一种眼底图像对比度增强方法技术

本发明专利技术涉及一种基于灰度直方图的眼底图像二次γ-校正对比度增强方法，该方法首先提取绿色通道，计算灰度直方图曲线；然后确定直方图曲线的主峰以及主峰两侧的第一上升沿；最后采用二次γ-校正函数实现眼底图像绿色通道的对比度增强。本发明专利技术充分利用绿色通道的灰度直方图特性，自适应性强，有效地弥补眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低等缺陷，显著增强图像的对比度，并很好地保留图像的细节和有效信息，便于后续眼底目标的检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及眼底图像对比度增强方法，该方法很好地弥补了眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低的缺陷，基于绿色通道的灰度直方图特性，自适应计算校正系数，对亮度和对比度较低眼底图像增强效果较好，同时对于图像亮度较高的眼底图像不会出现过增强现象，属于图像处理
，可应用于眼底图像中各目标检测方法。
技术介绍
在眼科中，由于彩色眼底图像容易获取、对人体无害，因此是目前主要的眼科疾病诊断手段，也是基于图像处理技术的眼底目标自动检测的主要研究对象。但由于在彩色眼底图像成像时容易受到拍摄环境、人种以及患者眼底病变程度等客观因素的影响，导致眼底图像中存在光照不均、对比度低等不利因素。通过分析彩色眼底图像的成像特性，绿色通道相比于红色和蓝色通道，对比度最高，图像信息最丰富，因此多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作为待处理对象。但在绿色通道中，同样存在光照不均、对比度低的不利因素。目前已有的预处理方法在增强对比度、亮度校正方面取得了不错的效果。但针对性较强，无法适用于所有的眼底目标检测，同时部分方法须依据不同的图像手动设置参数，无法实现自适应的预处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种能够基于图像自身灰度特性的眼底图像增强方法。为此，本专利技术采用如下的技术方案。眼底图像对比度增强方法，包括下列步骤：1.提取彩色眼底图像的绿色通道；2.计算灰度直方图曲线；3.确定主峰及其两侧第一上升沿；4.采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强。1.自适应性强。本专利技术基于绿色通道的灰度直方图自动计算校正系数，无需手动设定阈值。2.增强效果好。本专利技术不仅增强了绿色通道的整体对比度，实现了光照补偿。同时对眼底中的主要结构包括黄斑、血管、视盘以及常见的糖尿病视网膜病变包括微动脉瘤、出血点、硬性渗出物也有很好的增强效果。附图说明图1：本专利技术的眼底图像增强方法流程图。图2：蓝色通道。图3：红色通道。图4：绿色通道。图5：绿色通道直方图曲线。图6：绿色通道对比度增强结果。图7：增强后绿色通道灰度直方图曲线。图8：不同亮度的眼底图像增强结果。图9：不同病变程度的眼底图像增强结果。具体实施方式本专利技术的流程如图1所示，该方法首先基于彩色眼底图像的成像特性，提取绿色通道，统计灰度直方图，计算直方图曲线，然后进行微分计算，确定主峰及其两侧第一上升沿，将灰度级分成三部分，基于灰度直方图的特性，分别对三个灰度级区域进行校正，实现绿色通道图像的对比度增强。下面结合附图，对本专利技术技术方案的具体实施过程加以说明。1.提取彩色眼底图像绿色通道在彩色眼底图像成像时，光通过瞳孔进入眼底，眼底对蓝光吸收最好，对红光吸收最少，是主要的反射光，对于绿光的吸收介于红光和蓝光之间。因此彩色眼底图像的蓝色通道整体偏暗(如图2所示)，而红色通道整体偏亮(如图3所示)，绿色通道相比于红色和蓝色通道对比度最高、信息最丰富(如图4所示)。所以多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作为待处理对象，本专利技术同样选取绿色通道作为增强对象。2.计算灰度直方图曲线统计眼底绿色通道中各灰度级对应的像素个数，计算绿色通道直方图曲线(如图5所示)，横坐标为灰度级，纵坐标为每个灰度级对应的像素个数。3.确定主峰及其两侧第一上升沿图像整体灰度分布集中，红线之间是绿色通道主要的灰度级分布区域，即校正的主要区域。首先确定主峰即对应像素个数最多的灰度级，然后通过计算直方图曲线的斜率，得到直方图曲线的主峰两侧第一上升沿x1、x2即斜率第一次发生较大变化的点。4.第一次γ-校正为突出绿色通道中的暗目标包括血管、微动脉瘤和出血点，第一次校正的目的是降低图像整体亮度，即令γ1＜1，Γ1(x)=255(x255)1γ1,x∈(0,255),γ1<1---(1)]]>3.二次γ-校正为增强图像对比度、突出视盘和硬性渗出物，需进行第二次校正，将x1作为二次校正的起始点，x2作为结束点，在第一次校正结果基础上，对(x1，x2)所在区域进行二次校正，即令γ2＞1，二次校正函数为Γ2(x)=255(Γ1(x)255)1γ2=255(x255)1γ1γ2,γ2>1---(2)]]>对公式(1)、(2)整理可得Γ(x)=255·(x255)1γ1x∈[0,x1]255·(x255)1γ1γ2x∈(x1,x2)255x∈[x2,255]]]>且γ1＜1，γ2＞1(3)将灰度值大于x2的像素点置为255。4.校正系数计算由于在[0，x1]灰度范围内的像素点多为噪声，为排除对于眼底目标检测的干扰，使校正后的图像背景中噪声降到最低，即降低背景中噪声的灰度级。因此本专利技术将噪声点的输出灰度级限制在[0，T1]范围内，对于公式(3)的第一式，取x＝x1，并令Γ(x)＝T1255(x1255)1γ1=T1⇒γ1=logx1-2.4logT1-2.4---(4)]]>同时在增加目标与背景的对比度的同时，保证校正后眼底图像不出现过校正，即灰度级不能过高。本专利技术以视盘的最高灰度级T2作为二次校正的最高输出灰度级。因此对公式(3)的第二式，代入(4)式的结果，取x＝x2，并令Γ(x)＝T2255(x2255)1γ1γ2=T2⇒γ2=(logx2-2.4)(logT1-2.4)(logT2-2.4)(logx1-2.4)---(5)]]>绿色通道增强结果如图6所示，增强后绿色通道的灰度直方图曲线如图7所示。本专利技术提出一种基于灰度直方图的眼底图像对比度增强方法。该方法基于眼底图像的灰度分布特性，不仅对不同亮度眼底图像增强效果较好(如图8所示)，对不同病变程度的眼底图像同样获得很好的增强效果(如图9所示)。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种眼底图像对比度增强方法，所述方法包括下列步骤：步骤1：提取彩色眼底图像的绿色通道；步骤2：计算灰度直方图曲线；步骤3：确定主峰及其两侧的第一上升沿；步骤4：采用二次γ‑校正函数实现绿色通道图像的对比度增强，校正函数Γ(x)为Γ(x)=255·(x255)1γ1x∈[0,x1]255·(x255)1γ1γ2x∈(x1,x2)255x∈[x2,255]]]>且γ1＜1，γ2＞1   (1)其中γ1、γ2为校正系数，x1、x2为校正区域的灰度级阈值。

【技术特征摘要】
1.一种眼底图像对比度增强方法，所述方法包括下列步骤：
步骤1：提取彩色眼底图像的绿色通道；
步骤2：计算灰度直方图曲线；
步骤3：确定主峰及其两侧的第一上升沿；
步骤4：采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强，校正函数Γ(x)为
Γ(x)=255·(x255)1γ1x∈[0,x1]255·(x255)1γ1γ2x∈(x1,x2)255x∈[x2,255]]]>且γ1＜1，γ2＞1(1)
其中γ1、γ2为校正系数，x1、x2为校正区域的灰度级阈值。
2.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖志涛，张欣鹏，耿磊，张芳，吴骏，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12