一种胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法技术

本发明专利技术公开了一种胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，属于计算机图形学技术领域。本发明专利技术利用引导滤波器对WCE图像进行滤波平滑，以近似估计出WCE图像的照度分量，再分解得到其反射分量。然后根据照度分量的最小可觉差阈值与S型函数的增益参数的正相关关系得到自适应S型函数，来对照度分量进行自适应增强，进而与反射分量进行融合。最后再结合加权分布自适应校正算法对增强过的WCE图像进行对比度增强。本发明专利技术能自动抑制对WCE微光图像亮区域过度增强，自适应地得到对比度更佳的WCE图像，且使用本发明专利技术增强之后的WCE图像特征点提取与匹配数均优于经典增强算法，平均分别提升了67.1％和57.3％。67.1％和57.3％。67.1％和57.3％。

【技术实现步骤摘要】
一种胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法


[0001]本专利技术涉及一种胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，属于计算机图形学


技术介绍

[0002]无线胶囊内窥镜(wireless capsule endoscopy，WCE)图像通常是在有限的照明条件下拍摄的，加之胃肠道的回旋和蠕动等环境的特殊性，导致WCE图像不清晰、对比度低甚至产生严重的细节损失，影响医生的诊断或计算机对病灶的识别，甚至对胶囊的自动机器人导航也带来干扰并造成严重的漏检漏测。
[0003]近年来，微光图像即低光照图像的增强方法已得到了广泛研究，直方图均衡化方法侧重于拉伸整个图像的动态范围，无法克服图像更精细的颜色细节，并且不会根据微光图像中局部照明不足的情况严格调整增强效果。Gamma校正方法通过利用幂函数的简单性和效率来实现图像的增强，但是该方法需要为图像或图像局部区域设置最佳参数来达到增强的最佳效果，这将导致微光图像局部区域细节的信息增强不足甚至丢失。基于Retinex理论方法使用图像的对数变换和由高斯变换产生的照度分量来提高图像质量，但是该方法在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：运用引导滤波器对WCE图像的HSV颜色空间V分量进行滤波平滑，从而近似估计出所述V分量的照度分量L；步骤2：基于Retinex模型分解所述V分量，得到所述V分量的反射分量；步骤3：根据所述照度分量L的最小可觉差阈值与S型函数增益参数的正相关关系得到自适应S型函数，然后利用所述自适应S型函数对所述照度分量L进行自适应增强；步骤4：基于Retinex模型将步骤3中自适应增强的照度分量与步骤2中的反射分量进行融合；步骤5：通过加权分布自适应Gamma校正算法对步骤4融合得到的WCE图像进行对比度增强。2.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤1.1：将WCE图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；步骤1.2：在引导滤波器中，引导图像为HSV颜色空间V分量，输出图像为照度分量L，引导图像和输出图像存在线性关系如下：其中，(x,y)为像素索引，ω
k
为边长为r的方形窗口，窗口中心位于k，a
k
和b
k
为线性函数系数，通过下式求出：其中，E(a
k
,b
k
)为窗口ω
k
的代价函数，ε是防止a
k
过大正则因子；将a
k
和b
k
代入线性关系表达式从而求得所述照度分量L。3.根据权利要求2所述的胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，其特征在于，所述V分量和所述反射分量的关系式为：V(x,y)＝R(x,y)
·
L(x,y)其中，V(x,y)为HSV颜色空间V分量，R(x,y)代表反射分量，L(x,y)代表照度分量；将步骤1中的所述照度分量L带入上式L(x,y)，从而求得所述V分量的反射分量R。4.根据权利要求3所述的胶囊内窥镜胃肠微光图像的自适应增强方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3.1：根据所述照度分量L计算得到其最小可觉差阈值，计算方法为：步骤3.2：所述照度分量L通过不同增益参数的S型函数进行增强；其中，β为增益参数，L(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：王映辉，刘培煊，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：