包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法技术

一种包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法，首先使用关键信息提取器对数据集图片中的有效信息区域进行两次提取，两次提取的结果互为补充并保存为新的图片数据集；对新的图片数据集使用改进的EACE方法进行亮均衡和提升，改善亮度不均缺陷的同时提升整体亮度，获取更多有利于识别息肉的信息；增强后的结果使用两图匹配融合修复法方法进行光斑检测和光斑区域修复。本发明专利技术减少内窥镜图像中光斑对息肉检测结果的干扰，减小医生或计算机检测息肉时误诊率。

【技术实现步骤摘要】
包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法
本专利技术涉及胃肠镜息肉检测领域，具体涉及一种信息筛选与融合修复结合的胃肠道内窥镜图像预处理方法。
技术介绍
消化道疾病及其进一步恶化引发的癌变是人类健康的杀手之一。据相关报道，我国发病率和致死率排名前五的癌症中分别有三种和四种属于消化道癌症。息肉是消化道中小肠表面的一种赘生物，大多数息肉是良性的，但是如果其大小超过1cm，则其癌变的可能性将大大增加。因此，对息肉进行早期检测和及时处理，可降低患者患癌的可能性。现在对息肉进行检测大多使用的是消化道内窥镜检测方法，一次检测中内窥镜会在消化道采集到大量胃肠道图片，图片数据量可能多达几千甚至上万张。对如此巨量的图片逐一进行阅片筛查于医生而言不是一件轻松的事情，可能存在着很高的漏诊和误诊风险。随着计算机辅助诊断技术地不断更新与日趋成熟，利用计算机辅助系统(ComputerAidedSystem，CAS)帮助医生检测内窥镜图片中的息肉已经成为一种可行的方法。CAS是帮助医生进行胃肠息肉检测的“好帮手”。一方面它为医生节约阅片筛查的时间，另本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1，获取待处理图片，实验数据集是来自合作医生提供的部分内窥镜图片数据集，包含各种类型，形状和颜色的、含有息肉的图片或不含息肉的图片；/n步骤2，关键信息提取器对内窥镜图片信息进行筛选；/n关键信息提取器根据输入内窥镜图片信息，自动检测图像有效信息区域，计算其内部最大内接正方形顶点和边长信息，依据这些信息提取这个正方形中的全部信息作为

【技术特征摘要】
1.一种包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1，获取待处理图片，实验数据集是来自合作医生提供的部分内窥镜图片数据集，包含各种类型，形状和颜色的、含有息肉的图片或不含息肉的图片；
步骤2，关键信息提取器对内窥镜图片信息进行筛选；
关键信息提取器根据输入内窥镜图片信息，自动检测图像有效信息区域，计算其内部最大内接正方形顶点和边长信息，依据这些信息提取这个正方形中的全部信息作为关键信息提取器进行第二次提取，利用旋转转换矩阵T：



其中，θ为旋转角度；
将原图以中心像素点为圆心旋转45°，去除因旋转产生的无效填充部分后以提取方法提取新的有效信息区域
步骤3，使用改进的EACE方法均衡图片和的亮度；
对于图中像素点X，其像素值为fx(i,j)，计算其局部均值mx(i,j)和局部标准差σx(i,j)，利用如下公式计算得到fx(i,j)增强后的像素值Ix(i,j)：
Ix(i,j)＝mx(i,j)+G(fx(i,j)-mx(i,j))...

【专利技术属性】
技术研发人员：李胜，喻东，何熊熊，李静，陈铭，司鹏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33