[发明专利]一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法

说明书

本发明公开了一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法，对视频帧数中的模糊帧去模糊处理，利用基于网格的对齐算法，通过网格将视频帧数中的清晰帧划分为若干个矩形块，在多个矩形块顶点的共同约束下，通过计算多个矩形块所对应的多个单应矩阵实现模糊帧与清晰帧的对齐，再通过DPM算法重新合成模糊帧而使模糊帧变清晰。本发明的有益效果是：本方案能够对内窥镜视频进行去模糊处理，从而能够恢复内窥镜视频中模糊的部分，从而提高临床诊断的可靠性，情切使得内窥镜视频或图像的后续处理更加方便。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体的说，是一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法。

背景技术

模糊图像产生的原因有很多，例如光学因素，运动因素，人为因素等等，其中大多属于客观或不可控因素。因此图像去模糊算法在实际生活中具有重要意义。

随着社会的发展，由于较大的工作压力及较快的生活节奏，大多数人身体皆处于亚健康状态。消化道疾病尤其是胃病的患病率常年居高不下。目前，内窥镜手术是最直接且有效的消化道疾患诊断方式。然而，在手术插管的过程中，由于手术医生操作导致镜头的运动，胃肠壁的蠕动收缩以及有痛手术中患者因不适和抗拒造成的镜头大幅度晃动，造成胃镜视频出现一部分模糊帧，对临床医生的诊治判断产生了一定的影响。所以针对胃镜视频的去模糊算法具有一定的研究意义。

而现有的去模糊算法大多是针对普通图像的，对于内窥镜视频这类特殊视频的效果并不是很理想。根据内窥镜视频的特性，研究一套行之有效的针对内窥镜去模糊算法，不仅能解决视频模糊的问题，也为内窥镜图像的后续处理，例如三维重建，超分辨率重构等打下坚实的基础。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够对任意模糊视频帧的任意模糊图像块进行去模糊处理以复原模糊帧的基于合成的内窥镜视频去模糊方法。

本发明通过下述技术方案实现：一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法，对视频帧数中的模糊帧去模糊处理，利用基于网格的对齐算法，通过网格将视频帧数中的清晰帧划分为若干个矩形块，在多个矩形块顶点的共同约束下，通过计算多个矩形块所对应的多个单应矩阵实现模糊帧与清晰帧的对齐，再通过DPM算法重新合成模糊帧而使模糊帧变清晰。本方案提出了一种基于网格的无参数运动估计模型，提高了胃镜图像对齐算法的鲁棒性，利用与模糊帧邻近的清晰帧对模糊帧进行复原，有利于在清晰帧中找到最相似的图像细节信息，然后通过合成这些图像信息来复原模糊帧，从而能够提高复原的准确性。

包括以下几个步骤：

步骤S1：输入内窥镜视频t(x，y)，假定第N帧为模糊帧，选定待处理的模糊帧f(x，y)，在第N-10至N+10帧中，选取与模糊帧f(x，y)邻近且图像质量最好的一帧作为清晰帧g(x， y)；

步骤S2：初始化参数；

步骤S3：利用基于网格的对齐算法将清晰帧g(x，y)对齐到模糊帧f(x，y)；

步骤S4：使用DPM算法重新合成模糊帧f(x，y)的内容，使之成为一张完整且清晰的图像；

步骤S5：输出去模糊后的图像。

所述的步骤S3包括以下几个步骤：

步骤S31：逐块遍历清晰帧g(x，y)并估计模糊帧f(x， y)指向清晰帧g(x，y)的运动向量；

步骤S32：在清晰帧g(x，y)上划分网格，将图片划分为A*A个网格单元；

步骤S33：依次将步骤S31中估计所得运动向量传播至清晰帧g(x，y)内的网格顶点；

步骤S34：依次遍历所有网格顶点，判断每个顶点是否拥有大于1个运动向量，若是，使用中值滤波器，确定唯一运动向量；反之，继续遍历下一顶点；