[发明专利]一种医学图像调整方法及数字病理切片浏览系统

权利要求书

1.一种医学图像调整方法及数字病理切片浏览系统，其特征在于，所述医学图像调整方法包括：

步骤一，读取图像，构建三维图像矩阵；

步骤二，转灰度图，构建二维图像矩阵；

步骤三，使用马尔科夫链进行图像分割；

步骤四，根据相似度进行图像重组；

步骤五，色彩还原，构建三维图像矩阵；对原始彩色图像按照颜色通道进行分离；对原彩色图像按照RGB颜色通道分离三张灰度图像，分别记为R通道、G通道和B通道；载体图像预处理；计算每张灰度图的预测误差组，对每张灰度图采用菱形预测方案获取阴影点的预测值，跟原始像素值相减，获得阴影点的预测误差序列(eR1,eR2,...,eRN)，(eG1,eG2,...,eGN)，(eB1,eB2,...,eBN)，将三张灰度图像阴影点的预测误差组成预测误差组en＝(eRn,eGn,eBn)；选择用于读取图像的预测误差组，计算每一个预测误差组的局部复杂度LCi，找到预测误差组的临界值ρ，被替换的LSBs、压缩后的位图和灰度图像消息，修改满足LCi≤ρ的预测误差组的映射来读取图像；

在阴影点的预测误差直方图中读取图像信息，称为阴影点集灰度图像嵌入；

在空白点的预测误差直方图中读取图像信息，称为空白点集灰度图像嵌入，阴影点集读取图像信息之后，阴影像素点Xi,j被修改为X′i,j；用读取图像之后的阴影点的像素来预测空白点的像素值，与阴影点集灰度图像嵌入类似，得到三张灰度图像空白点的预测误差直方图，读取图像信息；

将读取图像之后的三张灰度图合并，得到读取图像后三维图像矩阵的彩色图像；

步骤六，图像错误校验。

2.如权利要求1所述医学图像调整方法，其特征在于，对原始彩色图像按照颜色通道进行分离中，对读取图像后的彩色图像像按照RGB颜色通道分离三张灰度；读取彩色图像R通道第一行像素的LSBs，取出三个参数的值；

提取空白点集灰度图像；提取阴影点集灰度图像；根据恢复的空白点集的像素值，使用相同方法获取三个通道阴影点的预测误差序列，提取出嵌入负载，恢复原像素值；恢复原图。

3.如权利要求1所述医学图像调整方法，其特征在于，灰度图像嵌入的载体图像预处理具体包括：

第一步，对彩色图像三个颜色通道的像素进行灰度图像预处理，调整像素值等于边界值0或255的像素点到合理范围内；

第二步，构造相对应的三个位图分别记录三个颜色通道中被修改的像素位置，被修改过的位图中标记为1，没有被修改过的标为0，无损压缩三个位图；

第三步，清空彩色图像R通道的第一行像素，为使用LSB算法嵌入三个参数：预测误差组的临界值ρ，压缩后的位图尺寸和灰度图像消息大小制造空间，被替换的LSBs和压缩后的位图作为负载的一部分；

所述灰度图像的嵌入的阴影点集灰度图像嵌入具体包括：

在嵌入失真小于等于2的映射中读取图像，舍弃嵌入失真大于2的映射(0,0,0)→(1,1,1)，重建(1,1,1)的新映射；

对于符合要求的映射进行分类，分为5类，B类为预测误差组(1,1,1)的新建映射：

A类：B类：C类：

D类：E类：(N1,N2,N3){(N1+1,N2+1,N3+1)

最后将预测误差组中的每个成员和它预测值相加得到处理后的像素值；

所述灰度图像的提取中提取空白点集灰度图像具体包括：

使用相同的扫描顺序和预测方法获取三个通道空白点的预测误差序列，组成预测误差组；

对每一个预测误差组，计算局部复杂度LCi；

处理满足LCi≤ρ的预测误差组，通过嵌入时的映射方案的逆映射恢复出原来的像素值，根据映射时不同的类型A,B,C,D,E恢复出负载；

提取出嵌入负载后，获取位图和被替换的LSBs，根据位图，处理标记为1的像素，恢复原值。

4.如权利要求1所述医学图像调整方法，其特征在于，所述步骤一中，读取的图像为三原色彩色图像，图像的每个像素点记录三原色彩色信息；

所述步骤二中，使用Matlab的rgb2gray函数将彩色图转成灰度图用于提高运算速度、图像处理。