CN111726600A - 立体内窥镜的图像处理方法、装置、存储介质 - Google Patents

立体内窥镜的图像处理方法、装置、存储介质 Download PDF

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CN111726600A CN202010614933.5A CN202010614933A CN111726600A CN 111726600 A CN111726600 A CN 111726600A CN 202010614933 A CN202010614933 A CN 202010614933A CN 111726600 A CN111726600 A CN 111726600A
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Abstract

本发明公开了一种立体内窥镜的图像处理方法，包括：获取第一图像数据和第二图像数据，分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到；获取第一图像数据和第二图像数据中的色彩分量以及与第一图像数据和第二图像数据对应的目标分量，并根据色彩分量以及目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数；根据第一组校正参数对第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据第二组校正参数对第二摄像头获取的当前目标实物的第二目标图像进行校正。本发明还公开了一种图像处理装置及计算机可读存储介质。本发明可以使立体内窥镜的不同摄像头获取的不同图像的色彩趋于一致，从而提高操作者视觉上的舒适感。

Description

立体内窥镜的图像处理方法、装置、存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种立体内窥镜的图像处理方法、图像处理装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
内窥镜广泛应用于医疗领域和工业领域。例如，在医疗领域的内窥镜系统中，医生通过内窥镜获取的图像对患者进行内窥镜检查或实施微创手术。在工业领域的内窥镜系统中，观测者通过内窥镜获取的图像，检查各种机器、设备等的内部，而不需要拆卸或破坏被检测物体。
立体内窥镜，由于传感器、镜头、光源位置、制造以及装配等因素的影响，会导致立体内窥镜的两个传感器的图像色彩不一致，从而使操作者产生视觉上的不适感。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种立体内窥镜的图像处理方法、图像处理装置以及计算机可读存储介质，旨在解决现有立体内窥镜的两个传感器的图像色彩不一致，导致操作者产生视觉上不适感的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种立体内窥镜的图像处理方法，所述立体内窥镜的图像处理方法包括：
获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到；获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数；
根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。
优选地，所述获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数的步骤包括：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量或所述第二图像数据的色彩分量，确定所述目标分量；
计算所述目标分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第一组校正参数；
计算所述目标分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第二组校正参数。
优选地，所述获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数的步骤包括：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量确定与所述第一图像数据对应的第一目标分量，根据所述第二图像数据的色彩分量确定与所述第二图像数据对应的第二目标分量；
根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量；
根据所述均衡分量以及所述第一图像数据的色彩分量，计算得到第一组校正参数，根据所述均衡分量以及所述第二图像数据的分量，计算得到第二组校正参数。
优选地，所述根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量的步骤包括：
获取与所述第一图像数据对应的第一预设均衡比例系数以及与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数，所述第一预设均衡参数与所述第二预设均衡参数之和为预设值；
根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量。
优选地，所述根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量的步骤包括：
将所述第一预设均衡比例系数与所述第一目标分量相乘，得到第一乘积；
将所述第二预设均衡比例系数与所述第二目标分量相乘，得到第二乘积；
计算所述第一乘积与所述第二乘积的和值，得到所述均衡分量。
优选地，所述立体内窥镜的图像处理方法还包括：
获取所述预设标定板的预设色彩分量；
计算所述第一目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第一差值，所述第二目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第二差值；
比较第一差值与所述第二差值的大小，若所述第一差值小于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数大于所述第二预设均衡比例系数；若所述第一差值大于所述第二差值，则所述第二预设均衡比例系数大于所述第一预设均衡比例系数；若所述第一差值等于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数等于所述第二预设均衡比例系数。
优选地，所述根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正的步骤包括：
获取所述第一目标图像的分量以及所述第二目标图像的分量；
计算所述第一组校正参数与第一目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第一目标图像的分量，计算所述第二组校正参数与第二目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第二目标图像的分量。
优选地，所述色彩分量为不同颜色模型对应的RGB值、HSV值、HSI值、CMYK值、HSL值、HSB值、Ycc值、XYZ值、Lab值、YUV值中的任一种。
为实现上述目的，本发明还提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的立体内窥镜的图像处理程序；
所述立体内窥镜的图像处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有立体内窥镜的图像处理程序，所述立体内窥镜的图像处理程序被处理器执行时实现如上所述的图像处理装置的图像处理方法的步骤。
本发明提供的立体内窥镜的图像处理方法、图像处理装置以及计算机可读存储介质，通过获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到，然后获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数，最后根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，并根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。如此，可以使立体内窥镜的不同摄像头获取的不同图像的色彩趋于一致，从而提高操作者视觉上的舒适感。
附图说明
图1为本发明实施例提供的图像处理装置的硬件结构示意图；
图2为本发明立体内窥镜的图像处理方法一实施例的流程示意图；
图3为图2中步骤S2第一实施例的细化流程示意图；
图4为图2中步骤S2第二实施例的细化流程示意图；
图5为图4中步骤S27的细化流程示意图；
图6为图5中步骤S272的细化流程示意图；
图7为图2中步骤S3的细化流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的图像处理装置的硬件结构示意图。
如图1所示，该图像处理装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对图像处理装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及图像处理程序。
在图1所示的图像处理装置中，所述网络通信模块主要用于连接服务器，并与服务器进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的图像处理程序，并执行以下操作：
获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到；
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数；
根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量或所述第二图像数据的色彩分量，确定所述目标分量；
计算所述目标分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第一组校正参数；
计算所述目标分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第二组校正参数。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量确定与所述第一图像数据对应的第一目标分量，根据所述第二图像数据的色彩分量确定与所述第二图像数据对应的第二目标分量；
根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量；
根据所述均衡分量以及所述第一图像数据的色彩分量，计算得到第一组校正参数，根据所述均衡分量以及所述第二图像数据的分量，计算得到第二组校正参数。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
获取与所述第一图像数据对应的第一预设均衡比例系数以及与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数，所述第一预设均衡参数与所述第二预设均衡参数之和为预设值；
根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
将所述第一预设均衡比例系数与所述第一目标分量相乘，得到第一乘积；
将所述第二预设均衡比例系数与所述第二目标分量相乘，得到第二乘积；
计算所述第一乘积与所述第二乘积的和值，得到所述均衡分量。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
获取所述预设标定板的预设色彩分量；
计算所述第一目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第一差值，所述第二目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第二差值；
比较第一差值与所述第二差值的大小，若所述第一差值小于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数大于所述第二预设均衡比例系数；若所述第一差值大于所述第二差值，则所述第二预设均衡比例系数大于所述第一预设均衡比例系数；若所述第一差值等于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数等于所述第二预设均衡比例系数。
进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的立体内窥镜的图像处理程序，还执行以下操作：
获取所述第一目标图像的分量以及所述第二目标图像的分量；
计算所述第一组校正参数与第一目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第一目标图像的分量，计算所述第二组校正参数与第二目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第二目标图像的分量。
参照图2，在第一实施例中，本发明提供一种立体内窥镜的图像处理方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到；
步骤S2、获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数；
本实施例中，所述立体内窥镜具有第一摄像头和第二摄像头左右两个摄像头。当然，在其他实施例中，所述立体内窥镜也可以具有三个或三个以上的摄像头，具体摄像头的数量可以根据实际需要合理设置。可以理解的是，在立体内窥镜具有多个摄像头时，多个摄像头拍摄预设标定板，可以得到多个各自对应的图像数据，对应的图像处理方法与具有左右两个摄像头的方法基本相同。
所述第一图像数据可以为所述立体内窥镜的第一摄像头拍摄预设标定板得到的第一帧图像，也可以为第N帧图像；所述第二图像数据可以为所述立体内窥镜的第二摄像头拍摄预设标定板得到的第一帧图像，也可以为第N帧图像。具体选择第一帧图像还是第N帧图像，可以通过第一摄像头拍摄的图像数据与通过第二摄像头拍摄的图像数据进行比较，若二者差异不超过预设比例范围如10％，则可以确定当前第一、第二摄像头各自拍摄的图像数据分别为所述第一图像数据、第二图像数据。若二者差异的范围在10％～30％，则可以选择其中的第N帧图像。若二者差异超过预设比例范围如30％，则可以提示所述立体内窥镜的摄像头存在故障。
另外，应理解，所述立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头可以同时拍摄所述预设标定板，也可以分别先后拍摄所述预设标定板从而获取各自对应的所述第一图像数据和所述第二图像数据。本发明方案并未限定所述第一摄像头和第二摄像头分别拍摄所述预设标定板的时间顺序。
所述色彩分量可以为不同颜色模型对应的RGB值、HSV值、HSI值、CMYK值、HSL值、HSB值、Ycc值、XYZ值、Lab值、YUV值中的任一种。所述预设标定板可以为已知色彩分量的标定板，例如，在色彩分量为RGB值时，R＝G＝B，且R、G、B∈[0，255]。具体地，所述预设标定板可以为：R＝G＝B＝255的纯白标定板，也可以为：R＝G＝B＝0的纯黑标定板；还可以为：R＝G＝B＝200或100等的灰色标定板。当然，在其他实施例中，所述RGB的三个分量之间的关系还可以为：R＝G≠B，R≠G＝B，或R≠G≠B。
所述图像数据可以包括颜色分量、像素值、灰阶值、饱和度、亮度和对比度等信息。也即，所述图像数据可以为上述各信息中的至少一种。
可以理解的是，立体内窥镜由于传感器、镜头、光源位置、制造以及装配等因素的影响，获取的所述第一图像数据和第二图像数据通常并不完全相同。本发明方案主要针对第一图像数据和第二图像数据的色彩分量进行校正，以使所述立体内窥镜的第一、第二摄像头获取的图像色彩一致。当然，在其他实施例中，还可以对所述图像数据中的饱和度、对比度等其他参数一并进行校正，使得立体内窥镜的不同摄像头获取的不同图像数据趋于一致，从而提高操作者视觉上的舒适感。
本实施例中，所述第一图像数据和所述第二图像数据的目标分量可以相同，也可以不同。所述目标分量可以根据所述第一图像数据的其中一个色彩分量进行确定，也可以根据所述第二图像数据的其中一个色彩分量进行确定，还可以根据所述第一图像数据的其中一个色彩分量以及所述第二图像数据的其中一个色彩分量综合进行确定。具体将在下文具体描述，此处不做赘述。
由于色彩分量和目标分量对应的参数值具有多个，因此，对应的校正参数为一组参数。例如，当色彩分量为R、G、B时，其对应的目标分量也为R、G、B，此时，计算得到的校正参数则为一组参数{R，G，B}。
校正参数的计算方式可以为：计算所述目标分量与所述色彩分量之间的比值；也可以为计算所述色彩分量与所述目标分量之间的比值；又可以为所述目标分量与所述色彩分量之间的差值；还可以为计算得到上述比值或差值后，再加上或减去一个校正系数，该校正系数可以为经验值，也可以为经过多次试验后的调整值。当然，校正参数的计算方式并不限于上述列举的几种情况，还可以根据实际需要选择其他合理的计算方式。
可以理解的是，为了使立体内窥镜的不同摄像头获取的不同图像数据趋于一致，从而进一步提高操作者视觉上的舒适感，可以单独对所述图像数据中的其他参数进行校正，也可以结合所述图像数据中的其他参数进行计算校正。例如，在对上述色彩分量进行校正后，还可以针对所述图像数据中的其他参数如灰阶值、饱和度、亮度和对比度等分别进行校正。也可以结合所有的图像数据如色彩分量、像素值、灰阶值、饱和度、亮度和对比度等，计算一个总体的特征值，然后针对所述特征值进行校正。
步骤S3、根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。
本实施例中，所述当前目标实物可以为对应不同应用场景的实物，例如，在工业的设备检测场景中，所述当前目标实物可以是各种机器或设备内部的被检测物体；在医疗手术场景中，所述当前目标实物可以是患者的患处组织。
同样地，本发明中对所述第一摄像头获取的所述第一目标图像进行校正，以及对所述第二摄像头获取的所述第二目标图像进行校正的顺序并不限定。具体地，可以在获取到对应的校正参数和目标图像时，即可执行对应的校正流程；也可以同时执行对应的校正流程；也可以预设的顺序先后执行对应的校正流程。
具体的校正方式与计算得到校正参数的方式对应，例如，当所述校正参数是所述目标分量与所述色彩分量之间的比值时，则在获取到当前目标实物的目标图像时，获取所述目标图像中与所述色彩分量对应的特征数据，然后计算所述特征数据与所述校正参数之间的乘积。
当所述校正参数是所述目标分量与所述色彩分量之间的差值时，则在获取到当前目标实物的目标图像时，获取所述目标图像中与所述色彩分量对应的特征数据，然后计算所述特征数据与所述校正参数之间的和值。当然，在其他实施例中，还可以为其他合理的校正方式，本发明并限于上述列举的方式。
本发明提供的立体内窥镜的图像处理方法，通过获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到，然后获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数，最后根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，并根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。如此，可以使立体内窥镜的不同摄像头获取的不同图像的色彩趋于一致，从而提高操作者视觉上的舒适感。
参照图3，在第二实施例中，所述步骤S2包括：
步骤S21、获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
本实施例中，以下全文的色彩分量均以RGB值为例进行说明。假设获取到的所述第一图像数据中的色彩分量RGB值为(200，180，210)，获取到的所述第二图像数据中的色彩分量RGB值为(190，200，220)。应理解，以下全文列举的具体数值仅用于帮助理解本发明方案，并不起具体限定作用。
步骤S22、根据所述第一图像数据的色彩分量或所述第二图像数据的色彩分量，确定所述目标分量；
本实施例中，可以根据所述第一图像数据的色彩分量或所述第二图像数据的色彩分量，确定所述目标分量。具体选择第一图像数据的色彩分量，还是选择第二图像数据的色彩分量，可以预设以第一图像数据的色彩分量为目标分量，进一步的，由于色彩分量RGB具有R、G、B三个分量，可以预设其中的一个分量：如预设以第一图像数据的G值为所述目标分量，此时，对应的所述目标分量为(180，180，180)；也可以预设以第二图像数据的色彩分量为目标分量，如预设以第二图像数据的R值为所述目标分量，此时，对应的所述目标分量为(190，190，190)。还可以由操作者根据自己的喜好进行选择。因此，可以根据实际需要供操作者进行选择。例如，在需要更鲜艳的红颜色时，可以选择R分量作为所述目标分量。
在其他实施例中，由于所述预设标定板的R、G、B值均是已知的。因此，可以分别比较图像数据中的各个色彩分量与所述预设标定板对应的R、G、B值，计算各个色彩分量的差值，并从中选择差值最小的色彩分量作为所述目标分量。例如，假设预设标定板的R、G、B值为：R＝G＝B＝200，由于第一图像数据中的色彩分量R值200与所述预设标定板的R值差值最小(为0)，第二图像数据中的色彩分量G值为200与所述预设标定板的G值差值最小(为0)，则可以直接确定所述目标分量为(200，200，200)。若所述预设标定板的R、G、B值为：R＝G＝B＝189，由于第一图像数据中的色彩分量G值180与所述预设标定板的G值差值最小(为9)，第二图像数据中的色彩分量R值为190与所述预设标定板的R值差值最小(为1)，则可以直接确定所述目标分量为(190，190，190)。
步骤S23、计算所述目标分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第一组校正参数；
本实施例中，假设所述步骤S23中以RGB值(200，200，200)为所述目标分量，则计算第一组校正参数KL0(Kr0，Kg0，Kb0)：
Kr0＝RL0/RL0＝200/200＝1；
Kg0＝RL0/GL0＝200/180＝10/9；
Kb0＝RL0/BL0＝200/210＝20/21。
也即，KL0＝(1，10/9，20/21)。
步骤S24、计算所述目标分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第二组校正参数。
本实施例中，假设所述步骤S23中以RGB值(200，200，200)为所述目标分量，计算第二组校正参数KR0(Kr0，Kg0，Kb0)：
Kr0＝200/190＝20/19；
Kg0＝200/200＝1；
Kb0＝200/220＝10/11。
也即，KR0＝(20/19，1，10/11)。
参照图4，在第三实施例中，所述步骤S2包括：
步骤S25、获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
本实施例中，假设获取到的所述第一图像数据中的色彩分量RGB值为(200，180，210)，获取到的所述第二图像数据中的色彩分量RGB值为(190，200，220)。应理解，列举的具体数值仅用于帮助理解本发明方案，并不起具体限定作用。
步骤S26、根据所述第一图像数据的色彩分量确定与所述第一图像数据对应的第一目标分量，根据所述第二图像数据的色彩分量确定与所述第二图像数据对应的第二目标分量；
本实施例中，可以预设以第一图像数据的色彩分量为所述第一目标分量，预设以第二图像数据的色彩分量为所述第二目标分量。进一步的，由于色彩分量RGB具有R、G、B三个分量，可以预设其中的一个分量：如预设以第一图像数据的G值为所述第一目标分量，此时，对应的所述目标分量为(180，180，180)；也可以预设以第二图像数据的色彩分量为目标分量，如预设以第二图像数据的R值为所述目标分量，此时，对应的所述第二目标分量为(190，190，190)。还可以由操作者根据自己的喜好选择所述第一图像数据中的任意一个色彩分量作为所述第一目标分量以及所述第二图像数据中的任意一个色彩分量作为所述第二目标分量。例如，在需要更鲜艳的红颜色时，可以选择所述第一图像数据中的R分量作为所述第一目标分量，选择所述第二图像数据中的R分量作为所述第二目标分量。
在其他实施例中，由于所述预设标定板的R、G、B值均是已知的。因此，可以分别比较所述第一图像数据中的各个色彩分量与所述预设标定板对应的R、G、B值，计算各个色彩分量的差值，并从中选择差值最小的色彩分量作为所述第一目标分量；同样地，可以分别比较所述第二图像数据中的各个色彩分量与所述预设标定板对应的R、G、B值，计算各个色彩分量的差值，并从中选择差值最小的色彩分量作为所述第二目标分量。例如，假设预设标定板的R、G、B值为：R＝G＝B＝200，由于第一图像数据中的色彩分量R值200与所述预设标定板的R值差值最小(为0)，则可以确定所述第一目标分量为(200，200，200)；由于第二图像数据中的色彩分量G值为200与所述预设标定板的G值差值最小(为0)，则可以确定所述第二目标分量为(200，200，200)。若所述预设标定板的R、G、B值为：R＝G＝B＝195，由于第一图像数据中的色彩分量R值200与所述预设标定板的R值差值最小(为5)，则可以确定所述第一目标分量为(200，200，200)；由于第二图像数据中的色彩分量R值190与所述预设标定板的R值差值最小(为0)，则可以确定所述第二目标分量为(190，190，190)。
步骤S27、根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量；
本实施例中，在得到所述第一目标分量和所述第二目标分量后，可以根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到二者的均衡分量。具体地，可以分别赋予所述第一目标分量和所述第二目标分量对应的权重系数，两个权重系数的大小关系可以预先设置，也可以提供多个选项供操作者进行选择，也可以通过计算得到。
在其他实施例中，还可以计算所述第一目标分量与所述第二目标分量之间的平均值，得到的所述平均值即为所述均衡分量。
可以理解的是，在计算得到上述均衡分量后，还可以引入其他参数、系数或常数，以使计算得到的所述均衡分量更准确。另外，计算均衡分量的方式并不上述列举的两种，在其他实施例中，还可以为其他合理的计算方法，此处不作穷举。
基于所述第三实施例，参照图5，所述步骤S27进一步包括：
步骤S271、获取与所述第一图像数据对应的第一预设均衡比例系数以及与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数，所述第一预设均衡参数与所述第二预设均衡参数之和为预设值；
步骤S272、根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量。
本实施例中，获取与所述第一图像数据对应的第一预设均衡比例系数K1，与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数K2。其中，所述第一预设均衡参数与所述第二预设均衡参数之和为预设值，所述预设值可以为1或其他合理数值。例如，K1+K2＝1，K1、K2的取值可以根据实际需要合理进行设置。K1＝0，K2＝1；K1＝1，K2＝0；K1＝0.5，K2＝0.5；K1＝0.7，K2＝0.3等。
根据所述第一预设均衡比例系数K1、第二预设均衡比例系数K2、所述第一目标分量RGBL1，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量RGBR1，计算所述均衡分量RGBA。
其中，所述第一预设均衡比例系数K1，与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数K2之间的大小关系可以通过如下方式进行确定：
获取所述预设标定板的预设色彩分量；计算所述第一目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第一差值，所述第二目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第二差值；比较第一差值与所述第二差值的大小；若所述第一差值小于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数大于所述第二预设均衡比例系数；若所述第一差值大于所述第二差值，则所述第二预设均衡比例系数大于所述第一预设均衡比例系数；若所述第一差值等于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数等于所述第二预设均衡比例系数。具体权重系数大小数值则根据实际需要合理设置，此处不再做具体数值举例说明。
进一步地，参照图6，所述步骤S272包括：
步骤S2721、将所述第一预设均衡比例系数与所述第一目标分量相乘，得到第一乘积；
本实施例中，将所述第一预设均衡比例系数K1与所述第一目标分量RGBL1相乘，得到第一乘积：K1*RGBL1。
步骤S2722、将所述第二预设均衡比例系数与所述第二目标分量相乘，得到第二乘积；
本实施例中，将所述第二预设均衡比例系数K2与所述第二目标分量RGBR1相乘，得到第二乘积：K2*RGBR1。
步骤S2723、计算所述第一乘积与所述第二乘积的和值，得到所述均衡分量。
本实施例中，计算得到的所述第一乘积K1*RGBL1与所述第二乘积K2*RGBR1之间的和值，得到所述均衡分量RGBA：
RGBA＝K1*RGBL1+K2*RGBR1。
假设K1＝0.5，K2＝0.5，上述步骤S26中所述第一目标分量RGBL1为(200，200，200)，所述第二目标分量RGBR1为(220，220，220)。
此时，RGBA＝K1*RGBL1+K2*RGBR1＝0.5*(200，200，200)+0.5*(220，220，220)＝(210，210，210)。
步骤S28、根据所述均衡分量以及所述第一图像数据的色彩分量，计算得到第一组校正参数，根据所述均衡分量以及所述第二图像数据的分量，计算得到第二组校正参数。
本实施例中，第一组校正参数的计算方式可以为：计算所述均衡分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的比值；也可以为计算所述第一图像数据的色彩分量与所述均衡分量之间的比值；又可以为计算所述均衡分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的差值；还可以为计算得到上述比值或差值后，再加上或减去一个校正系数，该校正系数可以为经验值，也可以为经过多次试验后的调整值。当然，所述第一组校正参数的计算方式并不限于上述列举的几种情况，还可以根据实际需要选择其他合理的计算方式。
同样地，第二组校正参数的计算方式可以为：计算所述均衡分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的比值；也可以为计算所述第二图像数据的色彩分量与所述均衡分量之间的比值；又可以为计算所述均衡分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的差值；还可以为计算得到上述比值或差值后，再加上或减去一个校正系数，该校正系数可以为经验值，也可以为经过多次试验后的调整值。当然，所述第二组校正参数的计算方式并不限于上述列举的几种情况，还可以根据实际需要选择其他合理的计算方式。
所述第一组校正参数和所述第二组校正参数之间的计算方式可以相同，也可以不同。可以理解的是，为了确保所述第一图像数据和第二图像数据趋于一致，可以优选二者的计算方式相同。
具体地，假设获取到的所述第一图像数据中的色彩分量RGB值为：RGBL0＝(200，180，210)，获取到的所述第二图像数据中的色彩分量RGB值为：RGBR0＝(190，200，220)，则所述第一组校正参数KL1和所述第二组校正参数KR1的计算方式可以如下：
KL1＝RGBA/RGBL0＝(210，210，210)/(200，180，210)＝(21/20，7/6，1)，
KR1＝RGBA/RGBR0＝(210，210，210)/(190，200，220)＝(21/19，21/20，21/22)。
参照图7，在第五实施例中，基于所述第四实施例，所述步骤S30包括：
步骤S31、获取所述第一目标图像的分量以及所述第二目标图像的分量；
本实施例中，假设获取的所述第一目标图像的分量为：URGBL0＝(200，200，220)，获取的所述第二目标图像的分量为：URGBR0＝(200，180，210)。可以理解的是，所述第一目标图像的分量、所述第二目标图像的分量，分别与所述第一图像数据中的色彩分量、所述第二图像数据中的色彩分量对应，如：当所述色彩分量为RGB值时，所述第一目标图像或第二目标图像的分量也为RGB值；同样地，当所述色彩分量为Ycc(YCbCr)值时，所述第一目标图像或第二目标图像的分量也为YCbCr值。
步骤S32、计算所述第一组校正参数与第一目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第一目标图像，计算所述第二组校正参数与第二目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第二目标图像。
本实施例中，计算所述第一组校正参数KL1与第一目标图像的分量URGBL0之间的乘积：KL1*URGBL0，此时，校正后的所述第一目标图像的分量为KL1*URGBL0，从而得到校正后的所述第一目标图像。
计算所述第二组校正参数KR1与第二目标图像的分量URGBR0之间的乘积：KR1*URGBR0，此时，校正后的所述第二目标图像的分量为KR1*URGBR0，从而得到校正后的所述第二目标图像。
本发明还提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的立体内窥镜的图像处理程序；所述立体内窥镜的图像处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本实施例中，所述图像处理装置可以是立体内窥镜，还可以是独立于所述立体内窥镜之外的装置，还可以是手术机器人。
具体地，手术机器人通常可以包括主操作台及从操作设备，主操作台用于根据医生的操作向从操作设备发送控制命令，以控制从操作设备；从操作设备用于响应主操作台发送的控制命令，并进行相应的手术操作。所述从操作设备包括机械臂、设置于机械臂上的动力机构以及操作臂，所述操作臂用于在动力机构的驱动作用下伸入体内，通过其位于远端的末端器械执行手术操作，及/或通过其位于远端的立体内窥镜获取体内影像。所述主操作台还用于显示操作设备获取的影像。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有立体内窥镜的图像处理程序，所述立体内窥镜的图像处理程序被处理器执行时实现如上所述的图像处理装置的图像处理方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台图像处理装置(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

Claims (10)

1.一种立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述立体内窥镜的图像处理方法包括：
获取第一图像数据和第二图像数据，所述第一图像数据和所述第二图像数据分别由立体内窥镜的第一摄像头和第二摄像头拍摄预设标定板而得到；
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数；
根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正。
2.如权利要求1所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数的步骤包括：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量或所述第二图像数据的色彩分量，确定所述目标分量；
计算所述目标分量与所述第一图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第一组校正参数；
计算所述目标分量与所述第二图像数据的色彩分量之间的比值，得到所述第二组校正参数。
3.如权利要求1所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量以及与所述第一图像数据和所述第二图像数据对应的目标分量，并根据所述色彩分量以及所述目标分量计算得到第一组校正参数和第二组校正参数的步骤包括：
获取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的色彩分量；
根据所述第一图像数据的色彩分量确定与所述第一图像数据对应的第一目标分量，根据所述第二图像数据的色彩分量确定与所述第二图像数据对应的第二目标分量；
根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量；
根据所述均衡分量以及所述第一图像数据的色彩分量，计算得到第一组校正参数，根据所述均衡分量以及所述第二图像数据的分量，计算得到第二组校正参数。
4.如权利要求3所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一目标分量和所述第二目标分量，计算得到均衡分量的步骤包括：
获取与所述第一图像数据对应的第一预设均衡比例系数以及与所述第二图像数据对应的第二预设均衡比例系数，所述第一预设均衡参数与所述第二预设均衡参数之和为预设值；
根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量。
5.如权利要求4所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一预设均衡比例系数、第二预设均衡比例系数、所述第一目标分量，以及所述第二目标分量计算得到所述均衡分量的步骤包括：
将所述第一预设均衡比例系数与所述第一目标分量相乘，得到第一乘积；
将所述第二预设均衡比例系数与所述第二目标分量相乘，得到第二乘积；
计算所述第一乘积与所述第二乘积的和值，得到所述均衡分量。
6.如权利要求4所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述立体内窥镜的图像处理方法还包括：
获取所述预设标定板的预设色彩分量；
计算所述第一目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第一差值，所述第二目标分量与所述预设标定板的预设色彩分量之间的第二差值；
比较第一差值与所述第二差值的大小，若所述第一差值小于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数大于所述第二预设均衡比例系数；若所述第一差值大于所述第二差值，则所述第二预设均衡比例系数大于所述第一预设均衡比例系数；若所述第一差值等于所述第二差值，则所述第一预设均衡比例系数等于所述第二预设均衡比例系数。
7.如权利要求1所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一组校正参数对所述第一摄像头获取的当前目标实物的第一目标图像进行校正，根据所述第二组校正参数对所述第二摄像头获取的所述当前目标实物的第二目标图像进行校正的步骤包括：
获取所述第一目标图像的分量以及所述第二目标图像的分量；
计算所述第一组校正参数与第一目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第一目标图像的分量，计算所述第二组校正参数与第二目标图像的分量之间的乘积，得到校正后的所述第二目标图像的分量。
8.如权利要求1至7中任一项所述的立体内窥镜的图像处理方法，其特征在于，所述色彩分量为不同颜色模型对应的RGB值、HSV值、HSI值、CMYK值、HSL值、HSB值、Ycc值、XYZ值、Lab值、YUV值中的任一种。
9.一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的立体内窥镜的图像处理程序；
所述立体内窥镜的图像处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有立体内窥镜的图像处理程序，所述立体内窥镜的图像处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理装置的图像处理方法的步骤。
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