高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法及系统，该方法包括：1)人工确定拼接区域的起点和大小，按照网格形状设置需要拼接的M行

【技术实现步骤摘要】
高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法及系统


[0001]本专利技术涉及皮肤CT检测领域，特别涉及一种高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法及系统。

技术介绍

[0002]皮肤CT成像是基于共聚焦原理，在共聚焦激光扫描显微镜的基础上加入在体扫描装置，从而实现了无创观测皮肤不同结构层次的细胞特征。
[0003]皮肤CT通过扫描皮下组织获取灰度图像，该图像通常是基于皮肤组织内微结构如黑素、含氧血红蛋白以及细胞器等对光的折射率的不同而呈现明暗程度不等的灰度图像。皮肤CT在扫描过程中，如果激光太强(太弱)会导致图像整体过亮(暗)，导致不同的组织结构无法被正确区分，因此需要针对不同的皮下深度进行激光强度调节，从而获取亮度适宜的高质量皮肤CT图像。
[0004]皮肤CT是通过牺牲视场来提高分辨率，拍摄的通常是局部区域。使用皮肤CT进行诊断时，不仅需要局部观测，也需要进行全面检测和分析，因此为了获取大视场皮肤CT图像，需要对多幅皮肤CT图像进行拼接。
[0005]现有的图像拼接算法主要有以下几种：
[0006]一是基于图像特征点匹配寻找待拼接图像的位移向量。通过提取两幅图像重叠区域的特征点，并进行匹配，计算图像整体的位移。常用的图像特征算子有HARRIS、SURF、SIFT等，对于特征性较强的自然图像效果较好。而皮肤CT图像具有噪声大，特征细节不稳定等特点，因此对于皮肤CT图像而言，特征点匹配方式存在特征点难以提取，匹配误差大等困难。
[0007]二是基于相位相关法寻找待拼接图像的位移向量。通过在频域下计算两幅待匹配的图像的位移向量，在空域实现图像拼接。这种方法容易产生像素级别的误差，当显微镜图像放大倍数较高时，容易放大误差，影响拼接视觉效果。
[0008]三是通过遍历位移向量计算不同位移向量下的重叠区域相关度，以相关度最高的位移向量作为待拼接图像的位移向量进行拼接。这种方法虽然适用于皮肤CT图像的拼接，但其计算量过大，严重影响拼接的实时性。
[0009]皮肤CT是针对人体皮肤进行实时检测的设备，成像易受外部抖动和内部皮肤组织活动的影响，导致相同区域的CT图像在不同时段会有一定的变化。此外由于拼接过程中需要移动显微物镜，通常是电机带动物镜进行移动拍摄，而电机在移动固定步数的过程中也会产生一定的偏差，从而导致图像无法进行准确拼接。
[0010]所以现在需要一种更可靠的方案。

技术实现思路

[0011]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法及系统。本专利技术通过引入容错机制，能保证在大视场拼接过程中不会因为局部图像拼接出错导致整体拼接失败，而是将出错区域限制在局部
小范围中，从而提升大视场图像拼接的鲁棒性。
[0012]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，包括：
[0013]1)人工确定拼接区域的起点和大小，按照网格形状设置需要拼接的M行
×
N列张皮肤CT图像，确保左右、上下相邻的两幅图像具有重叠区域；
[0014]2)使皮肤镜的物镜从拼接区域的起点开始从左至右依次扫描第一行的每一个网格，再换至下一行并进行反向移动，如此循环，沿S型轨迹完成所有网格的扫描；
[0015]皮肤镜的物镜进行扫描的过程中，先获取当前网格的皮肤CT图像，然后将获取的皮肤CT图像拼接至扫描当前网格之前已拼接好的大视场皮肤CT图像上，从而边获取图像边进行拼接，直至完成M行
×
N列张皮肤CT图像的获取和拼接，得到完整的大视场皮肤CT图像。
[0016]优选的是，所述步骤2)中，获取当前网格的皮肤CT图像后，先检测当前图像的亮度是否处于正常范围，由此判断是否需要调节皮肤镜的入射激光强度，以保证获得亮度满足要求的图像；
[0017]其中，通过图像灰度均值mean及平均偏差mdev来判断图像的亮度是否处于正常范围，公式为：
[0018]mean＝∑(x
i
‑
ref)/N；
[0019]mdev＝∑|(i
‑
ref)
‑
mean|
×
His[i]/∑His[i]；
[0020]其中，图像灰度均值mean为图像减去参考值后的均值，x
i
为当前图像像素灰度值，ref为设定的参考值，N为图像像素个数；His[i]代表图像灰度直方图，i的范围为0
‑
255；
[0021]根据皮肤CT图像特征设定偏差阈值T
m
，如果mdev小于T，表示亮度正常；如果mdev小于T，表示亮度异常，并根据mean值判断图像过亮还是过暗：如果mean大于0，说明图像过亮，需降低激光强度，如果mean小于0，说明图像过暗，需增大激光强度；调节激光后重新拍摄当前网格的皮肤CT图像并计算和判断图像亮度是否正常，直到获取亮度满足要求的图像，再开始拼接。
[0022]优选的是，其中，赋予每张图像一个拼接标记位，若该图像拼接成功则标记为正确，拼接失败则标记为错误；
[0023]判断图像拼接成功或失败的方法为：
[0024]对于与拼接标记位为错误的图像进行拼接时，与该被拼接的图像拼接的待拼接图像直接标记为错误；
[0025]对于与拼接标记位为正确的图像进行拼接时，计算待拼接图像与该被拼接的图像拼接后两图像重叠区域的匹配度Ncc的最大值Max
Ncc
与设定的匹配度阈值T
N
的大小，若Max
Ncc
＞T
N
，则将待拼接图像标记为正确，否则将待拼接图像标记为错误。
[0026]优选的是，两幅图像在重叠区域的匹配度Ncc的计算公式为：
[0027][0028]其中，f表示预匹配图像像素值，t表示模板图像像素值，μ表示像素均值，σ表示标准方差,n表示像素总数。
[0029]优选的是，第一行图像、第一列图像和最后一列图像的拼接的方法为：第一行图像
拼接时对当前图像与移动方向的前一张图像进行拼接，第一列或最后一列图像拼接时，对当前图像与和当前图像同一列且处于当前图像上一行的图像进行拼接；
[0030]其中，若被拼接的图像拼接标记位为错误，直接将当前图像标记为错误；
[0031]若被拼接的图像拼接标记位为正确，则计算拼接后两图像重叠区域的匹配度Ncc的最大值Max
Ncc
，若Max
Ncc
＞T
N
，则将当前图像标记为正确，否则将当前图像标记为错误。
[0032]优选的是，除去第一行图像、第一列图像和最后一列图像外的其余位置图像拼接的方法为：
[0033]记当前图像为P0，当前图像的移动方向的前一张图像记为P1，与前图像同一列且处于当前图像上一行的图像记为P2；
[0034]若P1与P本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，其特征在于，包括：1)人工确定拼接区域的起点和大小，按照网格形状设置需要拼接的M行
×
N列张皮肤CT图像，确保左右、上下相邻的两幅图像具有重叠区域；2)使皮肤镜的物镜从拼接区域的起点开始从左至右依次扫描第一行的每一个网格，再换至下一行并进行反向移动，如此循环，沿S型轨迹完成所有网格的扫描；皮肤镜的物镜进行扫描的过程中，先获取当前网格的皮肤CT图像，然后将获取的皮肤CT图像拼接至扫描当前网格之前已拼接好的大视场皮肤CT图像上，从而边获取图像边进行拼接，直至完成M行
×
N列张皮肤CT图像的获取和拼接，得到完整的大视场皮肤CT图像。2.根据权利要求1所述的高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，其特征在于，所述步骤2)中，获取当前网格的皮肤CT图像后，先检测当前图像的亮度是否处于正常范围，由此判断是否需要调节皮肤镜的入射激光强度，以保证获得亮度满足要求的图像；其中，通过图像灰度均值mean及平均偏差mdev来判断图像的亮度是否处于正常范围，公式为：mean＝∑(x
i
‑
ref)/N；mdev＝∑|(i
‑
ref)
‑
mean|
×
His[i]/∑His[i]；其中，图像灰度均值mean为图像减去参考值后的均值，x
i
为当前图像像素灰度值，ref为设定的参考值，N为图像像素个数；His[i]代表图像灰度直方图，i的范围为0
‑
255；根据皮肤CT图像特征设定偏差阈值T
m
，如果mdev小于T，表示亮度正常；如果mdev小于T，表示亮度异常，并根据mean值判断图像过亮还是过暗：如果mean大于0，说明图像过亮，需降低激光强度，如果mean小于0，说明图像过暗，需增大激光强度；调节激光后重新拍摄当前网格的皮肤CT图像并计算和判断图像亮度是否正常，直到获取亮度满足要求的图像，再开始拼接。3.根据权利要求2所述的高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，其特征在于，其中，赋予每张图像一个拼接标记位，若该图像拼接成功则标记为正确，拼接失败则标记为错误；判断图像拼接成功或失败的方法为：对于与拼接标记位为错误的图像进行拼接时，与该被拼接的图像拼接的待拼接图像直接标记为错误；对于与拼接标记位为正确的图像进行拼接时，计算待拼接图像与该被拼接的图像拼接后两图像重叠区域的匹配度Ncc的最大值Max
Ncc
与设定的匹配度阈值T
N
的大小，若Max
Ncc
＞T
N
，则将待拼接图像标记为正确，否则将待拼接图像标记为错误。4.根据权利要求3所述的高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，其特征在于，两幅图像在重叠区域的匹配度Ncc的计算公式为：其中，f表示预匹配图像像素值，t表示模板图像像素值，μ表示像素均值，σ表示标准方差,n表示像素总数。5.根据权利要求4所述的高可靠性与容错性的皮肤CT大视场图像拼接方法，其特征在
于，第一行图像、第一列图像和最后一列图像的拼接的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振鑫，党世杰，王佳俊，张洪远，杨雨澄，赵凌霄，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：