CN109741305B - 一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法 - Google Patents

一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。本发明的检测方法包括：将内窥镜图像转换到单通道图像并将图像缩放到长宽一致，同时，将单通道图像与多尺度正线匹配滤波器和/或多尺度负线匹配滤波器进行卷积，多尺度线滤波器产生多个卷积输出，然后对多个卷积输出按图像矩阵对应元素相乘合并为线检测卷积响应结果，将线检测响应结果进行归一化和自适应二值化并得到损坏候选区域。本发明具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。

Description

一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法
技术领域
本发明属于图像检测技术领域，特别是涉及一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。
背景技术
在现代医疗检查中常常会用到内窥镜，内窥镜可以经人体的天然孔道，或者是经手术做的小切口进入人体内，借助内窥镜医生可以观察病灶，并据此制定出最佳的治疗方案。当前，随着技术的发展，为了减轻现有内窥镜的不适感，一种新的内窥镜——胶囊内窥镜已经被广泛应用于人体消化道疾病的诊断中。
胶囊内窥镜是一种检查人体消化道的摄像装置，用于窥探人体肠胃和食道不为的健康状况。患者吞服后，胶囊随肠胃肌肉运动沿消化方向运行，拍摄图像，再把图像传至数据传输装置，最后胶囊会自动排出体外。
然而，胶囊内窥镜成像过程中会受到消化道环境对传输或成像的干扰，成像干扰或传输干扰会造成胶囊内窥镜部分图像损坏，该部分损坏的图像不仅会影响装置的成像质量，也会对医生观察患者消化道的情况产生干扰。因此，如何提高胶囊内窥镜图像的成像质量以及消除干扰图像成为了胶囊内窥镜进行消化道诊断亟需解决的问题。
综上所述，本发明开发了一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，该方法能够有效的对消化道胶囊内窥镜成像中的损坏图像进行检测，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。
发明内容
本发明的目的在于提供胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法。本发明具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点。
为了达到上述的目的，本发明采取以下技术方案：
一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，包括如下步骤：
（1）将内窥镜彩色图像转换成单通道图像，并将单通道图像缩放成长宽尺寸相同；
（2）将单通道图像分别与多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器进行卷积，并产生多个卷积输出，即多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应；
（3）对上述多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应分别按照图像矩阵对应元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵；
（4）分别对多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵进行归一化，然后再对图像做自适应二值化，得到正线和负线的二值化图像矩阵；
（5）将正线和负线的二值化图像矩阵按元素进行合并，正线和负线二值化图像矩阵合并前为0的位置合并后仍为0，其余位置合并后的值为非零正整数；
（6）读入模板图像矩阵，并将步骤（5）合并后的图像矩阵中对应模板图像矩阵为0的位置设置为0，去除无效区域；
（7）对步骤（6）处理后的图像矩阵进行检测，删除长度小于10的横线；
（8）对图像矩阵进行检测，如该行有横线，则横线数量+1，横线数大于阈值的图像则为传输损坏图像。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（1）的单通道图像优选为灰度图，长宽尺寸范围为128~1024像素，优选为256或512像素。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（2）中，正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 199093DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；
负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 522758DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 771337DEST_PATH_IMAGE002
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为-10~10，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21范围中的奇数；
单个尺度
Figure DEST_PATH_IMAGE004
正线滤波计算的公式为：
Figure 104229DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
代表单通道图像，
Figure 89240DEST_PATH_IMAGE007
为尺度为
Figure 849386DEST_PATH_IMAGE004
的正滤波器
Figure DEST_PATH_IMAGE008
与单通道图像卷积的响应，即尺度为
Figure 54102DEST_PATH_IMAGE004
的卷积输出；在尺度参数范围内分别取3到5个尺度计算出相应的卷积输出；单个尺度和多个尺度的负线滤波计算与正线滤波计算原理相同，只需把
Figure 987423DEST_PATH_IMAGE008
换成
Figure 390723DEST_PATH_IMAGE009
。
进一步地，在上述检测方法中，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
的取值范围优选为0.1-0.8。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（3）由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照图像矩阵对应元素相乘的公式如下：
Figure 852928DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 309055DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
分别为尺度
Figure 514909DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 241556DEST_PATH_IMAGE017
下正线匹配卷积输出，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为多个尺度下正线匹配响应的乘积，得到多尺度正线响应图像矩阵，多尺度下负线匹配响应乘积
Figure 140242DEST_PATH_IMAGE019
计算原理相同，得到多尺度负线响应图像矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
代表按图像矩阵元素相乘。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）归一化是将多尺度正/负线匹配响应图像矩阵的像素值变换为0-255范围的整数。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）二值化后损坏候选区域值设定为255，其它区域设定为0。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（4）自适应二值化计算采用最大类间方差法（大津展之法，Nobuyuki Otsu）。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（5）中非零正整数值为1~255。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（7）删除长度优选小于5。
进一步地，在上述检测方法中，所述步骤（8）中的阈值范围为80-130。
本发明具有以下技术特点：
1）通过本发明的检测方法能够快速的实现胶囊内窥镜传输损坏图像的检测，能够对提高胶囊内窥镜图像的成型质量并去除干扰图像提供帮助。
2）本发明具有检测方法简单，检测速度快，检测准确率高等优点。
附图说明
图1是本发明胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的流程示意图。
图2是实施例灰度图示意图。
图3是实施例多尺度正线响应图像矩阵。
图4是实施例多尺度负线响应图像矩阵。
图5是实施例图像矩阵
Figure 585130DEST_PATH_IMAGE021
。
图6是实施例图像矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE022
。
图7是实施例合并图像矩阵
Figure 329095DEST_PATH_IMAGE023
。
图8是实施例模板图像矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE024
。
图9是模板处理并删除短横线后的模板图像矩阵
Figure 674363DEST_PATH_IMAGE024
。
具体实施方式
以下具体实施例是对本发明提供的方法与技术方案的进一步说明，但不应理解成对本发明的限制。
本发明具体实施方式中的胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的流程示意图如图1所示。
具体的，胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法的步骤如下：
S1：将胶囊内窥镜的彩色图像转换成灰度图（如图2所示），并将灰度图缩放长宽尺寸均为256像素的正方形。
S2：先将S1得到的灰度图与多尺度正线匹配滤波器进行卷积得到多个卷积输出，然后将S1得到的单通道图像与多尺度负线匹配滤波器进行卷积得到多个卷积输出；也可同时计算多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器得到两组卷积输出，即多个正线性滤波匹配响应和多个负线性滤波匹配响应；
正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 743950DEST_PATH_IMAGE025
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；
负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 676134DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 489370DEST_PATH_IMAGE026
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为-10~10，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21范围中的奇数；
单个尺度
Figure 721768DEST_PATH_IMAGE004
正线滤波计算的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 962256DEST_PATH_IMAGE006
代表单通道图像，
Figure 381736DEST_PATH_IMAGE007
为尺度为
Figure 998662DEST_PATH_IMAGE004
的正滤波器
Figure 85567DEST_PATH_IMAGE008
与单通道图像卷积的响应，即尺度为
Figure 762536DEST_PATH_IMAGE004
的卷积输出；在尺度参数范围内分别取3到5个尺度计算出相应的卷积输出；单个尺度和多个尺度的负线滤波计算与正线滤波计算原理相同，只需把
Figure 934892DEST_PATH_IMAGE008
换成
Figure 588464DEST_PATH_IMAGE009
。
S3：将由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵（如图3所示）；由多尺度负线匹配滤波得到的多个负线性滤波匹配响应按照元素相乘，得到多尺度负线响应图像矩阵（如图4所示）。
由多尺度正线匹配滤波得到的多个正线性滤波匹配响应按照图像矩阵对应元素相乘的公式如下：
Figure 529876DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 377746DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 37397DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 996126DEST_PATH_IMAGE014
分别为尺度
Figure 526465DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 545236DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 692184DEST_PATH_IMAGE017
下正线匹配卷积输出，
Figure 454603DEST_PATH_IMAGE018
为多个尺度下正线匹配响应的乘积，得到多尺度正线响应图像矩阵，多尺度下负线匹配响应乘积
Figure 105028DEST_PATH_IMAGE019
计算原理相同，得到多尺度负线响应图像矩阵，
Figure 29121DEST_PATH_IMAGE020
代表按图像矩阵元素相乘。
S4：多尺度正线响应图像矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE030
和多尺度负线响应图像矩阵
Figure 630742DEST_PATH_IMAGE031
先做归一化变换，将图像矩阵的像素值变换到[0~255]范围的整数，然后再对图像做自适应二值化，自适应二值化计算采用最大类间方差法，二值化后损坏候选区域值为255，其他区域为0。
S5：对
Figure 931273DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 967362DEST_PATH_IMAGE031
二值化后的图像矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE032
如图5所示，
Figure 796778DEST_PATH_IMAGE033
如图6所示合并为一个二值图如图7所示，两个二值化图像
Figure DEST_PATH_IMAGE034
,
Figure 387159DEST_PATH_IMAGE035
均为0位置合并后
Figure DEST_PATH_IMAGE036
的值为0，
Figure 225802DEST_PATH_IMAGE036
其余位置为255。
S6：读入一张模板图像矩阵
Figure 850819DEST_PATH_IMAGE037
如图8所示，将
Figure DEST_PATH_IMAGE038
中对应
Figure 116715DEST_PATH_IMAGE037
中为0位置置为0，去除
Figure 194392DEST_PATH_IMAGE039
周围无效区域；
其中，模板图像矩阵
Figure 102305DEST_PATH_IMAGE037
如图8所示，图像尺寸长宽应与S1中灰度图的长宽一致，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
中的白色正圆以图像矩阵的正中心为圆心，图像长或宽的尺寸减去5~15个像素为半径。
S7：对图像矩阵
Figure 814784DEST_PATH_IMAGE041
每一行进行检测，将长度小于5的横线删除, 得到图像矩阵如图9所示。
S8：对图像矩阵
Figure 782740DEST_PATH_IMAGE041
每一行进行检测，如果该行有横线，则横线数量+1，最后对于对横线数大于阈值的图像检测为传输损坏图像，其中阈值取值范围为[80~130]。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求保护范围内。

Claims (10)

1.一种胶囊内窥镜成像损坏图像的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）将内窥镜彩色图像转换成单通道图像，并将单通道图像缩放成长宽尺寸相同；
（2）将单通道图像分别与多尺度正线匹配滤波器和多尺度负线匹配滤波器进行卷积，并产生多个卷积输出；
（3）对多个卷积输出按照图像矩阵对应元素相乘，得到多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵；
（4）分别对多尺度正线响应图像矩阵和多尺度负线响应图像矩阵进行归一化，然后再对图像做自适应二值化，得到正线和负线的二值化图像矩阵；
（5）将正线和负线的二值化图像矩阵按元素进行合并，正线和负线二值化图像矩阵合并前同时为0的位置合并后仍为0，其余位置合并后的值为非零正整数；
（6）读入模板图像矩阵，并将步骤（5）合并后的图像矩阵中对应模板图像矩阵为0的位置设置为0，去除无效区域；
（7）对步骤（6）处理后的图像矩阵进行检测，删除长度小于10的横线；
（8）对图像矩阵进行检测，如该行有横线，则横线数量+1，横线数大于阈值的图像则为传输损坏图像。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（1）的单通道图像优选为灰度图，长宽尺寸范围为128~1024像素。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（2）中，正线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 368980DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 409749DEST_PATH_IMAGE002
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为以0为对称点的在-10~10范围，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21；
负线匹配滤波器垂直方向数值计算公式为：
Figure 241438DEST_PATH_IMAGE003
，
其中，
Figure 808686DEST_PATH_IMAGE002
为尺度参数，取值范围为0.05~1，y的取值范围为-10~10，该滤波器在水平方向对垂直方向的数值重复拓展，拓展的长度为5~21范围中的奇数；
单个尺度
Figure 434839DEST_PATH_IMAGE004
正线滤波计算的公式为：
Figure 727018DEST_PATH_IMAGE006
，
其中，
Figure 362399DEST_PATH_IMAGE007
代表单通道图像，
Figure 518574DEST_PATH_IMAGE008
为尺度为
Figure 456574DEST_PATH_IMAGE009
的正滤波器
Figure 330989DEST_PATH_IMAGE010
与单通道图像卷积的响应，即尺度为
Figure 770061DEST_PATH_IMAGE009
的卷积输出；在尺度参数范围内分别取3到5个尺度计算出相应的卷积输出；单个尺度和多个尺度的负线滤波计算与正线滤波计算原理相同，只需把
Figure 46321DEST_PATH_IMAGE010
换成
Figure 155223DEST_PATH_IMAGE011
。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，
Figure 516934DEST_PATH_IMAGE012
的取值范围优选为0.1-0.8。
5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（3）由多尺度正线匹配滤波得到的多个卷积输出按照图像矩阵对应元素相乘的公式如下：
Figure 759696DEST_PATH_IMAGE013
，
其中，
Figure 765830DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 170266DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 19273DEST_PATH_IMAGE016
分别为尺度
Figure 534568DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 159322DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 239DEST_PATH_IMAGE019
下正线匹配卷积输出，
Figure 336543DEST_PATH_IMAGE020
为多个尺度下正线匹配响应的乘积，得到多尺度正线响应图像矩阵，多尺度下负线匹配响应乘积
Figure 530895DEST_PATH_IMAGE021
计算原理相同，得到多尺度负线响应图像矩阵，
Figure 636254DEST_PATH_IMAGE022
代表按图像矩阵元素相乘。
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（4）归一化是将多尺度正/负线匹配响应图像矩阵的像素值变换为0-255范围的整数。
7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（4）二值化后损坏候选区域值设定为255，其它区域设定为0。
8.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（4）自适应二值化计算采用最大类间方差法。
9.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（7）中删除长度优选小于5。
10.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤（8）中的阈值范围为80-130。
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