[发明专利]一种适用冷光源腹腔影像参数自适应的实时去烟雾方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像的数字图像处理技术领域，具体涉及一种适用冷光源腹腔影像参数自适应的实时去烟雾方法。

背景技术

随着医疗水平的不断进步，腹腔镜已广泛应用于各种外科手术。在某些疾病中，腹腔镜手术已成为治疗的首选方式。然而，手术中腹腔镜镜片起雾(Laparoscopic lens fogging，LLF)的情况常常令手术需要暂停，相当于外科医生突然失去视力，大大影响了手术的流畅度，甚至有时引起不必要的医疗安全问题。LLF是腹腔镜手术过程中保持清晰视野的一个主要障碍。它是由颗粒、血和烟雾在镜头上缓慢积累所致，往往导致手术时间增加。腹腔镜镜头起雾的原因是由于腹腔内外存在温差，如果腹腔镜镜头的温度低于腹腔内温度，在镜头进入腹腔后，腹腔内的热气遇到冷的镜头，部分水蒸气非常容易凝聚，从而形成一层雾，影响视野在监视器上的清晰度。

目前的研究表明提高腹腔镜视野清晰度的方法大致可分为四类：a)物理方法加温腹腔镜；b)防雾溶液的物理擦拭；c)腹腔镜设备的材料技术革新；d)组织擦拭。上述方法基本都属于物理去雾方法，大量的时间耗费在保持手术视野的清晰上，使手术变得冗长，并且效果有限，而且往往费时，成本高，并且没有足够的数据来支持其改善的效果。为了更为有效的解决镜片起雾这一问题，我们设想利用计算机处理技术来进行数字图像处理。噪点(noise)主要是指CCD/CMOS将光线作为接收信号接收并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，看起来就像图像布满一些细小的糙点。雾气和烟尘位于图像之中也就是噪点，单帧图像的降噪技术已经非常成熟。视频图像即是多个单帧图像的累加，如能将降噪技术用于视频图像处理，可以将腹腔镜手术中令人生厌的起雾起烟去除。

数字化图像去雾有很多的方法，适用范围不尽相同。目前较为可靠的去雾方法是何恺明等人提出的“基于暗通道先验的图像去雾方法”，对于单帧图像，暗通道先验去雾是数字图像去雾的常用算法。它通过求取原图像的暗通道矩阵、大气光成分，估计原图的透射率矩阵，最后由雾图成像模型计算求得去雾图。这种方法适用范围广泛，能够很好的针对腹腔镜视野封闭狭窄及光源特点等特征进行去雾处理。为了获取更加精细的透射率矩阵，通常采用导向滤波的方法。然而这个过程中包含很多浮点运算，所以处理图像的速度比较慢，难以满足近些年腹腔镜手术高分辨率视频实时去雾的要求。需要进行技术改进才能满足实时性的要求，并且还有继续优化的空间。

由于硬件设备的升级，近些年腹腔镜手术视频的分辨率普遍为1920*1080的高清信号，所以优化暗通道先验去雾算法，实现高分辨率视频的实时去雾，构建一套数字化去雾系统，将处理后的清晰图像实时显示，能够给医生的腹腔镜手术带来极大的便利，降低手术风险。

发明内容

针对冷光源腹腔影像的去烟雾方法运算复杂、处理速度慢、实时性差的问题，本申请提供一种适用冷光源腹腔影像自适应的实时去烟雾方法，包括步骤：

获取腹腔影像视频信号的帧率，根据帧率选择视频图像的采样帧；

根据采样帧对所述视频图像进行采样，以获取采样帧的原含雾图像；

将原含雾图像通过暗通道先验去雾原理计算后获得暗通道图，计算暗通道图的透射率图，采用自回归滑动平均的方法计算暗通道图的大气光照系数；

利用原含雾图像、暗通道图、大气光照系数和透射率图，求解雾图成像方程，获得去雾图像；

将去雾图像实时输出形成去雾视频。

一种实施例中，采用自回归滑动平均的方法计算暗通道图的大气光照系数，包括步骤：

设定每一帧的暗通道图的大气光照系数所对应的影响因素；

利用滑动平均模型估计大气光照系数的误差项；

根据影响因素和误差项建立自回归滑动平均的模型；

利用自回归滑动平均的模型逐渐逼近并获取大气光照系数。

一种实施例中，根据帧率选择视频图像的采样帧，包括步骤：

判断帧率是否大于25FPS，若大于，采样帧为隔帧采样，否则，采样帧为逐帧采样。

一种实施例中，通过指针操作符访问储存在内存空间中的原含雾图像、暗通道图像和透射率图。

一种实施例中，计算暗通道图的透射率图，包括步骤：

判断暗通道图是否是高清图像，若不是，根据暗通道图计算透射率，若是，对暗通道图进行降采样，并根据降采样后的暗通道图计算透射率。

一种实施例中，将原含雾图像通过暗通道先验去雾计算后获得暗通道图的过程中包括采用中值滤波对暗通道图进行处理的步骤。