0036] 將灰度值大于χ2的像素點置為255。
[0037] 4.校正系數(shù)計算
[0038] 由于在[0,X1]灰度范圍內(nèi)的像素點多為噪聲,為排除對于眼底目標(biāo)檢測的干擾, 使校正后的圖像背景中噪聲降到最低,即降低背景中噪聲的灰度級。因此本發(fā)明將噪聲點 的輸出灰度級限制在[0,Τι]范圍內(nèi),對于公式(3)的第一式,取χ = ?,并令Γ (χ)=Τι
[0039]
[0040] 同時在增加目標(biāo)與背景的對比度的同時,保證校正后眼底圖像不出現(xiàn)過校正,即 灰度級不能過高。本發(fā)明以視盤的最高灰度級1~ 2作為二次校正的最高輸出灰度級。因此對 公式(3)的第二式,代入(4)式的結(jié)果,取Χ = Χ2,并令Γ (χ) = Τ2
[0041]
[0042] 綠色通道增強結(jié)果如圖6所示,增強后綠色通道的灰度直方圖曲線如圖7所示。
[0043] 本發(fā)明提出一種基于灰度直方圖的眼底圖像對比度增強方法。該方法基于眼底圖 像的灰度分布特性,不僅對不同亮度眼底圖像增強效果較好(如圖8所示),對不同病變程度 的眼底圖像同樣獲得很好的增強效果(如圖9所示)。
【主權(quán)項】
1. 一種眼底圖像對比度增強方法,所述方法包括下列步驟: 步驟1:提取彩色眼底圖像的綠色通道; 步驟2:計算灰度直方圖曲線; 步驟3:確定主峰及其兩側(cè)的第一上升沿; 步驟4:采用二次γ-校正函數(shù)實現(xiàn)綠色通道圖像的對比度增強,校正函數(shù)Γ(χ)為其中γ 1、γ 2為校正系數(shù),χι、χ2為校正區(qū)域的灰度級閾值。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種眼底圖像對比度增強方法,其特征在于,步驟3中,基于綠 色通道的灰度直方圖特性,自適應(yīng)計算主峰及其兩側(cè)第一上升沿Xl、Χ2,作為二次校正的起 始點和結(jié)束點。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種眼底圖像對比度增強方法,其特征在于,步驟4中,選擇校 正系數(shù)γ i的原則是限制噪聲的輸出灰度級在[〇,Τ」范圍內(nèi),根據(jù)計算T 1。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種眼底圖像對比度增強方法,其特征在于,步驟4中,選擇校 正系數(shù)γ 2的原則是將視盤的最高灰度ST2作為二次校正的最高輸出灰度級,根據(jù)計算T 2。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于灰度直方圖的眼底圖像二次γ-校正對比度增強方法,該方法首先提取綠色通道,計算灰度直方圖曲線;然后確定直方圖曲線的主峰以及主峰兩側(cè)的第一上升沿;最后采用二次γ-校正函數(shù)實現(xiàn)眼底圖像綠色通道的對比度增強。本發(fā)明充分利用綠色通道的灰度直方圖特性,自適應(yīng)性強,有效地彌補眼底圖像中普遍存在的光照不均、對比度低等缺陷,顯著增強圖像的對比度,并很好地保留圖像的細(xì)節(jié)和有效信息,便于后續(xù)眼底目標(biāo)的檢測。
【IPC分類】G06T5/40, G06T5/00
【公開號】CN105488768
【申請?zhí)枴緾N201510859494
【發(fā)明人】肖志濤, 張欣鵬, 耿磊, 張芳, 吳駿
【申請人】天津工業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年4月13日
【申請日】2015年11月27日