CN107967466A - 一种突显血管的图像处理算法 - Google Patents

一种突显血管的图像处理算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种突显血管的图像处理算法，该方法包括以下步骤：血管图像捕捉步骤：利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；血管图像处理步骤：对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。本发明的有益效果是，将皮肤组织和血管有效的放大这一差别，更突显静脉血管部分。

Description

一种突显血管的图像处理算法
技术领域
本发明涉及图像处理方法改进，特别是一种突显血管的图像处理算法。
背景技术
静脉注射是最常规的西医医疗手段，但很多患者(比如糖尿病，肾病，肥胖者，小孩以及特殊血管人群等)静脉血管特别难找，给医护人员带来烦扰，给患者带来痛苦甚至恐惧，设计一种利用红外投影的原理采集图像后，突出显示血管的算法是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种突显血管的图像处理算法。
实现上述目的本发明的技术方案为，一种突显血管的图像处理算法，该方法包括以下步骤：
血管图像捕捉步骤：利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像处理步骤：对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
作为优选，所述利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存，其具体方法为：判断红外灯是否开启，如果开启，则采集红外光线反射的数字图像，并将该图像进行保存；如果未开启，停止捕捉图像，关闭显示。
作为优选，所述血管图像处理步骤，其具体包括以下步骤：
数字黑底补偿步骤：自动调整曝光值在±2-3EV之间，以控制光圈和曝光时间；
暗角补偿步骤：将图像的亮度进行对数映射，将对数映射后的色阶进行信息统计，计算对数映射后的图像的对数熵，采集图像的每一点坐标(x,y),计算该图像的补偿系数；
3D降噪步骤：使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均值；
坏点修正步骤：先判断坏点，然后根据判断结果，基于bayer图像，将图像分为R，G，B三幅图像，分别进行坏点矫正；
灰度等级判断步骤：对坏点修正后的图片进行灰度等级判断；
图像中血管突出显示步骤：判断图像中的内容，是否为血管，并将血管突出显示处理后，输出显示。
作为优选，所述将图像的亮度进行对数映射，将对数映射后的色阶进行信息统计，计算对数映射后的图像的对数熵，采集图像的每一点坐标(x,y),计算该图像的补偿系数，其具体的方法为：首先将亮度进行对数映射：
i(L)＝(N-1)log(1+L)/log256 N＝256；
由于映射后的色阶已经是浮点数了，因此，直方图以下列公式进行信息统计:
计算新图像的对数熵，计算方法如下：
补偿系数一下公式计算：
ga,b,c(r)＝1+ar2+br4+cr6
其中：
g为计算出的补偿系数，x和y是图像每一点的坐标，r则表示暗角的中心位置
a、b、c根据实测和经验分别取：0.3、0.4、0.5。
作为优选，所述使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均值，其具体方法为：NL-Means的滤波过程可以用下面公式来表示：
u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y).u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y)。
作为优选，所述先判断是否存在坏点，然后根据判断结果，基于 bayer图像，将图像分为R，G，B三幅图像，分别进行坏点矫正，其具体方法为：坏点分为静态坏点和动态坏点，其中，
静态坏点判断步骤：
静态坏点分为亮点和暗点，其中，
判断亮点的步骤为：一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
判断暗点的步骤为：判断该点是否在任何光线下，该点的值接近于0；
动态坏点的判断方法：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。
作为优选，所述图像中血管突出显示步骤，其具体方法为：判断该图像中的内容是否为血管，若是血管，则按权重比例增加灰度等级；若不是血管，则权重比例增加黑电平。
一种突显血管的图像处理装置，包括血管图像捕捉模块和血管图像处理模块，所述血管图像捕捉模块和血管图像处理模块相连接，其中，
血管图像捕捉模块，用于利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像捕捉模块，用于对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
利用本发明的技术方案制作的突显血管的图像处理算法，将皮肤组织和血管有效的放大这一差别，更突显静脉血管部分。
附图说明
图1是本发明所述突显血管的图像处理算法的逻辑步骤示意图；
图2是本发明所述突显血管的图像处理算法实施例一的逻辑步骤示意图；
图3是本发明所述突显血管的图像处理装置的结构示意图；
图中，1、血管图像捕捉模块；2、血管图像捕捉模块。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体描述，如图1-3所示，一种突显血管的图像处理算法，该方法包括以下步骤：
血管图像捕捉步骤：利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像处理步骤：对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
实施例一
如图2所示，在本实施方案中，
在步骤S01中，判断红外灯是否开启，如果开启，则退出步骤01，进入步骤S02，如果未开启，则退出步骤01，进入步骤03
在步骤S02中，采集红外光线反射的数字图像，并将该图像进行保；在步骤S03中，停止捕捉图像，关闭显示。
在步骤S04中，自动调整曝光值在±2-3EV之间，以控制光圈和曝光时间，进入步骤S05；
在步骤S05中，将图像的亮度进行对数映射，将对数映射后的色阶进行信息统计，计算对数映射后的图像的对数熵，采集图像的每一点坐标(x,y),计算该图像的补偿系数，进入步骤S06，
首先将亮度进行对数映射：
i(L)＝(N-1)log(1+L)/log256 N＝256；
由于映射后的色阶已经是浮点数了，因此，直方图以下列公式进行信息统计:
计算新图像的对数熵，计算方法如下：
补偿系数一下公式计算：
ga,b,c(r)＝1+ar2+br4+cr6
其中：
g为计算出的补偿系数，x和y是图像每一点的坐标，r则表示暗角的中心位置
a、b、c根据实测和经验分别取：0.3、0.4、0.5。
在步骤06中，使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均值，进入步骤S07，
NL-Means的滤波过程可以用下面公式来表示：
u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y).u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y)；
在步骤S07中，先判断坏点，然后根据判断结果，基于bayer 图像，将图像分为R，G，B三幅图像，分别进行坏点矫正；
坏点分为静态坏点和动态坏点，其中，
静态坏点判断步骤：
静态坏点分为亮点和暗点，其中，
判断亮点的步骤为：一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
判断暗点的步骤为：判断该点是否在任何光线下，该点的值接近于0；
动态坏点的判断方法：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。
坏点分为静态坏点和动态坏点，其中，
静态坏点判断步骤：
静态坏点分为亮点和暗点，其中，
判断亮点的步骤为：一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
判断暗点的步骤为：判断该点是否在任何光线下，该点的值接近于0；
动态坏点的判断方法：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。
在步骤S08中，对坏点修正后的图片进行灰度等级判断；
在步骤S09中，判断图像中的内容，是否为血管，若是血管，则退出步骤S09，进入步骤S10，若不是血管，则退出步骤S09，进入步骤S11；
在步骤S10中，则按权重比例增加灰度等级，进入步骤S12；
在步骤S11中，则权重比例增加黑电平，进入步骤S12；
在步骤S12中，将血管突出显示处理后，输出显示。
实施例二
如图3所示，一种突显血管的图像处理装置，包括血管图像捕捉模块1和血管图像处理模块2，所述血管图像捕捉模块1和血管图像处理模块2相连接，其中，
血管图像捕捉模块1，用于利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像捕捉模块2，用于对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种突显血管的图像处理算法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
血管图像捕捉步骤：利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像处理步骤：对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
2.根据权利要求1所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存，其具体方法为：判断红外灯是否开启，如果开启，则采集红外光线反射的数字图像，并将该图像进行保存；如果未开启，停止捕捉图像，关闭显示。
3.根据权利要求1所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述血管图像处理步骤，其具体包括以下步骤：
数字黑底补偿步骤：自动调整曝光值在±2-3EV之间，以控制光圈和曝光时间；
暗角补偿步骤：将图像的亮度进行对数映射，将对数映射后的色阶进行信息统计，计算对数映射后的图像的对数熵，采集图像的每一点坐标(x,y),计算该图像的补偿系数；
3D降噪步骤：使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均值；
坏点修正步骤：先判断坏点，然后根据判断结果，基于bayer图像，将图像分为R，G，B三幅图像，分别进行坏点矫正；
灰度等级判断步骤：对坏点修正后的图片进行灰度等级判断；
图像中血管突出显示步骤：判断图像中的内容，是否为血管，并将血管突出显示处理后，输出显示。
4.根据权利要求3所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述将图像的亮度进行对数映射，将对数映射后的色阶进行信息统计，计算对数映射后的图像的对数熵，采集图像的每一点坐标(x,y),计算该图像的补偿系数，其具体的方法为：首先将亮度进行对数映射：
i(L)＝(N-1)log(1+L)/log256 N＝256；
由于映射后的色阶已经是浮点数了，因此，直方图以下列公式进行信息统计:
计算新图像的对数熵，计算方法如下：
<mrow> <mi>H</mi> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <msub> <mover> <mi>p</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>k</mi> </msub> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>g</mi> <msub> <mover> <mi>p</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>k</mi> </msub> </mrow>
补偿系数一下公式计算：
ga,b,c(r)＝1+ar2+br4+cr6
其中：
g为计算出的补偿系数，x和y是图像每一点的坐标，r则表示暗角的中心位置
a、b、c根据实测和经验分别取：0.3、0.4、0.5。
5.根据权利要求3所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均值，其具体方法为：NL-Means的滤波过程可以用下面公式来表示：
u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y).u～(x)＝∑y∈Ωxw(x,y)v(y)。
6.根据权利要求3所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述先判断是否存在坏点，然后根据判断结果，基于bayer图像，将图像分为R，G，B三幅图像，分别进行坏点矫正，其具体方法为：坏点分为静态坏点和动态坏点，其中，
静态坏点判断步骤：
静态坏点分为亮点和暗点，其中，
判断亮点的步骤为：一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
判断暗点的步骤为：判断该点是否在任何光线下，该点的值接近于0；
动态坏点的判断方法：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。
7.根据权利要求3所述的突显血管的图像处理算法，其特征在于，所述图像中血管突出显示步骤，其具体方法为：判断该图像中的内容是否为血管，若是血管，则按权重比例增加灰度等级；若不是血管，则权重比例增加黑电平。
8.一种突显血管的图像处理装置，其特征在于，包括血管图像捕捉模块(1)和血管图像处理模块(2)，所述血管图像捕捉模块(1)和血管图像处理模块(2)相连接，其中，
血管图像捕捉模块(1)，用于利用红外光线照射皮肤，采集红外光线反射的数字图像信息，并将该图片进行保存；
血管图像捕捉模块(2)，用于对保存后的图片进行图像优化，突出显示血管，输出显示结果。
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