图像处理方法、数据集采集方法和图像处理装置制造方法及图纸

公开了一种图像处理方法和数据集采集方法，图像处理方法包括：将高分辨率的高清图像与标定模糊核作用获得模糊图像；注入标定噪声形成第一噪声图像；将第一噪声图像采用降采样方法退化成低分辨率图像；对低分辨率图像进行有损压缩得到压缩图像；在压缩图像中添加模拟传输过程的随机噪点形成第二噪声图像；对第二噪声图像进行有损压缩得到低清图像，高清图像为采用胶囊内窥镜拍摄体内器官形成的图像，标定模糊核和标定噪声为拟合高清图像拍摄过程得到的结果。上述方法通过加入胶囊内窥镜在体内拍摄时相机运动带来的模糊和图像形成时的噪声影响，使图像处理更接近实际退化过程，得到精准的高清

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、数据集采集方法和图像处理装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种图像处理方法、数据集采集方法和图像处理装置。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，人们对高清高分辨图像的需求越来越高，特别是在医疗影像领域，高清的医疗图像能够极大地方便主治医生分析患者的病情和做出诊断。目前，采用磁控胶囊内窥镜进行肠胃内部检查的方法已被广泛应用，胶囊内窥镜内部包括一个磁体，通过其与外部磁体间的相互作用控制内窥镜在体内移动，以拍摄胃部和肠道内壁图像，医生根据这些图像能够分析用户的胃壁和肠壁的健康状况。受限于图像传输工具的硬件限制，很多时候拍摄得到的图像分辨率较低，胃壁和肠道内侧的细节纹理模糊不清，为医生的分析与诊断带来极大的阻碍。
[0003]因此，需要使用图像超分(Image Super Resolution，由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像)等技术提升这些图像的分辨率，恢复图像的细节纹理。现有图像超分技术分为传统方法和基于深度学习的方法，前者发展时间较长，一般采用空间样条插值(bilinear)的方式来提升输入图像的分辨率，但是生成的高分辨率图像的模糊感较重，噪声放大，图像整体质量不高。而基于深度学习的方法依赖于训练数据的质量，如果训练数据设计不佳，所训练出来的模型往往不能取得较好的效果。通常，深度学习方法中的数据集制作方法是先获取高清图像，然后对高分辨率图像做降采样获得对应的低分辨率图像，将低清
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高清图像对作为训练数据集。这样获取的数据集较为简单，不能全面地表达图像的退化过程，而采用这种数据集训练出来的模型往往在实际应用中的效果不尽如人意，因此根据目前的深度学习方法获取到的数据集来建立模型，据此获得的高分辨率图像仍然不是很清晰，图像恢复效果不佳，影响对图像的分析和判断。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术的目的在于提供一种图像处理方法、数据集采集方法和图像处理装置，通过模拟胶囊内窥镜在体内拍摄的高清图像的退化过程获得低分辨率的低清图像，从而获取高质量的高清
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低清图像数据对，以解决现有技术中的问题。
[0005]根据本专利技术的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：
[0006]将获取的高分辨率的高清图像与标定模糊核作用获得模糊图像；
[0007]在所述模糊图像中注入标定噪声形成第一噪声图像；
[0008]将所述第一噪声图像采用降采样方法退化成低分辨率图像；以及
[0009]对所述低分辨率图像进行有损压缩，降低存储空间，得到压缩图像；
[0010]模拟传输过程中的随机噪声，在所述压缩图像中添加随机噪点，形成第二噪声图像；
[0011]对所述第二噪声图像进行有损压缩后保存，得到低分辨率的低清图像，
[0012]其中，所述高清图像为采用胶囊内窥镜拍摄体内器官形成的图像，所述标定模糊核和所述标定噪声为拟合所述高清图像的拍摄过程得到的结果。
[0013]可选地，所述标定模糊核包括闪焦模糊核和运动模糊核，所述闪焦模糊核表征所述胶囊内窥镜的相机在拍摄所述高清图像的过程中由于扭曲和闪焦造成的图像模糊，所述运动模糊核表征所述相机在体内运动造成的图像模糊。
[0014]可选地，所述模糊图像为所述高清图像同时与所述闪焦模糊核和所述运动模糊核运算后得到的结果。
[0015]可选地，所述闪焦模糊核的标定步骤包括：
[0016]采用所述相机拍摄标准色卡的倾斜线，获取所述倾斜线两侧的像素值变化曲线作为脉冲信号；
[0017]计算所述脉冲信号对应的边缘函数和所述边缘函数求微分得到的线传播函数；
[0018]每隔固定的角度旋转所述标准色卡，获取多条所述倾斜线对应的多个所述线传播函数；
[0019]将多个所述线传播函数旋转一周后合成到三维空间形成点传播函数；以及
[0020]将所述点传播函数做归一化处理得到所述闪焦模糊核。
[0021]可选地，采用高斯模糊核模拟所述运动模糊核，所述高斯模糊核包括各向同性模糊核和各向异性模糊核。
[0022]可选地，所述标定噪声包括暗电流噪声和高斯噪声，所述暗电流噪声表征所述胶囊内窥镜的相机采集到的画面在信号转换过程中产生的噪声，所述高斯噪声表征所述画面在形成RGB图像的过程中产生的噪声。
[0023]可选地，所述暗电流噪声的标定步骤包括：
[0024]设置初始图像的数据，将其置于不同相机增益的黑布环境下，打光固定时间后，分别统计所述初始图像在RGB三个通道下的全图像的像素均值、横向像素均值和纵向像素均值；
[0025]获得所述不同相机增益下的每个所述通道下的全图像的像素均值和方差；
[0026]获取所述初始图像在固定相机增益下的全图像像素值，据此制作图像像素值的直方图；
[0027]根据所述像素均值和方差，分别作出多种不同函数分布下的直方图；
[0028]对比所述多种不同函数分布下的直方图与所述图像像素值的直方图的拟合度，选取最吻合的函数分布作为所述暗电流噪声的分布。
[0029]可选地，所述多种不同函数分布包括高斯分布、泊松分布和伽马分布，所述最吻合的函数分布为伽马分布。
[0030]可选地，所述高斯噪声的标定步骤包括：
[0031]设置初始图像的数据和多个不同的相机增益；
[0032]将所述初始图像置于所述多个不同相机增益的暗室环境中打光固定时间后，分别统计图像在RGB三个通道下的全图像的像素均值和方差；
[0033]根据所述像素均值和所述方差的关系制作像素均值与方差的曲线图；
[0034]获取所述相机拍摄的图像的像素均值，根据所述曲线图查找所述图像的方差；以及
[0035]根据获取的方差产生零像素均值下的高斯噪声，所述高斯噪声符合高斯分布。
[0036]可选地，在所述模糊图像中注入标定噪声形成第一噪声图像的步骤包括：
[0037]分别获取所述暗电流噪声和所述高斯噪声对应的函数分布；
[0038]分别将所述暗电流噪声和所述高斯噪声按照其对应的所述函数分布注入到所述模糊图像中以形成第一噪声图像。
[0039]可选地，采用双三次插值的降采样方法对所述第一噪声图像进行二倍降采样操作以得到所述低分辨率图像。
[0040]可选地，将所述低分辨率图像压缩为压缩图像的过程中和将所述第二噪声图像压缩为低清图像的过程中采用的有损压缩系数分别为70和90。
[0041]可选地，对图像进行有损压缩的步骤包括：
[0042]将所述图像从RGB数据转换成YUV数据，同时进行4:2:0色度抽样；
[0043]将所述YUV数据格式的所述图像分为8x8的单元格，对每个单元格执行离散余弦变化；
[0044]在执行所述离散余弦变化之后，对所述图像进行量化处理，舍弃高频区数据；
[0045]对量化后的所述图像对应的矩阵做熵编码形成压缩图像。
[0046]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，包括：将获取的高分辨率的高清图像与标定模糊核作用获得模糊图像；在所述模糊图像中注入标定噪声形成第一噪声图像；将所述第一噪声图像采用降采样方法退化成低分辨率图像；对所述低分辨率图像进行有损压缩，得到压缩图像；模拟传输过程中的随机噪声，在所述压缩图像中添加随机噪点，形成第二噪声图像；对所述第二噪声图像进行有损压缩后保存，得到低分辨率的低清图像，其中，所述高清图像为采用胶囊内窥镜拍摄体内器官形成的图像，所述标定模糊核和所述标定噪声为拟合所述高清图像的拍摄过程得到的结果。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述标定模糊核包括闪焦模糊核和运动模糊核，所述闪焦模糊核表征所述胶囊内窥镜的相机在拍摄所述高清图像的过程中由于扭曲和闪焦造成的图像模糊，所述运动模糊核表征所述相机在体内运动造成的图像模糊。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，所述模糊图像为所述高清图像同时与所述闪焦模糊核和所述运动模糊核运算后得到的结果。4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，所述闪焦模糊核的标定步骤包括：采用所述相机拍摄标准色卡的倾斜线，获取所述倾斜线两侧的像素值变化曲线作为脉冲信号；计算所述脉冲信号对应的边缘函数和所述边缘函数求微分得到的线传播函数；每隔固定的角度旋转所述标准色卡，获取多条所述倾斜线对应的多个所述线传播函数；将多个所述线传播函数旋转一周后合成到三维空间形成点传播函数；以及将所述点传播函数做归一化处理得到所述闪焦模糊核。5.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，采用高斯模糊核模拟所述运动模糊核，所述高斯模糊核包括各向同性模糊核和各向异性模糊核。6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述标定噪声包括暗电流噪声和高斯噪声，所述暗电流噪声表征所述胶囊内窥镜的相机采集到的画面在信号转换过程中产生的噪声，所述高斯噪声表征所述画面在形成RGB图像的过程中产生的噪声。7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其中，所述暗电流噪声的标定步骤包括：设置初始图像的数据，将其置于不同相机增益的黑布环境下，打光固定时间后，分别统计所述初始图像在RGB三个通道下的全图像的像素均值、横向像素均值和纵向像素均值；获得所述不同相机增益下的每个所述通道下的全图像的像素均值和方差；获取所述初始图像在固定相机增益下的全图像像素值，据此制作图像像素值的直方图；根据所述像素均值和方差，分别作出多种不同函数分布下的直方图；对比所述多种不同函数分布下的直方图与所述图像像素值的直方图的拟合度，选取最吻合的函数分布作为所述暗电流噪声的分布。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述多种不同函数分布包括高斯分布、泊松分布和伽马分布，所述最吻合的函数分布为伽...

【专利技术属性】
技术研发人员：金凡，张皓，杨戴天杙，
申请(专利权)人：安翰科技武汉股份有限公司，
类型：发明
国别省市：