一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。本发明专利技术的检测方法包括：将内窥镜图像转换到单通道图像并将图像缩放到长宽一致，同时，将单通道图像与多尺度正线匹配滤波器和/或多尺度负线匹配滤波器进行卷积，多尺度线滤波器产生多个卷积输出，然后对多个卷积输出按图像矩阵对应元素相乘合并为线检测卷积响应结果，将线检测响应结果进行归一化和自适应二值化并得到损坏候选区域。本发明专利技术具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。

A Method for Detecting Damaged Image of Capsule Endoscope Imaging

【技术实现步骤摘要】
一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法
本专利技术属于图像检测
，特别是涉及一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。
技术介绍
在现代医疗检查中常常会用到内窥镜，内窥镜可以经人体的天然孔道，或者是经手术做的小切口进入人体内，借助内窥镜医生可以观察病灶，并据此制定出最佳的治疗方案。当前，随着技术的发展，为了减轻现有内窥镜的不适感，一种新的内窥镜——胶囊内窥镜已经被广泛应用于人体消化道疾病的诊断中。胶囊内窥镜是一种检查人体消化道的摄像装置，用于窥探人体肠胃和食道不为的健康状况。患者吞服后，胶囊随肠胃肌肉运动沿消化方向运行，拍摄图像，再把图像传至数据传输装置，最后胶囊会自动排出体外。然而，胶囊内窥镜成像过程中会受到消化道环境对传输或成像的干扰，成像干扰或传输干扰会造成胶囊内窥镜部分图像损坏，该部分损坏的图像不仅会影响装置的成像质量，也会对医生观察患者消化道的情况产生干扰。因此，如何提高胶囊内窥镜图像的成像质量以及消除干扰图像成为了胶囊内窥镜进行消化道诊断亟需解决的问题。综上所述，本专利技术开发了一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，该方法能够有效的对消化道胶囊内窥镜成像中的损坏图像进行检测，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。本专利技术具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点。为了达到上述的目的，本专利技术采取以下技术方案：一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，包括如下步骤：（1）将内窥镜彩色图像转换成单通道图像，并将单通道图像缩放成长宽尺寸相同；（2）将单通道图像分别与多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器进行卷积，并产生多个卷积输出，即多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应；（3）对上述多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应分别按照图像矩阵对应元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵；（4）分别对多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵进行归一化，然后再对图像做自适应二值化，得到正线和负线的二值化图像矩阵；（5）将正线和负线的二值化图像矩阵按元素进行合并，正线和负线二值化图像矩阵合并前为0的位置合并后仍为0，其余位置合并后的值为非零正整数；（6）读入模板图像矩阵，并将步骤（5）合并后的图像矩阵中对应模板图像矩阵为0的位置设置为0，去除无效区域；（7）对步骤（6）处理后的图像矩阵进行检测，删除长度小于10的横线；（8）对图像矩阵进行检测，如该行有横线，则横线数量+1，横线数大于阈值的图像则为传输损坏图像。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（1）的单通道图像优选为灰度图，长宽尺寸范围为128~1024像素，优选为256或512像素。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（2）中，正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：，其中，为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：其中，为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为-10~10，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21范围中的奇数；单个尺度正线滤波计算的公式为：其中，代表单通道图像，为尺度为的正滤波器与单通道图像卷积的响应，即尺度为的卷积输出；在尺度参数范围内分别取3到5个尺度计算出相应的卷积输出；单个尺度和多个尺度的负线滤波计算与正线滤波计算原理相同，只需把换成。进一步地，在上述检测方法中，的取值范围优选为0.1-0.8。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（3）由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照图像矩阵对应元素相乘的公式如下：其中，，，分别为尺度，，下正线匹配卷积输出，为多个尺度下正线匹配响应的乘积，得到多尺度正线响应图像矩阵，多尺度下负线匹配响应乘积计算原理相同，得到多尺度负线响应图像矩阵，⊙代表按图像矩阵元素相乘。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）归一化是将多尺度正/负线匹配响应图像矩阵的像素值变换为0-255范围的整数。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）二值化后损坏候选区域值设定为255，其它区域设定为0。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）自适应二值化计算采用最大类间方差法（大津展之法，NobuyukiOtsu）。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（5）中非零正整数值为1~255。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（7）删除长度优选小于5。进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（8）中的阈值范围为80-130。本专利技术具有以下技术特点：1）通过本专利技术的检测方法能够快速的实现胶囊内窥镜传输损坏图像的检测，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。2）本专利技术具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点。附图说明图1是本专利技术胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的流程示意图。图2是实施例灰度图示意图。图3是实施例多尺度正线响应图像矩阵。图4是实施例多尺度负线响应图像矩阵。图5是实施例图像矩阵。图6是实施例图像矩阵。图7是实施例合并图像矩阵。图8是实施例模板图像矩阵。图9是模板处理并删除短横线后的模板图像矩阵。具体实施方式以下具体实施例是对本专利技术提供的方法与技术方案的进一步说明，但不应理解成对本专利技术的限制。本专利技术具体实施方式中的胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的流程示意图如图1所示。具体的，胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的步骤如下：S1：将胶囊内窥镜的彩色图像转换成灰度图（如图2所示），并将灰度图缩放长宽尺寸均为256像素的正方形。S2：先将S1得到的灰度图与多尺度正线匹配滤波器进行卷积得到多个卷积输出，然后将S1得到的单通道图像与多尺度负线匹配滤波器进行卷积得到多个卷积输出；也可同时计算多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器得到两组卷积输出，即多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应；正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：其中，为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为-10~10，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21范围中的奇数；单个尺度正线滤波计算的公式为：其中，代表单通道图像，为尺度为的正滤波器与单通道图像卷积的响应，即尺度为的正线性滤波匹配响应；在尺度参数范围内分别取3到5个尺度计算出相应的卷积输出；单个尺度和多个尺度的负线滤波计算与正线滤波计算原理相同，只需把换成。S3：将由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵（如图3所示）；由多尺度负线匹配滤波得到的多个负线性滤波匹配响应按照元素相乘，得到多尺度负线响应图像矩阵（如图4所示）。由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照图像矩阵对应元素相乘的公式如下：其中，，，分别为尺度，，下正线匹配卷积输出，为多个尺度下正线匹配响应的乘积，得到多尺度正本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）将内窥镜彩色图像转换成单通道图像，并将单通道图像缩放成长宽尺寸相同；（2）将单通道图像分别与多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器进行卷积，并产生多个卷积输出；（3）对多个卷积输出按照图像矩阵对应元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵；（4）分别对多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵进行归一化，然后再对图像做自适应二值化，得到正线和负线的二值化图像矩阵；（5）将正线和负线的二值化图像矩阵按元素进行合并，正线和负线二值化图像矩阵合并前同时为0的位置合并后仍为0，其余位置合并后的值为非零正整数；（6）读入模板图像矩阵，并将步骤（5）合并后的图像矩阵中对应模板图像矩阵为0的位置设置为0，去除无效区域；（7）对步骤（6）处理后的图像矩阵进行检测，删除长度小于10的横线；（8）对图像矩阵进行检测，如该行有横线，则横线数量+1，横线数大于阈值的图像则为传输损坏图像。

【技术特征摘要】
1.一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）将内窥镜彩色图像转换成单通道图像，并将单通道图像缩放成长宽尺寸相同；（2）将单通道图像分别与多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器进行卷积，并产生多个卷积输出；（3）对多个卷积输出按照图像矩阵对应元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵；（4）分别对多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵进行归一化，然后再对图像做自适应二值化，得到正线和负线的二值化图像矩阵；（5）将正线和负线的二值化图像矩阵按元素进行合并，正线和负线二值化图像矩阵合并前同时为0的位置合并后仍为0，其余位置合并后的值为非零正整数；（6）读入模板图像矩阵，并将步骤（5）合并后的图像矩阵中对应模板图像矩阵为0的位置设置为0，去除无效区域；（7）对步骤（6）处理后的图像矩阵进行检测，删除长度小于10的横线；（8）对图像矩阵进行检测，如该行有横线，则横线数量+1，横线数大于阈值的图像则为传输损坏图像。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（1）的单通道图像优选为灰度图，长宽尺寸范围为128~1024像素。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（2）中，正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：，其中，为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：，其中，为尺...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪瀚，陈浜，程骏，赵一天，蒋珊珊，刘江，
申请(专利权)人：中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所，中国科学院宁波材料技术与工程研究所，
类型：发明
国别省市：浙江,33