CN109903230B

CN109903230B - 医疗除雾图像校正方法

Info

Publication number: CN109903230B
Application number: CN201711304273.5A
Authority: CN
Inventors: 陈佑旻; 许宏全
Original assignee: Hiwin Technologies Corp
Current assignee: Hiwin Technologies Corp
Priority date: 2017-12-11
Filing date: 2017-12-11
Publication date: 2023-03-28
Anticipated expiration: 2037-12-11
Also published as: CN109903230A

Abstract

一种医疗除雾图像校正方法，由处理单元来实施，包含以下步骤：(A)将包括多个像素的第一图像及所述第一图像经除雾处理而获得的第二图像转换至色相、饱和度、明度颜色域，以获得多个相关于所述第一图像的像素的第一饱和度及多个所述第二图像的像素的第二饱和度；(B)根据所述第一饱和度及所述第二饱和度获得饱和度差值；(C)根据所述第一图像及门坎值获得校正值；(D)根据所述饱和度差值及所述校正值，获得饱和度校正值；及(E)根据所述饱和度校正值校正所述第二图像，以获得第三图像。利用饱和度对光源变化低敏感特性，应用于亮度变化大的环境的图像。

Description

医疗除雾图像校正方法

技术领域

本发明涉及一种图像数据处理或产生，特别是涉及一种用于腹腔镜图像的医疗除雾图像校正方法。

背景技术

腹腔镜手术近几年广泛应用于肠胃道、腹壁、内分泌等手术。不同于传统开腹手术外科医师使用单一大切口进入腹腔进行手术，腹腔镜手术只需要在每个0.5～1.5厘米的小切口插入各式套管装置，使用各项特制的器械和腹腔镜镜头通过套管进到腹腔中，外科医师观看腹腔镜拍摄的图像并执行手术操作。腹腔镜手术可以让外科医师达到传统开腹手术的效果，且相较于传统开腹手术，腹腔镜手术有较小的伤口。

然而，如果腹腔镜镜头温度低于腹腔内温度，在腹腔镜镜头进入腹腔后，腹腔内的热气很快就会在镜头形成雾气，使得显示器上的图像变模糊，进而影响手术的进行。

现有去除图像雾气的方式是先将图像进行除雾处理，并在获得除雾图像后，将除雾图像进行校正，然而，现有的除雾图像校正方法是将除雾图像转到色相、饱和度、明度(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色域上，通过提高图像的明度，以校正除雾图像，但在腹腔镜手术中，光源为腹腔镜本身提供，且腔体内本身也无其它光源，故在腹腔镜移动或腔体内物体作动(如器械或组织)的情况下，整体图像的亮度非常不稳定，校正后除雾的图像的明度易受到环境亮度变化的影响而产生色偏，因此现有的除雾图像校正方法不适用于光源变化大的环境的图像。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于亮度变化大的环境的图像的医疗除雾图像校正方法。

本发明的医疗除雾图像校正方法，由处理单元来实施，并包含一个步骤(A)、一个步骤(B)、一个步骤(C)、一个步骤(D)，及一个步骤(E)。

在步骤(A)中，所述处理单元将包括多个像素的第一图像及所述第一图像经除雾处理而获得的第二图像转换至色相、饱和度、明度颜色域，以获得多个相关于所述第一图像的像素的第一饱和度及多个所述第二图像的像素的第二饱和度。

在步骤(B)中，所述处理单元根据所述第一饱和度及所述第二饱和度获得饱和度差值。

在步骤(C)中，所述处理单元根据所述第一图像及门坎值获得校正值。

在步骤(D)中，所述处理单元根据所述饱和度差值及所述校正值，获得饱和度校正值。

在步骤(E)中，所述处理单元根据所述饱和度校正值校正所述第二图像，以获得第三图像。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(B)中，所述饱和度差值为所述第一图像的像素的所述第一饱和度的平均值与所述第二图像的像素的所述第二饱和度的平均值的差。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(B)中，所述饱和度差值为所述第一图像的像素的所述第一饱和度的最大值与最小值的差的第一差值与所述第二图像的像素的所述第二饱和度的最大值与最小值的差的第二差值的差。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，步骤(C)中包含以下子步骤：

(C-1)将所述第一图像边缘锐化及二值化，以获得相关于所述第一图像的边缘特征值；

(C-2)判定所述边缘特征值是否大于所述门坎值；

(C-3)当判定出所述边缘特征值大于所述门坎值时，将第一预定值作为所述校正值；及

(C-4)当判定出所述边缘特征值不大于所述门坎值时，将第二预定值作为所述校正值。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(D)中，所述饱和度校正值为所述饱和度差值与所述校正值的积。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相减，以获得所述第三图像。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相加，以获得所述第三图像。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相乘，以获得所述第三图像。

较佳地，本发明的医疗除雾图像校正方法，在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相除，以获得所述第三图像。

本发明的有益效果在于：借由所述处理单元将所述第一图像及所述第二图像转换至色相、饱和度、明度颜色域，以获得所述第一饱和度及所述第二饱和度，并利用饱和度对亮度的低敏感特性，根据所述第一饱和度及所述第二饱和度将所述第二图像进行校正，以获得没有色偏问题的所述第三图像，提高图像的辨识度。

附图说明

本发明的其他的特征及功效，将于参照图式的实施方式中清楚地呈现，其中：

图1是一种方块图，示例地绘示一个用来实施本发明医疗除雾图像校正方法的一个实施例的图像处理装置；

图2是一种流程图，说明该实施例；及

图3是一种流程图，搭配图2说明该实施例的步骤S34的子步骤。

具体实施方式

参阅图1，说明用来实施本发明医疗除雾图像校正方法的一个实施例的一个图像处理装置100包含一个存储单元11，及一个电连接该存储单元11及一个腹腔镜装置200的处理单元12。

该存储单元11存储一个门坎值、一个第一预定值，及一个第二预定值。其中，该第一预定值大于该第二预定值。

该腹腔镜装置200用于拍摄人体内部，以产生一张包括多个像素的第一图像。

参阅图1、图2，示例说明了该图像处理装置100如何实施本发明医疗除雾图像校正方法的该实施例。

在步骤S31中，在该处理单元12接收到来自该腹腔镜装置200的该第一图像后，该处理单元12将该第一图像进行除雾处理，以获得一张第二图像。值得注意的是，在本实施例中，该处理单元12根据暗通道先验(Dark Channel Prior,DCP)法获得一张相关于该第一图像的每一个像素在至少一个颜色通道强度很低的像素值的暗通道图像。接着，根据该暗通道图像，获得一个相关于大气光(Global Atmospheric Light)的大气像素值，其中该大气像素值为该暗通道图像的所述像素的像素值中的最大值，该处理单元12并根据该暗通道图像及该大气像素值，获得一张相关于大气传输光线过程中未散射的穿透率(Transmission)的穿透率图像。最后，该处理单元12根据该穿透率图像及该大气像素值，获得该第二图像，但在其他实施例中，该处理单元12可利用不同的除雾处理，不以此为限。

在步骤S32中，该处理单元12将该第一图像及该第二图像转换至色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)(HSV)颜色域，以获得多个相关于该第一图像的像素的第一饱和度及多个该第二图像的像素的第二饱和度。

在步骤S33中，该处理单元12根据所述第一饱和度及所述第二饱和度获得一个饱和度差值。值得注意的是，在本实施例中，该饱和度差值为该第一图像的像素的所述第一饱和度的平均值与该第二图像的像素的所述第二饱和度的平均值的差，此外，该饱和度差值也可为该第一图像的像素的所述第一饱和度的最大值与最小值的差的一个第一差值与该第二图像的像素的所述第二饱和度的最大值与最小值的差的一个第二差值的差，但不以此为限。

在步骤S34中，该处理单元12根据该第一图像及该存储单元11存储的该门坎值获得一个校正值。

要特别注意的是，步骤S34包含以下子步骤。

在子步骤S341中，该处理单元12将该第一图像边缘锐化及二值化后，获得多个边缘像素，并将所述边缘像素的数目加总，以获得一个相关于该第一图像的边缘特征值。

在子步骤S342中，该处理单元12判定该边缘特征值是否大于该门坎值。当该处理单元12判定出该边缘特征值大于该门坎值时，进行子步骤S343，否则进行子步骤S344。

在子步骤S343中，该处理单元12将该存储单元11存储的该第一个预定值作为该校正值。

在子步骤S344中，该处理单元12将该存储单元11存储的该第二预定值作为该校正值。

要再特别注意的是，为了避免在雾气程度低时，该饱和度差值过高导致色偏校正太多，或是在雾气程度高时，该饱和度差值不够使得色偏校正太少的情况发生，因此在本实施例中，利用该第一图像的边缘锐化程度，作为判定雾气程度高低的基准，当该边缘特征值大于该门坎值时，表示雾气程度高，因而将用于雾气程度高的该第一预定值作为该校正值；相反地边缘特征值小于等于该门坎值时，表示雾气程度低，故将用于雾气程度低的该第二预定值作为该校正值。

在步骤S35中，该处理单元12根据该饱和度差值及该校正值，获得一个饱和度校正值。值得注意的是，在本实施例中，该饱和度校正值为该饱和度差值与该校正值的积，但不以此为限。

在步骤S36，该处理单元12根据该饱和度校正值校正该第二图像，以获得一个第三图像。值得注意的是，在本实施例中，该处理单元12将该第二图像的每一个像素的第二饱和度与该饱和度校正值相减，以获得该第三图像，但在其他的实施方式中，该处理单元12也可将该第二图像的每一个像素的第二饱和度与该饱和度校正值相加或相乘或相除，但不以此为限。

综上所述，本发明医疗除雾图像校正方法，借由该处理单元12将该第一图像及该第二图像转换至色相、饱和度、明度颜色域，以获得所述第一饱和度及所述第二饱和度，并利用饱和度对亮度的低敏感特性，根据所述第一饱和度及所述第二饱和度将该第二图像进行校正，以获得没有色偏问题的该第三图像，提高图像的辨识度，故确实能达成本发明的目的。

Claims

1.一种医疗除雾图像校正方法，由处理单元来实施，其特征在于：包含以下步骤

(A)将包括多个像素的第一图像及所述第一图像经除雾处理而获得的第二图像转换至色相、饱和度、明度颜色域，以获得多个相关于所述第一图像的像素的第一饱和度及多个所述第二图像的像素的第二饱和度；

(B)根据所述第一饱和度及所述第二饱和度获得饱和度差值；

(C)根据所述第一图像及门坎值获得校正值，步骤(C)中包含以下子步骤

(C-1)将所述第一图像边缘锐化及二值化，以获得相关于所述第一图像的边缘特征值，

(C-2)判定所述边缘特征值是否大于所述门坎值，

(C-3)当判定出所述边缘特征值大于所述门坎值时，将第一预定值作为所述校正值，及

(C-4)当判定出所述边缘特征值不大于所述门坎值时，将第二预定值作为所述校正值；

(D)根据所述饱和度差值及所述校正值，获得饱和度校正值；及

(E)根据所述饱和度校正值校正所述第二图像，以获得第三图像。

2.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(B)中，所述饱和度差值为所述第一图像的像素的所述第一饱和度的平均值与所述第二图像的像素的所述第二饱和度的平均值的差。

3.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(B)中，所述饱和度差值为所述第一图像的像素的所述第一饱和度的最大值与最小值的差的第一差值与所述第二图像的像素的所述第二饱和度的最大值与最小值的差的第二差值的差。

4.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(D)中，所述饱和度校正值为所述饱和度差值与所述校正值的积。

5.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相减，以获得所述第三图像。

6.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相加，以获得所述第三图像。

7.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相乘，以获得所述第三图像。

8.根据权利要求1所述的医疗除雾图像校正方法，其特征在于：在步骤(E)中，将所述第二图像的每一个像素的第二饱和度与所述饱和度校正值相除，以获得所述第三图像。