CN110689532A - 一种图像比对的方法及其系统 - Google Patents
一种图像比对的方法及其系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110689532A CN110689532A CN201910922421.2A CN201910922421A CN110689532A CN 110689532 A CN110689532 A CN 110689532A CN 201910922421 A CN201910922421 A CN 201910922421A CN 110689532 A CN110689532 A CN 110689532A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- target image
- corrected
- projection
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
Abstract
本申请公开了一种图像比对的方法及其系统,其中图像比对的方法具体包括以下步骤:获得目标图像;判断目标图像是否需要校正;若需要校正,则对目标图像中相应的区域进行校正;对校正后的目标图像进行明暗划分,根据划分的区域完成图像比对。本申请能够在比对过程中,对图像进行多次校正判断并根据判断结果对图像进行校正,使校正后的图像比对结果更加准确。
Description
技术领域
本申请涉及图像领域,具体地,涉及一种图像比对的方法及其系统。
背景技术
现有技术中,在医疗领域中,利用超声波图像的超声波诊断装置被越来越多的人认可和使用,被广泛应用于妇产科疾病的诊断。在妇产科中,通常是利用B型超声波检测被测物体最终形成的二维断层图像进行结果的确认,但是在形成二维断层图像的过程中可能存在很多原因,从而导致形成的二维图像的画质不能被保证,对此现象的处理大部分是依靠人眼的辨别能力去分辨,但是人眼的能力是有限的,因此对于二维断层图像中画质不清晰的图像的辨别也是极容易出现误差的,因此需要一种更精确的图像比对的方法,能够在保证图像是清晰的同时,完成被测对象与标准图像之间的对比,提高了对比的准确性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种图像比对的方法及其系统,能够在比对过程中,对图像进行多次校正判断并根据判断结果对图像进行校正,使校正后的图像比对结果更加准确。
为达到上述目的,本申请提供了一种图像比对的方法,具体包括以下步骤:获得目标图像;判断目标图像是否需要校正;若需要校正,则对目标图像中相应的区域进行校正;对校正后的目标图像进行明暗划分,根据划分的区域完成图像比对。
如上的,其中,判断目标图像是否需要校正包括,根据获取的目标图像进行后的像素值进行目标图像的是否需要校正的初步判断,具体包括以下子步骤:将目标图像划分为若干个区域;计算对若干个区域进行正投影后的图像像素值;进行目标图像是否需要校正的初步校正判断;其中将目标图像各区域原本的像素值与进行正投影后的像素值进行差值计算,若某一区域的像素差值超过指定阈值,则初步判断目标图像中的所述区域块需要校正。
如上的,其中,在进行对需要校正的区域进行校正之前,还包括,对经过初步校正判断后的目标图像进行进一步判断,具体包括以下子步骤:确定投影函数;根据投影函数确定反投影密度函数;根据反投影密度函数确定反投影函数;判断反投影函数与投影函数是否存在差异;若存在差异,则对该目标图像进行校正。
如上的,其中,确定投影函数之前,还包括,以需要校正的区域中的某一点为圆心,建立投影坐标系。
如上的,其中,在投影坐标系中的θ方向对需要校正的区域的投影函数Hθ(x,y)表示为:其中(x,y)为在投影线与横坐标夹角为θ时的横纵坐标,δ(x,y)表示在二维断层图像中该区域的唯一的像点,dy表示进行积分运算。
如上的,其中,其中对图像校正包括以下子步骤:确定反投影后的该区域的像素值;确定像素值比例,根据像素值调整目标图像中对应区域块的像素值。
如上的,其中,若目标图像中不需要进行校正,则进行像素明暗区域的划分;若目标图像中需要校正,则在校正后去除区域划分的标记后,进行明暗区域的重新划分。
一种图像比对系统,具体包括:获取单元、判断单元、校正单元、划分比对单元;获取单元,用于获取目标图像;判断单元,用于判断目标图像中是否存在需要校正的图像;校正单元,用于对目标图像中需要校正的区域进行校正;划分比对单元,用于将校正后或不需要校正的目标图像进行明暗的区域块划分,根据划分的区域完成图像比对。
如上的,其中,判断单元具体包括以下子模块:区域划分模块、像素计算模块;区域划分模块,用于将目标图像划分若干个区域;像素计算模块,用于计算进行区域正投影后的图像像素值。
如上的,其中,校正单元包括以下子模块:正投影函数确定模块、密度函数确定模块、反投影函数确定模块;密度函数确定模块,用于确定投影函数;密度函数确定模块,用于根据投影函数确定反投影密度函数;反投影函数确定模块,用于根据反投影密度函数确定反投影函数。
本申请具有以下有益效果:
(1)本申请提供的图像比对的方法及其系统能够在比对过程中,对图像进行多次校正判断并根据判断结果对图像进行校正,使校正后的图像比对结果更加准确。
(2)本申请提供的图像比对的方法及其系统能够通过正反投影的方式对图像是否需要校正进多次判断,提高了判断图像是否需要校正的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本申请实施例提供的图像比对的方法流程图;
图2是根据本申请实施例提供的图像比对系统的内部结构图;
图3是根据本申请实施例提供的图像比对系统的内部子模块结构图;
图4是根据本申请实施例提供的图像比对系统的又一内部子模块结构图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请涉及一种图像比对的方法及系统。根据本申请,能够在比对过程中,对图像进行多次校正判断并根据判断结果对图像进行校正,使校正后的图像比对结果更加准确。
如图1所示为本申请提供的图像比对的方法流程图。
步骤S110:获得目标图像。
具体地,超声波束进行扫描后,在指定时刻获得的被检测对象的二维断层图像即目标图像。
步骤S120:判断目标图像是否需要校正。
其中可根据获取的目标图像进行投影后的像素值进行目标图像中是否存在校正的区域的初步判断,具体包括以下子步骤:
步骤D1:将目标图像划分为若干个区域。
本实施例以划分为4个大小相同的区域进行举例,其中将划分的区域标记为区域一、区域二、区域三、区域四,将区域一二三四的像素值分别设为a1、a2、a3、a4。
步骤D2:计算对若干个区域进行正投影后的图像像素值。
其中对图像进行正投影具体包括竖向、横向以及斜向投影。横向投影为在区域一、二横向投影,在区域三、四之间横向投影;竖向投影为在区域一、三竖向投影,在区域二、四之间竖向投影;斜向投影贯穿了区域一四、区域二以及区域三。
其中横向投影区域的像素值P1=a1+a2,P2=a3+a4。
竖向投影区域的像素值P3=a1+a3,P4=a2+a4。
斜向投影区域的像素值P5=a2,P6=a1+a4,P7=a3。
进行正投影后的区域一的像素值可表示为:a1′=P1+P3+P6。
进行正投影后的区域二的像素值可表示为:a2′=P1+P4+P5。
进行正投影后的区域三的像素值可表示为:a3′=P3+P2+P7。
进行正投影后的区域四的像素值可表示为:a4′=P2+P4+P6。
步骤D3:进行目标图像是否需要校正的初步校正判断。
其中将目标图像各区域的原本的像素值(a1、a2、a3、a4)与进行正投影后的像素值(a1′、a2′、a3′、a4′)进行差值计算,若某一区域的像素差值超过指定阈值则初步判断该区域块需要校正,执行步骤S130,若不需要校正则执行步骤S140。
步骤S130:对目标图像中需要校正的区域进行校正。
其中对需要校正的区域进行反投影,即将正投影得到的数据进行原路返回,反投影到需要校正区域的像素值上从而对需要校正的图像进行修正。
其中在正常情况下,对目标图像或目标图像内的某一区域进行正投影或反投影,由于反投影是将数据进行原路返回到正投影中,因此返回后的得到的数据应与正投影得到的数据是相同的。以正投影得到的像素值为目标图像的元素像素值,因此对反投影后和正投影得到的数据进行比较和判断,作出对经过初步校正判断后的目标图像的进一步判断。
其中在对校正区域进行校正前,还包括,对经过初步校正判断后的目标图像进行进一步判断,具体包括以下子步骤:
步骤P1:确定投影函数。
其中以需要校正的区域中的某一点为圆心,建立投影坐标系。
优选地,可以将该区域块的中心作为坐标系的圆心。
具体地,在投影坐标系中的θ方向对需要校正的区域的投影函数Hθ(x,y)表示为:
其中(x,y)为在投影线与横坐标夹角为θ时的横纵坐标,即需要校正的区域中像素点的坐标,δ(x,y)表示在二维断层图像中该区域的唯一的像点,dy表示进行积分运算。
步骤P2:根据投影函数确定反投影密度函数。
其中反投影密度函数Lθ(x,y)可表示为:
其中δ(xcosθ+ysinθ)表示在建立的投影坐标系中的直线,dy表示对公式二进行积分计算。
步骤P3:根据反投影密度函数确定反投影函数。
其中反投影函数f(x,y)可表示为:
dθ表示对公式三进行积分计算。
步骤P4:判断反投影函数与投影函数是否存在差异。
对反投影得到的数值与正投影得到的数值进行比较,即判断反投影函数与投影函数是否存在差异,若二者得出的结果不相同(反投影函数与投影函数存在差异),则说明该图像是不清晰的,确定需要进行校正。
若二者得出的结果相同(反投影函数与投影函数不存在差异),则认为该区域是正常的,不需要进行校正,即该区域正投影后存在像素间的差异也将该差异认为是可以被认可的。
其中对图像校正包括以下子步骤:
步骤W1:确定反投影后的该区域的像素值。
具体地,进行反投影后目标图像中对应区域的像素值h(k)可表示为:
其中n表示图像内的投影线条数,qk,i表示经过像素点k的第i条投影线。
步骤W2:确定像素值比例,根据像素值调整目标图像中对应区域块的像素值。
其中计算像素值比例,根据像素值比例进行需要校正区域块的像素调整。
像素值比例Z可表示为:
Z=Pv/h(k),其中在本实施例中Pv(v为自然数)表示在划分的区域块中某一需要待校正的区域块的像素值。
优选地,根据该差值比例进行需要校正的区域块的像素的放大或缩小。
步骤S140:对目标图像进行明暗划分,根据划分的区域完成图像比对。
其中若目标图像中不需要进行校正,则直接进行像素明暗区域的划分,若目标图像中需要校正,则在校正后去除步骤S120中区域块划分的标记,进行明暗区域的重新划分。
若图像中存在明显的亮度区别,则可根据明暗变化在图像中进行区域块的划分,可将颜色稍亮的区域块划分为利用字母表示的区域块,例如将区域块分别记为J、K、L等,可将颜色稍暗的区域块划分为利用数字表示的区域块,例如将区域块分别记为1、2、3等,则可依次根据区域块完成与标准的图像中的比对。
由于标准图像是目标图像的模板图像,因此可利用目标图像的区域块划分的方式对标准图像同样进行明暗区域块的划分。根据目标图像中的区域块查找标准图像中对应的区域块,得出目标图像与标准图像中对应的区域是否存在明暗差异。直至完成目标图像中所有区域块与标准图像的比对,不会遗漏任何位置的比对,使比对结果更加精确。
本申请还提供了图像比对系统,如图2所示,图像比对系统其中包括了获取单元201、判断单元202、校正单元203、划分比对单元204。
其中获取单元201用于获取目标图像。
具体地,获取单元中包括多个超声波换能器,能够发送B型超声波以及对被检测对象的超声波回波进行接收,从而将接收的信息转换为二维断层图像。
判断单元202与获取单元201连接,用于判断目标图像中是否存在需要校正的图像。
如图3所示,判断单元202具体包括以下子模块:区域划分模块301、像素计算模块302。
区域划分模块301用于将目标图像划分若干个区域。
像素计算模块302与区域划分模块301连接,用于计算进行区域正投影后的图像像素值。
校正单元203与判断单元202连接,用于对目标图像中需要校正的区域进行校正。
进一步地,如图4所示,校正单元203中还包括以下子模块:正投影函数确定模块401、密度函数确定模块402、反投影函数确定模块403。
密度函数确定模块402用于确定投影函数。
密度函数确定模块402与密度函数确定模块402连接,用于根据投影函数确定反投影密度函数。
反投影函数确定模块403与密度函数确定模块402连接,用于根据反投影密度函数确定反投影函数。
划分比对单元204与校正单元203连接,用于将校正后或不需要校正的目标图像进行明暗的区域块划分,根据划分的区域完成图像比对。
本申请具有以下有益效果:
(1)本申请提供的图像比对的方法及其系统能够在比对过程中,对图像进行多次校正判断并根据判断结果对图像进行校正,使校正后的图像比对结果更加准确。
(2)本申请提供的图像比对的方法及其系统能够通过正反投影的方式对图像是否需要校正进多次判断,提高了判断图像是否需要校正的准确性。
虽然当前申请参考的示例被描述,其只是为了解释的目的而不是对本申请的限制,对实施方式的改变,增加和/或删除可以被做出而不脱离本申请的范围。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种图像比对的方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
获得目标图像;
判断目标图像是否需要校正;
若需要校正,则对目标图像中相应的区域进行校正;
对目标图像进行明暗划分,根据划分的区域完成图像比对。
2.如权利要求1所述的图像比对的方法,其特征在于,判断目标图像是否需要校正包括,根据获取的目标图像进行投影后的像素值进行目标图像的是否需要校正的初步判断,具体包括以下子步骤:
将目标图像划分为若干个区域;
计算对若干个区域进行正投影后的图像像素值;
进行目标图像是否需要校正的初步校正判断;
其中将目标图像各区域原本的像素值与进行正投影后的像素值进行差值计算,若某一区域的像素差值超过指定阈值,则初步判断目标图像中的所述区域块需要校正。
3.如权利要求2所述的图像比对的方法,其特征在于,在进行对需要校正的区域进行校正之前,还包括,对经过初步校正判断后的目标图像进行进一步判断,具体包括以下子步骤:
确定投影函数;
根据投影函数确定反投影密度函数;
根据反投影密度函数确定反投影函数;
判断反投影函数与投影函数是否存在差异;
若存在差异,则对该目标图像进行校正。
4.如权利要求3所述的图像比对的方法,其特征在于,确定投影函数之前,还包括,以需要校正的区域中的某一点为圆心,建立投影坐标系。
6.如权利要求1所述的图像比对的方法,其特征在于,其中对图像校正包括以下子步骤:
确定反投影后的该区域的像素值;
确定像素值比例,根据像素值调整目标图像中对应区域块的像素值。
7.如权利要求1所述的图像比对的方法,其特征在于,若目标图像中不需要进行校正,则进行像素明暗区域的划分;
若目标图像中需要校正,则在校正后去除区域划分的标记后,进行明暗区域的重新划分。
8.一种图像比对系统,其特征在于,具体包括:获取单元、判断单元、校正单元、划分比对单元;
获取单元,用于获取目标图像;
判断单元,用于判断目标图像中是否存在需要校正的图像;
校正单元,用于对目标图像中需要校正的区域进行校正;
划分比对单元,用于将校正后或不需要校正的目标图像进行明暗的区域块划分,根据划分的区域完成图像比对。
9.如权利要求8所述的图像比对系统,其特征在于,判断单元具体包括以下子模块:区域划分模块、像素计算模块;
区域划分模块,用于将目标图像划分若干个区域;
像素计算模块,用于计算进行区域正投影后的图像像素值。
10.如权利要求8所述的图像比对系统,其特征在于,校正单元包括以下子模块:正投影函数确定模块、密度函数确定模块、反投影函数确定模块;
密度函数确定模块,用于确定投影函数;
密度函数确定模块,用于根据投影函数确定反投影密度函数;
反投影函数确定模块,用于根据反投影密度函数确定反投影函数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910922421.2A CN110689532B (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种图像比对的方法及其系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910922421.2A CN110689532B (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种图像比对的方法及其系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110689532A true CN110689532A (zh) | 2020-01-14 |
CN110689532B CN110689532B (zh) | 2022-02-22 |
Family
ID=69110553
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910922421.2A Active CN110689532B (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种图像比对的方法及其系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110689532B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106446775A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹识别方法、装置及电子设备 |
CN106971159A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-07-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种图像清晰度识别方法、身份认证方法及装置 |
CN107547880A (zh) * | 2016-06-24 | 2018-01-05 | 上海顺久电子科技有限公司 | 一种投影成像的自动校正方法、装置及激光电视 |
-
2019
- 2019-09-27 CN CN201910922421.2A patent/CN110689532B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107547880A (zh) * | 2016-06-24 | 2018-01-05 | 上海顺久电子科技有限公司 | 一种投影成像的自动校正方法、装置及激光电视 |
CN106446775A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹识别方法、装置及电子设备 |
CN106971159A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-07-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种图像清晰度识别方法、身份认证方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陈传波,等.: "一种快速的积分投影变换算法", 《小型微型计算机系统》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110689532B (zh) | 2022-02-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106340044B (zh) | 摄像机外参自动标定方法及标定装置 | |
US7202957B2 (en) | Three-dimensional visual sensor | |
CN109598762A (zh) | 一种高精度双目相机标定方法 | |
CN102507592B (zh) | 表面缺陷仿蝇视觉在线检测装置及检测方法 | |
EP3965054A1 (en) | Image distortion correction method and apparatus | |
US20090169057A1 (en) | Method for producing image with depth by using 2d images | |
CN100571335C (zh) | 基于像素空间相关性的图像融合效果实时评价方法及装置 | |
US8948508B2 (en) | System and method of adaptive color correction for pill recognition in digital images | |
CN107633192A (zh) | 一种基于机器视觉的复杂背景下条形码分割与识读方法 | |
JP2006151125A (ja) | 車載用画像処理装置 | |
CN107220999A (zh) | 工件圆弧边缘特征点匹配方法的研究 | |
CN109410234A (zh) | 一种基于双目视觉避障的控制方法及控制系统 | |
JPS61277012A (ja) | カメラ位置姿勢校正方法 | |
JPH08287252A (ja) | ネジ穴位置認識方法 | |
CN105261061B (zh) | 一种识别冗余数据的方法及装置 | |
CN112837252A (zh) | 一种侧扫声呐条带图像公共覆盖区图像融合方法及系统 | |
CN110689532B (zh) | 一种图像比对的方法及其系统 | |
JPH1079029A (ja) | 立体情報検出方法及びその装置 | |
CN110634139B (zh) | 一种图像比对的方法及其系统 | |
CN105513071A (zh) | 一种地形图图式质量评价方法 | |
CN112347904B (zh) | 基于双目深度和图片结构的活体检测方法、装置及介质 | |
CN111444777B (zh) | 一种同时标记阴影的前视声呐目标检测标记方法 | |
CN114359365A (zh) | 一种具有高分辨率的汇聚式双目视觉测量方法 | |
JP2961140B2 (ja) | 画像処理方法 | |
CN101794373B (zh) | 带旋转的亚像素匹配算法在机器视觉系统中的应用方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |