[发明专利]基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法

权利要求书

1.一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，包括以下步骤：

将原始图像由RGB空间转换到HSV空间，拆分为H、S、V三通道，对V通道进行亮度调整，对S通道进行饱和度校正，将所述H、S、V三通道合并，得到处理后的第一图像；

将所述第一图像由HSV空间转换到YCrCb空间，拆分为Y、Cr、Cb三通道，对Y通道进行改进加权CLAHE算法运算，将所述Y、Cr、Cb三通道合并，得到处理后的第二图像；

将所述第二图像由YCrCb空间转换到RGB空间，利用Sobel算子提取出所述第二图像的边缘部分，然后利用掩膜运算对所述边缘部分进行增强，得到处理后的最终图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述对V通道进行亮度调整的具体步骤为：

利用小波变换把所述V通道分为高频部分和低频部分；

对所述高频部分做去噪处理，对所述低频部分利用伽马校正进行亮度调整；

利用逆小波变换将处理完毕的所述高频部分和所述低频部分进行合并。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述对S通道进行饱和度校正的公式为：

其中V_I为调整完毕的亮度分量，S_I为校正完毕的饱和度分量，t为变换系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述变换系数的公式为：

其中(i,j)表示某像素点，和表示该像素点周围3*3大小的范围内亮度和饱和度的平均值，Φ_V(i,j)表示该像素点的亮度方差，Φ_S(i,j)表示该像素点的饱和度方差。

5.根据权利要求1所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述改进加权CLAHE算法运算的具体步骤为：

利用第一概率密度函数代替原概率密度函数；

对所述第一概率密度函数进行归一化运算，得到第二概率密度函数；

通过所述第二概率密度函数求得累积分布函数和变换函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述第一概率密度函数公式为：

否则P_W为0；

其中，X(i,j)为图像在像素(i,j)处的灰度级，f(*)为权函数，c(i,j)为像素(i,j)与其周围八邻域之差的绝对值的平均数，代表对比因子，c(i,j)的公式为：

所述权函数的公式为：

其中，c为c(i,j)，k为一个常数。

7.根据权利要求5所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述第二概率密度函数公式为：

其中，P_w(X_k)为第一概率密度函数。

8.根据权利要求5所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述累积分布函数的公式为：

9.根据权利要求5所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述累积分布函数与所述变换函数的关系为：

T(X_k)＝C_wn(X_k)；

其中，T(X_k)为所述变换函数，C_wn(X_k)为所述累积分布函数。

10.根据权利要求1所述的一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，其特征在于，所述Sobel算子的算法如下：

水平方向算子计算方法：

垂直方向算子计算方法：

S_sy(i,j)＝[X(i-1,j-1)+2X(i-1,j)+X(i-1,j+1)]-[X(i+1,j-1)+2X(i+1,j)+X(i+1,j+1)]。