本申请提供一种图像处理方法、图像处理装置及医疗设备，该图像处理方法包括：获取待处理图像，待处理图像为医学图像；基于预设的处理模型对待处理图像进行至少两次迭代过程，以在每次迭代过程中获得初始细节纹理图像和去噪图像，每次迭代过程包括以下步骤：获取输入到处理模型的待处理图像的图像参数；根据图像参数提取对应待处理图像中的细节纹理信息，以获得初始细节纹理图像，其中，细节纹理信息包括以下信息中的至少一种：血管信息、神经信息、组织纹理信息、病灶纹理信息；基于图像参数对待处理图像进行去噪处理，以获得滤噪后的去噪图像；将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像进行融合，获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。的医学图像。的医学图像。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置及医疗设备
[0001]本专利技术总地涉及图像处理
，更具体地涉及一种图像处理方法图像处理装置及医疗设备。
技术介绍
[0002]随着各种数字仪器和数码产品的普及，图像已成为人类活动中最常用的信息载体。然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，并且图像预处理算法的好坏又直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，所以为了获取高质量数字图像，必须要对图像进行降噪处理，而图像降噪的难点在于降低图像中噪声的同时要能够保持图像中的细节信息，这一直是图像处理和计算机视觉领域研究的热点。另一方面，还需要增强图像中的细节以便更容易地让人眼接收到。然而目前常见的图像处理算法中，绝大部分都是将图像去噪和图像增强分开处理，普遍都要消耗大量的计算资源才能取得较好的结果，从而使得这些处理算法不适宜应用于一些计算资源十分有限的处理芯片，特别是不适宜应用于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)。
[0003]鉴于上述问题的存在，本申请提出一种新的图像处理方法、图像处理装置及医疗设备。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题中的至少一个而提出了本专利技术。
[0005]本申请第一方面提供一种图像处理方法，所述方法包括：
[0006]获取待处理图像，所述待处理图像为医学图像；
[0007]基于预设的处理模型对待处理图像进行至少两次迭代过程，以在每次迭代过程中获得初始细节纹理图像和去噪图像，每次所述迭代过程包括以下步骤：
[0008]获取输入到所述处理模型的待处理图像的图像参数；
[0009]根据所述图像参数提取对应待处理图像中的细节纹理信息，以获得初始细节纹理图像，其中，所述细节纹理信息包括以下信息中的至少一种：血管信息、神经信息、组织纹理信息、病灶纹理信息；
[0010]基于所述图像参数对所述待处理图像进行去噪处理，以获得滤噪后的去噪图像；
[0011]将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像进行融合，获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。
[0012]可选地，所述处理模型通过迭代参数对所述待处理图像进行处理，所述迭代参数包括第一参数、第二参数、第三参数中的至少一项，其中，所述第一参数用于控制去噪的强度项对去噪图像的贡献度，所述第二参数用于控制去噪的锐化项对去噪图像的贡献度，所述第三参数用于控制锐化的补充项对去噪图像的贡献度。
[0013]可选地，每次迭代的待处理图像对应的所述图像参数包括待处理图像的总梯度和
待处理图像在法向上的梯度。
[0014]可选地，当待处理图像为RGB彩色空间的图像时，所述方法还包括：
[0015]将所述待处理图像从所述RGB颜色空间转换至第一颜色空间，以获得第一颜色空间下的转换图像；
[0016]提取所述转换图像的图像信息，其中，所述转换图像的图像信息包括亮度分量的像素矩阵和色度分量的像素矩阵。
[0017]可选地，所述基于预设的处理模型对待处理图像进行至少两次迭代过程，包括：
[0018]将所述转换图像作为待处理图像输入所述处理模型进行初次迭代，得到初始迭代图像；
[0019]将所述初始迭代图像作为更新后的待处理图像，输入所述处理模型进行二次迭代，得到次级迭代图像。
[0020]可选地，所述将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像进行融合，获得经过处理的、纹理清晰的医学图像，包括：
[0021]获取每次迭代所对应获得的各初始细节纹理图像，将各初始细节纹理图像融合，获得纹理清晰的目标细节图像；
[0022]将所述目标细节图像和去噪图像进行融合，以获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。
[0023]可选地，所述目标细节图像的图像信息中包括有亮度分量的第一像素矩阵，所述去噪图像的图像信息中包括有亮度分量的第二像素矩阵，所述将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像进行融合，获得经过处理的、纹理清晰的医学图像，包括：
[0024]将所述第一像素矩阵和第二像素矩阵融合，以获得融合后的亮度分量的融合像素矩阵；
[0025]将所述融合像素矩阵和所述转换图像的色度分量的像素矩阵合成为在第一颜色空间中的合成图像矩阵；
[0026]将所述合成图像矩阵从所述第一颜色空间转换到RGB颜色空间中，以获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。
[0027]本申请第一方面提供一种图像处理方法，所述方法包括：
[0028]获取待处理图像，所述待处理图像包括医学图像；
[0029]基于预设的处理模型获取所述待处理图像的图像参数；
[0030]基于所述图像参数提取所述待处理图像的细节纹理信息，以获得细节纹理图像，其中，所述细节纹理信息包括以下信息中的至少一种：血管信息、神经信息、组织纹理信息；
[0031]基于所述图像参数对所述待处理图像进行去噪处理，以获得滤噪后的去噪图像；
[0032]将所述细节纹理图像和所述去噪图像进行融合，以获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。
[0033]本申请第三方面提供一种图像处理装置，包括：
[0034]存储器，用于存储可执行的程序指令；
[0035]处理器，还用于执行所述存储器中存储的所述程序指令，使得所述处理器执行前文所述的图像处理方法。
[0036]可选地，所述图像处理装置还包括显示器，所述显示器用于显示所述医学图像。
[0037]本申请第四方面提供一种医疗设备，所述医疗设备包括：
[0038]图像采集装置，用于采集目标对象的待观察部位的图像，以获得原始的待处理图像；
[0039]前文所述的图像处理装置。
[0040]具体地，本申请第一方面和第二方面提供的图像处理方法，具有以下优点：
[0041]1、该方法通过预设的处理模型提取图像参数，并将该图像参数应用于去噪和细节纹理提取，从而使得图像的降噪过程和图像的细节纹理增强过程融合在一起同时进行，减少运算量，并且还能够获得很好的去噪效果和细节纹理增强的效果；
[0042]2、由于本申请的降噪过程和细节纹理增强过程融合在一起同时进行，相比将降噪过程和细节纹理增强分开进行的方法，本申请的方法无需耗费过多的计算资源就可以实现，能够部署在一些计算资源有限的处理芯片上，例如部署在单片FPGA芯片上。
[0043]本申请第三方面提供一种图像处理装置，由于该装置能够执行前述的图像处理方法，因此具有和前述的图像处理方法大体相同的优点。
[0044]本申请第四方面提供一种医疗设备，由于该医疗设备包括前述的图像处理装置，图像处理装置能够执行前述的图像处理方法，因此医疗设备具有和前述的图像处理方法大体相同的优点。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像为医学图像；基于预设的处理模型对待处理图像进行至少两次迭代过程，以在每次迭代过程中获得初始细节纹理图像和去噪图像，每次所述迭代过程包括以下步骤：获取输入到所述处理模型的待处理图像的图像参数；根据所述图像参数提取对应待处理图像中的细节纹理信息，以获得初始细节纹理图像，其中，所述细节纹理信息包括以下信息中的至少一种：血管信息、神经信息、组织纹理信息、病灶纹理信息；基于所述图像参数对所述待处理图像进行去噪处理，以获得滤噪后的去噪图像；将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像进行融合，获得经过处理的、纹理清晰的医学图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理模型通过迭代参数对所述待处理图像进行处理，所述迭代参数包括第一参数、第二参数、第三参数中的至少一项，其中，所述第一参数用于控制去噪的强度项对去噪图像的贡献度，所述第二参数用于控制去噪的锐化项对去噪图像的贡献度，所述第三参数用于控制锐化的补充项对去噪图像的贡献度。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每次迭代的待处理图像对应的所述图像参数包括待处理图像的总梯度和待处理图像在法向上的梯度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当待处理图像为RGB彩色空间的图像时，所述方法还包括：将所述待处理图像从所述RGB颜色空间转换至第一颜色空间，以获得第一颜色空间下的转换图像；提取所述转换图像的图像信息，其中，所述转换图像的图像信息包括亮度分量的像素矩阵和色度分量的像素矩阵。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的处理模型对待处理图像进行至少两次迭代过程，包括：将所述转换图像作为待处理图像输入所述处理模型进行初次迭代，得到初始迭代图像；将所述初始迭代图像作为更新后的待处理图像，输入所述处理模型进行二次迭代，得到次级迭代图像。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将去噪图像和每次迭代所获得的初始细节纹理图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：冉崇阳，樊睿，杨莉，袁小文，
申请(专利权)人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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