[发明专利]基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法

说明书

本发明公开了一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，涉及图像处理领域，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H、S、V三通道合并，得到处理后的第一图像；将第一图像由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Y、Cr、Cb三通道合并，得到处理后的第二图像；将第二图像由YCrCb空间转换到RGB空间，利用Sobel算子提取出第二图像的边缘部分，然后利用掩膜运算对边缘部分进行增强，得到处理后的最终图像。利用本发明方法处理内窥镜图像，实现血管增强的同时不改变图像的原有色调，不使图像失真，保持图像的真实性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体的说是涉及一种基于改进加权CLAHE 的内窥镜图像血管增强算法。

背景技术

目前对内窥镜血管增强的软件技术方法主要有：基于Retinex技术的方法；基于自适应S形函数的方法；基于FICE技术的方法；基于形态学算子的方法；基于机器学习的方法。但是这些方法一般都存在着过度增强或者血管颜色失真的问题，没有办法很好的分辨出来健康组织和不健康组织，这对于需要保持图像真实性的医学内窥镜图像来讲存在缺陷。

对本领域技术人员来说，如何对内窥镜图像进行处理使得在实现血管增强的基础上保持图像的真实性是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于改进加权CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，以解决背景技术中提出的问题，本发明方法在突出血管的组织轮廓，实现血管增强目的的同时不改变图像的原有色调，不使图像失真，保持图像的真实性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于改进加权 CLAHE的内窥镜图像血管增强算法，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。

通过采用上述方案，具有以下有益效果：在实现血管增强目的的同时不改变图像的原有色调，不使图像失真，保持图像的真实性。

优选的，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。

优选的，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，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。

通过采用上述方案，具有以下有益效果：对V通道进行亮度调整以及对S 通道进行饱和度校正是为了避免在调整亮度的同时对其他分量造成影响。