CN115174876A - 一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标设计与制作方法 - Google Patents
一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标设计与制作方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,属于数字媒体成像技术领域;包括(1)建立由有代表性的肤色和血红色构成的颜色集;(2)在CIE L*a*b*色空间中,针对步骤(1)得到的颜色集,采用聚类的方法,从中选取不少于18个有代表性的肤色和血红色,并与不少于6个不同明度的中性灰色,组成不少于24个颜色,构成色标的CIEL*a*b*色度值,为色标原稿文件;(3)硬拷贝输出设备输出图像,作为硬拷贝的色标。本发明设计制作的色标用于颜色校正,不仅对肤色和血红色的校正表现出很明显的优势,在应用中对人体内可能产生的其他特殊颜色也可较准确还原;本发明方法设计并制作的色标能够有效分析和校正医用内窥镜成像在标准显屏上呈现的颜色。
Description
技术领域
本发明涉及一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,属于数字媒体成像技术领域。
背景技术
如今,内窥镜已广泛用于医疗领域,在检查、会诊、手术等多个临床环节中都体现出独特的优势,发挥着不可代替的作用。
医用内窥镜利用人体天然孔洞或微创小孔,将内窥镜镜头深入体内,使被观测部位成像在屏幕,实时观测,所成的彩色图像和视频是重要的信息载体,是判断患者体内病况的关键所在。因此,医用内窥镜成像的颜色性能是一个重要的质量因素。
医用内窥镜品牌众多,技术多样。不难发现,不同品牌或不同型号的摄像头对同一场景的拍摄成像,常出现可见的颜色差异,有的是亮度或鲜艳度的差异,也有的是色调的差异。
内窥镜和所有的摄像头一样,成像的感光部件是CCD或CMOS元件,将光信号转换为电信号,再经数字化形成RGB数字图像,并呈现在屏幕上。
通常,需要内窥镜摄像头的成像遵循某一RGB标准,常用sRGB,以使其拍摄的颜色准确呈现到符合这一标准的显示屏幕上。内窥镜的成像结果受其硬件控制、软件参数以及所用拍摄光源等各个因素的影响,非sRGB标准的内窥镜成像,应用中会对病人体内组织和病灶部位的观测带来不利影响,从而影响病情的判断。尤其是出血点,根据血液颜色判断出血时间等其他因素,如果采集图像有偏差,会严重影响诊断结果。
因此,分析医用内窥镜的成像颜色是否符合设计的sRGB标准是内窥镜付诸实用时首要的考察内容。进一步,当内窥镜成像不符合sRGB标准时,若能根据内窥镜个体情况将其校正到sRGB标准,则是内窥镜实用时的另一重要需求。
目前,国际上针对普通摄像头成像颜色分析和校正用的工具为ColorChecker 24色标,含有6个中性灰色和18个现实中有代表性的彩色,但没有侧重人体内肤色和血液红色的,更适于医疗内窥镜成像颜色分析和校正用的色标。
因此,开发一种适于人体肤色和血红色的医疗内窥镜成像颜色分析和校正用色标,使其优于常用Colorchacter 24色标的医用内窥镜成像颜色分析和校正应用效果,就成为该技术领域急需解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明的目的是提供一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,通过从肤色和血红色样本中选择具有代表性的颜色,制作成适于医用内窥镜颜色分析与校正用色标。
本发明的上述目的是通过以下技术方案达到的:
一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,包括以下步骤:
(1)建立由有代表性的肤色和血红色构成的颜色集,其中,肤色选取的 CIEL*a*b*色度对应的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,9≤C* ab≤50,30°≤hab≤60°;血红色选取的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,46≤C* ab≤88,20°≤hab≤50°;颜色集的颜色数量不少于200个;
(2)在CIE L*a*b*色空间中,针对步骤(1)得到的颜色集,采用聚类的方法,从中选取不少于18个有代表性的肤色和血红色,并与不少于6个不同明度的中性灰色,组成不少于24个颜色,构成色标的CIEL*a*b*色度值,为色标原稿文件;
(3)选择色域涵盖步骤(2)中所选择色标的CIEL*a*b*色度值的硬拷贝输出设备和非光泽输出基材,利用色彩管理技术,将色标原稿文件中的CIEL*a*b*色度值在绝对再现意图下转换为设备颜色值,并制作成色块数字图像,由硬拷贝输出设备输出图像,作为硬拷贝的色标,即用于医用内窥镜成像颜色分析与校正用的色标。
优选地,步骤(1)中,所述的颜色集为由潘通肤色、sRGB标准影像中选取的肤色、标准胶印图像中的肤色、标准色卡ColorChecker24和ColorChecker SG中的肤色以及由显示屏校准后呈现的类血液色中视觉所选取具有一定差异的红色所构成。
优选地,步骤(1)中,所述的色度C* ab和hab为色度理论中直角坐标a*b*对应的极坐标半径和角度;所述肤色的色度范围取自于潘通肤色(PANTONE SkinToneTM Guide)、sRGB影像中有代表性的肤色、印刷标准影像的标准胶印肤色以及数码相机校色色卡SG中的肤色,具有专业代表性;血红色的色度范围则由视觉选取自颜色校正的屏幕色。
优选地,步骤(2)中,所述的18个有代表性的肤色和血红色由合适的数学方法产生,以达到18个彩色代表样本集中可分成的18个不同的类。
优选地,步骤(2)中,所述的不少于6个的不同明度的中性灰色中,最小明度不大于20,最大明度不小于95;从最小明度到最大明度的数个灰色明度等差。
优选地,步骤(3)中,所述的色块数字图像中,每个色块的尺寸根据拍摄视场的需要可大可小,以适应不同成像视场大小的内窥镜拍摄使用。
优选地,步骤(3)中,所述的色块数字图像的存储格式为非压缩的*.tif或*.bmp格式。
优选地,步骤(3)中,所述硬拷贝输出设备的色域包含所制作色标的颜色。
潘通肤色将肤色与色彩标准匹配,根据科学测量各种人类皮肤类型中上千种实际肤色,专为再现最接近实体肤色而制定;该色库(潘通肤色)包含110个肤色,是人类肤色的完整视觉参考,适用于肤色相关的任何市场,是匹配肤色的唯一通用色彩标准,也是医疗领域用于创建修复和整容手术及假肢制造中的肤色标准;医用内窥镜等医用摄像头较多用于人体皮肤与皮肤颜色相近的人体组织的观测,因此,将潘通肤色作为色标颜色样本的重要来源之一。
sRGB标准应用最为广泛,大多数显示设备和摄像头都设计符合sRGB标准。医用内窥镜在应用中,拍摄影像几乎都是通过显示器实时观测,摄像头成像也应符合sRGB标准,对sRGB标准影像中的肤色应具有正确的还原。因此,sRGB标准影像中的肤色亦作为肤色样本选入样本集。
考虑到医用内窥镜在实际使用过程中会按需要将所采集的图像进行打印输出,记录病历,因此,也将标准胶印图像中的肤色考虑在内,以对病灶图像的打印输出进行优化。
ColorChecker24和ColorChecker SG两种色卡是数码相机校色最常用标准色标,含有针对人体肤色校准用颜色,医用内窥镜是数码相机中的一种,数码相机校色色卡中的肤色对医用内窥镜的颜色校正很具说明性,亦应考虑。
人体内部组织的颜色除了组织内壁的类肤色外,血红色也是不可缺少的一部分。医用内窥镜所观测的人体内部组织,通常有毛细血管分布,呈现近于血液色的红色,也会遇到出血或凝结血块形成的病灶,都需要内窥镜对这些类血液色有更为准确的响应。因此,以在校准的屏幕上呈现颜色的视觉选择方式,分别从明度、彩度、色调角三个维度均匀划分网格,选取出在CIEL*a*b*色空间中均匀分布的类血液色,即血红色。
有益效果:
本发明的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,通过从肤色和血红色样本中选择具有代表性的颜色,制作成适合医用内窥镜颜色分析与校正用MECT色标(医用色标-Medical ColorTarget);本发明设计制作的MECT色标用于颜色校正,不仅对肤色和血红色的校正表现出很明显的优势,在应用中对人体内部的可能产生的其他特殊颜色也可较准确还原。
下面通过附图和具体实施方式对本发明做进一步说明,但并不意味着对本发明保护范围的限制。
附图说明
图1为本发明实施例1中样本集312个颜色的示意性色块图。
图2为本发明实施例1中样本集颜色在sRGB色空间中的CIEL*a*b*坐标。
图3为本发明实施例1中MECT色标色示意图。
图4为本发明实施例1中MECT色标内窥镜拍摄图像。
图5为本发明实施例1中ColorChecker 24色标内窥镜拍摄图像。
图6为本发明实施例1中检验色标内窥镜拍摄图像。
图7为本发明实施例1中内窥镜拍摄三个色标的色差平均值比较。
图8-1为本发明实施例1中检验色标内窥镜成像颜色校正后的ΔE* ab色差平均值。
图8-2为本发明实施例1中检验色标内窥镜成像颜色校正后的ΔE* 00色差平均值。
图9-1为本发明实施例1中检验色标内窥镜成像颜色校正后的ΔE* ab色差最大值。
图9-2为本发明实施例1中检验色标内窥镜成像颜色校正后的ΔE* 00色差最大值。
图10-1为本发明实施例1中使用MECT色标建立的校正关系校正后颜色效果图。
图10-2为使用ColorChecker24色标建立的校正关系校正后颜色效果图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例给出医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计和制作过程,以及与常用ColorChecker24色标的应用效果对比,以进一步说明本发明,但不能用来限制本发明的范围。
实施例1
为叙述方便,本实施例中将欲制作的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标记为MECT色标(医用色标-Medical ColorTarget),则MECT色标的设计、制作及应用过程如下:
步骤(1)肤色和血红色代表性颜色样本集的选择
色标仅可包含有限个典型的颜色,需从众多有代表性的颜色样本集中选取,肤色选取的CIEL*a*b*色度对应的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,9≤C* ab≤50, 30°≤hab≤60°;血红色选取的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,46≤C* ab≤88,20°≤hab≤50°;如图1所示,为本发明实施例1中样本集312个颜色的示意性色块图;其中,包括 110个潘通肤色、sRGB标准影像中有代表性的116个肤色、标准胶印中有代表性的 40个肤色、数码相机校色色卡ColorChecker24和ColorChecker SG中的16个肤色以及视觉选择的30个血红色,共312个颜色;如图2所示,为本发明实施例1中样本集颜色在sRGB色空间中的CIEL*a*b*坐标,即选取的312个样本色在sRGB色空间内的CIEL*a*b*色度坐标位置,网格区域为sRGB色域,黑色圆圈为312个样本颜色,可见,均在sRGB色域内,完全可保证其在通常内窥镜工作的sRGB标准显屏上正确还原,表明所选颜色样本集,既可代表人体内部组织的主要颜色特征,又能符合内窥镜图像监视屏的颜色特性,为MECT色标的构建提供了基础数据;
步骤(1)中,所述的色度C* ab和hab为色度理论中直角坐标a*b*对应的极坐标半径和角度;所述肤色的色度范围取自于潘通肤色(PANTONE SkinToneTM Guide)、 sRGB影像中有代表性的肤色、印刷标准影像的标准胶印肤色以及数码相机校色色卡SG中的肤色,具有专业代表性;血红色的色度范围则由视觉选取自颜色校正的屏幕色;
步骤(2)构建MECT色标颜色色度
色标的作用是分析和校正内窥镜的颜色响应,因此,在步骤(1)的312个覆盖肤色和血红色的颜色集中,选取内窥镜颜色分析和校正功能具有关键性作用的颜色,构成色标;
考虑到通常摄像头拍摄视场较小,MECT色标亦设计选择同于常用 ColorChecker24色标的颜色数目,即18个彩色,6个中性灰色,共24个颜色;
首先,在CIEL*a*b*色空间中选择典型的代表色,本实施例1采用K均值(K-means)聚类方法,从312个样本色中选择18个聚类中心色,K均值是一种典型的基于划分方法的聚类算法,根据数据的相似程度将数据划分为不同的类,具有思路简单、收敛速度快、时间复杂度近似于线性等特点,较适合用于海量数据的聚类,该方法的聚类过程可描述为在给定的数据集中各个样本类别未知的情况下,通过每个样本的特征将这个数据集聚集成多个不同的称之为簇的类别。其中,处于相同簇中的样本,其特征具有较高的相似度,反之,相似度则更低;将聚类中心个数,即簇个数设定为18个,经过聚类得到的18个聚类中心即为色标所选肤色和血红色代表色;
中性灰色在色彩校正中具有至关重要的作用,选择最小明度不大于20,最大明度不小于95,从最小明度到最大明度的数个灰色明度等差的6个中性灰色;
得到的18个聚类中心颜色及6个不同明度的中灰色构成的MECT色标颜色色度值(CIELAB色度值)(构成色标的CIEL*a*b*色度值,为色标原稿文件);如图3 所示,为本发明实施例1中MECT色标色示意图(以sRGB标准显示);
步骤(3)输出MECT色标
选择色域涵盖步骤(2)中所选择色标的CIEL*a*b*色度值的数字输出设备和非光泽输出基材,利用色彩管理技术,将色标原稿文件中的CIEL*a*b*色度值在绝对再现意图下转换为设备颜色值,并制作成色块数字图像,由硬拷贝输出设备输出图像,作为硬拷贝的色标,即用于医用内窥镜成像颜色分析与校正用的专用色标;具体如下:
由步骤(2)得到的MECT色标颜色色度值CIELAB,选用Epson7908彩色打印机(色域包含所确定的MECT色标色),在色彩管理技术控制下打印输出,即为 MECT色标,如图4所示,为本发明实施例1中MECT色标内窥镜拍摄图像;与图 3对比视觉可见,其与标准的sRGB颜色有较大差异;
步骤(4)MECT色标的应用
因摄像头的成像颜色值常设计符合sRGB标准颜色,即形成的颜色记录值RGB 符合sRGB标准的CIEXYZ色度值与响应值RGB之间的确定关系,如此,摄像所得的图像可在符合sRGB标准的监视屏上准确再现出来,这正是对医用内窥镜通常的要求,当医用内窥镜的成像颜色偏离sRGB标准时,须要明晰其偏离的程度,进一步,将其校正到sRGB标准颜色;
本实施例1将常用的ColorChecker24色标与所制作的MECT色标同时应用,以对比检验MECT色标对肤色和血红颜色分析和校正的应用效果,以表征MECT色标在内窥镜成像分析和校正应用中的优越性;
采用的方法和实施步骤如下:
(1)本实施例1使用耳鼻喉皮肤内窥镜SuperBstry为待测内窥镜,用其自带光源(内窥镜镜头前端的LED灯),在适当的距离及自动白平衡下,分别对MECT 色标和ColorChecker24进行拍摄成像,拍摄图像分别如图4和图5所示;如图5所示,为本发明实施例1中ColorChecker 24色标内窥镜拍摄图像;
(2)内窥镜摄像头的颜色响应分析
内窥镜对肤色和血红色的颜色响应是否符合标准,原则上应该由具有肤色和血红色特征的颜色检验,因此,选用312个颜色集作为检验色,其硬拷贝图像称为“检验色标”,在同于MECT色标拍摄条件下,对检验色标的成像分析,如图6所示,为本发明实施例1中检验色标内窥镜拍摄图像;以全面地表征内窥镜对肤色和血红色的颜色记录准确性;
首先,按照sRGB标准的色度值CIE L*a*b*与RGB之间的确定关系,将内窥镜拍摄的RGB图像值转换为CIE L*a*b*色度值,计算此色度值和色标实测色度值之间的色差,以表征此时内窥镜成像与sRGB标准的偏差程度;
选用ΔE* ab和ΔE* 00色差,并以未计量明度L*差异时的ΔC* ab和ΔC* 00表征色品的差异,则颜色样本集的312色、MECT色标和ColorChecker24色标的各自24个颜色的色差平均值结果如表1和图7所示,为本发明实施例1中内窥镜拍摄三个色标的色差平均值比较;
表1内窥镜成像与sRGB标准的平均色差
从表1数据看到,此时(未校正)的内窥镜对检验色标312个颜色的ΔE* ab色差平均和最大值分别达到了9.48和21.76,ΔE* 00色差的平均和最大值分别达到7.31 和10.55;表明内窥镜摄像头在未校正的情况下,若其成像呈现到符合sRGB标准的显屏上时,人眼视觉会感觉出明显的不同,对肤色和血红色的观测造成较大影响;
同时,表1中第2、3行数据表明,相较ColorChecker24色标形成的色差结果, MECT色标的色差都与312个检验色的数值更为接近,表明:用MECT色标的成像分析数值更能代表医用内窥镜主要用于肤色、血红色成像的实用效果;
(3)MECT色标和ColorChecker24色标用于内窥镜成像颜色校正效果比较
过程(2)中的色差分析表明,尽管有自配的照明光源,内窥镜摄像头的成像也往往与标准成像有较大偏差,因此,为了在显屏上得到准确的颜色还原,需对内窥镜的成像值进行校正,将其校正到标准的RGB,如sRGB;
已有不同的方法用于将摄像头成像的响应值RGB校正为sRGB标准色值,即转换为sRGB色值。通常,使用ColorChecker24色标建立校正关系,即根据色标拍摄图像的RGB值及色标本身对应的sRGB色值,通过适宜的数学方法,建立图像RGB 值到sRGB色值的颜色转换关系;
显然,这一颜色转换关系的精度不仅受到数学方法的影响,还会受到采样色为哪些颜色,即色标颜色的影响,因而,使用含有不同颜色的色标,相同数学方法所形成的颜色转换关系及其适用性会存在差异;
为了对比所开发MECT色标和ColorChecker24色标形成的颜色转换关系对医用内窥镜摄像头颜色校正的效果,本实施例1采用基于文献方法并自主完善的方法形成颜色转换关系;
在此,对所实验的医用内窥镜,分别由制作的MECT色标和ColorChecker24色标建立颜色转换关系,并分别应用到检验色标的颜色校正中,由检验色标校正后对应的CIE色度值与其实测色度值的色差表征颜色转换关系的精度;色差越小,则颜色转换关系的精度越高;
图8-1和图8-2分别给出了将由MECT色标和ColorChecker24色标建立的颜色转换关系,分别用于校正检验色标的312个颜色,以及其中包含的潘通肤色、sRGB 肤色等各部分颜色后的ΔE* ab和ΔE* 00平均色差;
最大色差的情况则分别如图9-1和图9-2所示;
与图7所示颜色未校正时拍摄图像的色差相比较,图8-1、图8-2所示校正后图像的平均色差均有明显减小,表明用MECT色标和ColorChecker24色标对内窥镜成像进行校色,颜色的准确度都有所提高。但同时看到,相较于由ColorChecker24色标建立的转换关系,由MECT色标建立的转换关系校色后的色差明显更小,ΔE* ab和ΔE* 00色差均值分别降至0.91和0.62,最大色差分别降至2.89和2.04,视觉上已不易察觉,这一结果表明,由MECT色标建立的颜色转换关系用于肤色和血红色的颜色转换精度更高;
考虑到人体内部可能出现的非肤色和血红色的其他颜色,如因诊断需要有意制造的病灶“染色”,对于用MECT色标建立的颜色转换关系,当用于ColorChecker24 色标(其中的18个彩色含有各种有代表性颜色)的颜色校正后,亦能使校色精度达到ΔE* ab和ΔE* 00色差均值分别为3.27和1.60的程度,视觉上可以接受;
为比较颜色校正的实际应用效果,将上述校正关系分别应用于内窥镜所拍摄的图像,以校正内窥镜所拍摄MECT色标的图像为例,比较应用两种色标所形成的校正关系校正前后的效果,如图10-1和图10-2所示,两图中,上左侧区域颜色均为内窥镜拍摄的颜色,上右侧区域颜色均为MECT色标的标准颜色(即对应的sRGB 色),各自下方长方形区域颜色为采用不同校正关系校正后的颜色;图10-1为使用 MECT色标建立的校正关系校正后的颜色效果,图10-2为使用ColorChecker24色标建立的校正关系校正后的颜色效果,容易看出,图10-1中下方区域的颜色较图10-2 中下方区域的颜色更加接近右侧区域的标准颜色,表明利用MECT色标建立的颜色校正关系对内窥镜拍摄颜色的校正效果更好。
如上所述,本发明设计制作的MECT色标用于颜色校正,不仅对肤色和血红色的校正表现出很明显的优势,在应用中对人体内部的可能产生的其他特殊颜色也可较准确还原。
本发明实施例1表明:相比于常用的ColorChecker24色标,本发明设计制作的MECT色标,用于医用内窥镜成像的分析和校色中,对肤色和血红色,可更加准确地予以表征及校正为标准颜色,从而在符合颜色标准的显屏上有更加精准的颜色还原,在人体内部器官的成像监视应用中更具优势。
潘通肤色将肤色与色彩标准匹配,根据科学测量各种人类皮肤类型中上千种实际肤色,专为再现最接近实体肤色而制定;该色库(潘通肤色)包含110个肤色,是人类肤色的完整视觉参考,适用于肤色相关的任何市场,是匹配肤色的唯一通用色彩标准,也是医疗领域用于创建修复和整容手术及假肢制造中的肤色标准;医用内窥镜等医用摄像头较多用于人体皮肤与皮肤颜色相近的人体组织的观测,因此,将潘通肤色作为色标颜色样本的重要来源之一。
sRGB标准应用最为广泛,大多数显示设备和摄像头都设计符合sRGB标准。医用内窥镜在应用中,拍摄影像几乎都是通过显示器实时观测,摄像头成像也应符合sRGB标准,对sRGB标准影像中的肤色应具有正确的还原。因此,sRGB标准影像中的肤色亦作为肤色样本选入样本集。
考虑到医用内窥镜在实际使用过程中会按需要将所采集的图像进行打印输出,记录病历,因此,也将标准胶印图像中的肤色考虑在内,以对病灶图像的打印输出进行优化。
ColorChecker24和ColorChecker SG两种色卡是数码相机校色最常用标准色标,含有针对人体肤色校准用颜色,医用内窥镜是数码相机中的一种,数码相机校色色卡中的肤色对医用内窥镜的颜色校正很具说明性,亦应考虑。
人体内部组织的颜色除了组织内壁的类肤色外,血红色也是不可缺少的一部分。医用内窥镜所观测的人体内部组织,通常有毛细血管分布,呈现近于血液色的红色,也会遇到出血或凝结血块形成的病灶,都需要内窥镜对这些类血液色有更为准确的响应。因此,以在校准的屏幕上呈现颜色的视觉选择方式,分别从明度、彩度、色调角三个维度均匀划分网格,选取出在CIEL*a*b*色空间中均匀分布的类血液色,即血红色。
本发明的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,通过建立含有众多有代表性肤色和血红色颜色构成的颜色样本集,将该颜色样本色度分成不同的类,由各类的代表色构成色标的彩色颜色,再加以数个由亮到暗、明度等差变化的中性灰色,共同构成色标颜色。由色域能够包含所设计色标颜色的输出设备在色彩管理技术控制下输出色标色块图像(色标)。本发明方法设计并制作的色标能够有效分析和校正医用内窥镜成像在标准显屏上呈现的颜色。
Claims (8)
1.一种医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,包括以下步骤:
(1)建立由有代表性的肤色和血红色构成的颜色集,其中,肤色选取的CIEL*a*b*色度对应的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,9≤C* ab≤50,30°≤hab≤60°;血红色选取的L*C* abhab色度范围为:28≤L*≤90,46≤C* ab≤88,20°≤hab≤50°;颜色集的颜色数量不少于200个;
(2)在CIE L*a*b*色空间中,针对步骤(1)得到的颜色集,采用聚类的方法,从中选取不少于18个有代表性的肤色和血红色,并与不少于6个不同明度的中性灰色,组成不少于24个颜色,构成色标的CIEL*a*b*色度值,为色标原稿文件;
(3)选择色域涵盖步骤(2)中所选择色标的CIEL*a*b*色度值的硬拷贝输出设备和非光泽输出基材,利用色彩管理技术,将色标原稿文件中的CIEL*a*b*色度值在绝对再现意图下转换为设备颜色值,并制作成色块数字图像,由硬拷贝输出设备输出图像,作为硬拷贝的色标,即用于医用内窥镜成像颜色分析与校正用的色标。
2.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(1)中,所述的颜色集为由潘通肤色、sRGB标准影像中选取的肤色、标准胶印图像中的肤色、标准色卡ColorChecker24和ColorChecker SG中的肤色以及由显示屏校准后呈现的血红色中视觉所选取具有一定差异的红色所构成。
3.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(1)中,所述的色度C* ab和hab为色度理论中直角坐标a*b*对应的极坐标半径和角度;所述肤色的色度范围取自于潘通肤色、sRGB影像中有代表性的肤色、印刷标准影像的标准胶印肤色以及数码相机校色色卡SG中的肤色,具有专业代表性;血红色的色度范围则由视觉选取自颜色校正的屏幕色。
4.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(2)中,所述的18个有代表性的肤色和血红色由合适的数学方法产生,以达到18个彩色代表样本集中可分成的18个不同的类。
5.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(2)中,所述的不少于6个的不同明度的中性灰色中,最小明度不大于20,最大明度不小于95;从最小明度到最大明度的数个灰色明度等差。
6.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(3)中,所述的色块数字图像中,每个色块的尺寸根据拍摄视场的需要可大可小,以适应不同成像视场大小的内窥镜拍摄使用。
7.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(3)中,所述的色块数字图像的存储格式为非压缩的*.tif或*.bmp格式。
8.根据权利要求1所述的医用内窥镜成像颜色分析与校正用色标的设计与制作方法,其特征在于:步骤(3)中,所述硬拷贝输出设备的色域包含所制作色标的颜色。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070201061A1 (en) * | 2006-02-28 | 2007-08-30 | Ernest Daniel Miller | Color management of digital files and images for printing |
US20090010531A1 (en) * | 2007-06-21 | 2009-01-08 | Lg Display Co., Ltd. | Method and apparatus for detecting preferred color and liquid crystal display device using the same |
CN105814872A (zh) * | 2013-12-13 | 2016-07-27 | Nec显示器解决方案株式会社 | 校正系数计算单元、图像转换单元、颜色校正设备、显示设备、校正系数计算方法和程序 |
CN106878705A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-06-20 | 北京印刷学院 | 一种数字硬拷贝输出sRGB影像的色彩质量测评方法 |
CN109792474A (zh) * | 2016-09-28 | 2019-05-21 | 交互数字Ce专利控股公司 | 基于划分全域映射颜色空间的色调角度扇区的色度映射函数的确定 |
CN110324476A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-11 | 北京印刷学院 | 一种手机屏呈色性能的表征方法 |
CN110505459A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-26 | 域鑫科技(惠州)有限公司 | 适用于内窥镜的图像颜色校正方法、装置和存储介质 |
CN111292246A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-06-16 | 上海安翰医疗技术有限公司 | 图像颜色校正方法、存储介质及内窥镜 |
CN113676639A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、处理装置、电子设备及介质 |
CN113920037A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-01-11 | 极限人工智能有限公司 | 一种内窥镜画面矫正方法、装置、矫正系统及存储介质 |
EP3970818A1 (en) * | 2020-09-18 | 2022-03-23 | XRSpace CO., LTD. | Method for adjusting skin tone of avatar and avatar skin tone adjusting system |
-
2022
- 2022-04-12 CN CN202210383119.6A patent/CN115174876B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070201061A1 (en) * | 2006-02-28 | 2007-08-30 | Ernest Daniel Miller | Color management of digital files and images for printing |
US20090010531A1 (en) * | 2007-06-21 | 2009-01-08 | Lg Display Co., Ltd. | Method and apparatus for detecting preferred color and liquid crystal display device using the same |
CN105814872A (zh) * | 2013-12-13 | 2016-07-27 | Nec显示器解决方案株式会社 | 校正系数计算单元、图像转换单元、颜色校正设备、显示设备、校正系数计算方法和程序 |
CN109792474A (zh) * | 2016-09-28 | 2019-05-21 | 交互数字Ce专利控股公司 | 基于划分全域映射颜色空间的色调角度扇区的色度映射函数的确定 |
CN106878705A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-06-20 | 北京印刷学院 | 一种数字硬拷贝输出sRGB影像的色彩质量测评方法 |
CN111292246A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-06-16 | 上海安翰医疗技术有限公司 | 图像颜色校正方法、存储介质及内窥镜 |
CN110324476A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-11 | 北京印刷学院 | 一种手机屏呈色性能的表征方法 |
CN110505459A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-26 | 域鑫科技(惠州)有限公司 | 适用于内窥镜的图像颜色校正方法、装置和存储介质 |
EP3970818A1 (en) * | 2020-09-18 | 2022-03-23 | XRSpace CO., LTD. | Method for adjusting skin tone of avatar and avatar skin tone adjusting system |
CN113676639A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、处理装置、电子设备及介质 |
CN113920037A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-01-11 | 极限人工智能有限公司 | 一种内窥镜画面矫正方法、装置、矫正系统及存储介质 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
MOHAMMAD SHAMIM IMTIAZ: ""New color image enhanment method for endoscopic images"", 2013 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN ELECTRICAL ENGINEERING * |
冯之幸: ""全息印刷品成像及其颜色测量研究"", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 * |
刘诗源: ""基于内窥镜的图像增强及色彩矫正方法研究"", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 * |
徐力豪: ""颜色管理系统的理论方法和应用研究"", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 * |
徐艳芳、闫子墨等: ""数字相机颜色响应分析与校正实验系统"", 包装工程 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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