CN105488768B - 一种眼底图像对比度增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于灰度直方图的眼底图像二次γ‑校正对比度增强方法,该方法首先提取绿色通道,计算灰度直方图曲线;然后确定直方图曲线的主峰以及主峰两侧的第一上升沿;最后采用二次γ‑校正函数实现眼底图像绿色通道的对比度增强。本发明充分利用绿色通道的灰度直方图特性,自适应性强,有效地弥补眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低等缺陷,显著增强图像的对比度,并很好地保留图像的细节和有效信息,便于后续眼底目标的检测。

Description

一种眼底图像对比度增强方法
技术领域
本发明涉及眼底图像对比度增强方法,该方法很好地弥补了眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低的缺陷,基于绿色通道的灰度直方图特性,自适应计算校正系数,对亮度和对比度较低眼底图像增强效果较好,同时对于图像亮度较高的眼底图像不会出现过增强现象,属于图像处理技术领域,可应用于眼底图像中各目标检测方法。
背景技术
在眼科中,由于彩色眼底图像容易获取、对人体无害,因此是目前主要的眼科疾病诊断手段,也是基于图像处理技术的眼底目标自动检测的主要研究对象。但由于在彩色眼底图像成像时容易受到拍摄环境、人种以及患者眼底病变程度等客观因素的影响,导致眼底图像中存在光照不均、对比度低等不利因素。通过分析彩色眼底图像的成像特性,绿色通道相比于红色和蓝色通道,对比度最高,图像信息最丰富,因此多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作为待处理对象。但在绿色通道中,同样存在光照不均、对比度低的不利因素。
目前已有的预处理方法在增强对比度、亮度校正方面取得了不错的效果。但针对性较强,无法适用于所有的眼底目标检测,同时部分方法须依据不同的图像手动设置参数,无法实现自适应的预处理。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足,提供一种能够基于图像自身灰度特性的眼底图像增强方法。为此,本发明采用如下的技术方案。
眼底图像对比度增强方法,包括下列步骤:
1.提取彩色眼底图像的绿色通道;
2.计算灰度直方图曲线;
3.确定主峰及其两侧第一上升沿;
4.采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强。
1.自适应性强。本发明基于绿色通道的灰度直方图自动计算校正系数,无需手动设定阈值。
2.增强效果好。本发明不仅增强了绿色通道的整体对比度,实现了光照补偿。同时对眼底中的主要结构包括黄斑、血管、视盘以及常见的糖尿病视网膜病变包括微动脉瘤、出血点、硬性渗出物也有很好的增强效果。
附图说明
图1:本发明的眼底图像增强方法流程图。
图2:蓝色通道。
图3:红色通道。
图4:绿色通道。
图5:绿色通道直方图曲线。
图6:绿色通道对比度增强结果。
图7:增强后绿色通道灰度直方图曲线。
图8:不同亮度的眼底图像增强结果。
图9:不同病变程度的眼底图像增强结果。
具体实施方式
本发明的流程如图1所示,该方法首先基于彩色眼底图像的成像特性,提取绿色通道,统计灰度直方图,计算直方图曲线,然后进行微分计算,确定主峰及其两侧第一上升沿,将灰度级分成三部分,基于灰度直方图的特性,分别对三个灰度级区域进行校正,实现绿色通道图像的对比度增强。下面结合附图,对本发明技术方案的具体实施过程加以说明。
1.提取彩色眼底图像绿色通道
在彩色眼底图像成像时,光通过瞳孔进入眼底,眼底对蓝光吸收最好,对红光吸收最少,是主要的反射光,对于绿光的吸收介于红光和蓝光之间。因此彩色眼底图像的蓝色通道整体偏暗(如图2所示),而红色通道整体偏亮(如图3所示),绿色通道相比于红色和蓝色通道对比度最高、信息最丰富(如图4所示)。所以多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作为待处理对象,本发明同样选取绿色通道作为增强对象。
2.计算灰度直方图曲线
统计眼底绿色通道中各灰度级对应的像素个数,计算绿色通道直方图曲线(如图5所示),横坐标为灰度级,纵坐标为每个灰度级对应的像素个数。
3.确定主峰及其两侧第一上升沿
图像整体灰度分布集中,红线之间是绿色通道主要的灰度级分布区域,即校正的主要区域。首先确定主峰即对应像素个数最多的灰度级,然后通过计算直方图曲线的斜率,得到直方图曲线的主峰两侧第一上升沿x1、x2即斜率第一次发生较大变化的点。
4.第一次γ-校正
为突出绿色通道中的暗目标包括血管、微动脉瘤和出血点,第一次校正的目的是降低图像整体亮度,即令γ1<1,
3.二次γ-校正
为增强图像对比度、突出视盘和硬性渗出物,需进行第二次校正,将x1作为二次校正的起始点,x2作为结束点,在第一次校正结果基础上,对(x1,x2)所在区域进行二次校正,即令γ2>1,二次校正函数为
对公式(1)、(2)整理可得
且γ1<1,γ2>1 (3)
将灰度值大于x2的像素点置为255。
4.校正系数计算
由于在[0,x1]灰度范围内的像素点多为噪声,为排除对于眼底目标检测的干扰,使校正后的图像背景中噪声降到最低,即降低背景中噪声的灰度级。因此本发明将噪声点的输出灰度级限制在[0,T1]范围内,对于公式(3)的第一式,取x=x1,并令Γ(x)=T1
同时在增加目标与背景的对比度的同时,保证校正后眼底图像不出现过校正,即灰度级不能过高。本发明以视盘的最高灰度级T2作为二次校正的最高输出灰度级。因此对公式(3)的第二式,代入(4)式的结果,取x=x2,并令Γ(x)=T2
绿色通道增强结果如图6所示,增强后绿色通道的灰度直方图曲线如图7所示。
本发明提出一种基于灰度直方图的眼底图像对比度增强方法。该方法基于眼底图像的灰度分布特性,不仅对不同亮度眼底图像增强效果较好(如图8所示),对不同病变程度的眼底图像同样获得很好的增强效果(如图9所示)。

Claims (3)

1.一种眼底图像对比度增强方法,所述方法包括下列步骤:
步骤1:提取彩色眼底图像的绿色通道;
步骤2:计算灰度直方图曲线;
步骤3:确定主峰及其两侧的第一上升沿;
步骤4:采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强,校正函数Γ(x)为
其中γ1、γ2为校正系数,x1、x2为校正区域的灰度级阈值;
所述步骤3中,基于绿色通道的灰度直方图特性,自适应计算主峰及其两侧第一上升沿x1、x2,作为二次校正的起始点和结束点。
2.根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法,其特征在于,步骤4中,选择校正系数γ1的原则是限制噪声的输出灰度级在[0,T1]范围内,根据
<mrow> <mn>255</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>255</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mfrac> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
计算γ1
3.根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法,其特征在于,步骤4中,选择校正系数γ2的原则是将视盘的最高灰度级T2作为二次校正的最高输出灰度级,根据
<mrow> <mn>255</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>255</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mfrac> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
计算γ2
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