[發明專利]一種用于數字內窺鏡的顏色解混方法和圖像處理裝置在審
| 申請號: | 201910372176.2 | 申請日: | 2019-05-06 |
| 公開(公告)號: | CN110084808A | 公開(公告)日: | 2019-08-02 |
| 發明(設計)人: | 盧海紅;陳志昌;劉金禮 | 申請(專利權)人: | 智影匯譜(寧波)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/90;G06F17/12;G06F17/15 |
| 代理公司: | 深圳卓正專利代理事務所(普通合伙) 44388 | 代理人: | 吳思瑩 |
| 地址: | 315000 浙江省寧波*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 子像素 內窺鏡 光譜響應函數 光源光譜 彩色圖像傳感器 圖像處理裝置 多維度數據 積分方程組 數字內窺鏡 反射光譜 光譜數據 混合光譜 生物組織 數字圖像 響應函數 采集 三基色子像素 病變組織 光譜響應 點坐標 辨識 求解 構建 灰度 響應 | ||
本發明提供了一種用于數字內窺鏡的顏色解混方法及圖像處理裝置,其中方法包括:獲取內窺鏡彩色圖像傳感器采集的數字圖像,并提取所述數字圖像的三基色子像素灰度值,生成多維度數據;采集內窺鏡彩色圖像傳感器的子像素光譜響應和光源光譜響應,分別獲得子像素光譜響應函數和光源光譜響應函數;根據所述多維度數據和所述子像素光譜響應函數生成混合光譜函數;構建關于光源光譜響應函數、子像素光譜響應函數和被測生物組織反射光譜函數的積分方程組;根據所述混合光譜函數中的各個光譜數據點坐標求解所述積分方程組,獲得被測生物組織反射光譜函數的光譜數據;該方法可增強內窺鏡病變組織辨識能力,且具有成本低、易于實現的特點。
技術領域
本發明涉及圖像處理技術領域,尤其涉及一種用于數字內窺鏡的顏色解混方法和圖像處理裝置。
背景技術
內窺鏡技術的進步使內科診斷和治療取得極大進展,絕大多數的內科手術和治療,曾經依靠侵入性技術和大的開放性切口,現在可以使用基于內窺鏡的微創技術進行。特別是近10年來,隨著數字圖像傳感器在分辨率、幀頻、靈敏度、信噪比等方面的飛速發展,基于數字圖像傳感器的內窺鏡提供了快速和高質量的圖像采集、傳輸及存儲。目前,全高清(1920×1080像素)數字內窺鏡已廣泛應用,以日本OLYMPUS、德國KARL STOZE為代表的內窺鏡制造商近期推出更高分辨率的4K(3640×2160像素)內窺鏡,具有更強的細節分辨能力。
除了增強空間分辨能力此外,OLYMBUS、FUJIFILM等內鏡制造商基于生物組織光譜特征發展了窄帶成像(NBI)內窺鏡,即采集特定波長的反射影像,凸顯病變組織光學差異,提供較普通彩色成像更具診斷意義的信息。OLYMBUS的NBI內窺鏡采用一組固定波長的干涉濾光片,由轉輪高速旋轉以固定時序提供415nm、540nm兩個窄帶光源以及一個全色光源,單色CMOS圖像傳感器按濾光片時序曝光,再合成窄帶圖像。這種方法對濾光片和圖像傳感器時序控制精度要求高,同時為減少曝光時長對同步的影響,還需增加光源亮度來減少曝光時間。復雜的光機結構、高亮度光源以及精密同步軟硬件系統使OLYMBUS的NBI內窺鏡售價高昂,同時,415nm,540nm固定濾色片對血管、粘膜等少數生物組織有增強識別能力,對于淋巴、脂肪的識別等效果不佳。FUJIFILM的NBI內窺鏡采用彩色圖像傳感器采集R、G、B三個通道顏色數值,利用先驗的光譜數據生成其它波長的窄帶圖像。這種方法可以反映圖像中生物組織的光譜差異,但獲得的數據實際上是“偽光譜”,一方面無法與生物組織真實光譜進行比對,另一方面則是光譜失真可能引起誤判。
雖然可以利用病變組織和正常組織的光譜特征有差異來進行診斷和手術治療,但光譜數據的獲取則是一個難題。傳統光譜分析系統不能覆蓋大面積或小面積的高空間分辨率,因此,光譜分析技術不能提供內科診斷治療所需的空間信息。把光譜分析和成像分析結合的光譜成像技術可以獲得圖像每個像素的光譜曲線,即對圖像每一個像素的對應的生物組織特征進行量化和標準化分析,但目前光譜成像儀價格高昂,操作復雜,且光譜圖像數據龐大,需要專門的處理計算機及軟件系統,此外,光譜成像過程即光譜掃描過程需要較長時間,難以在內科手術過程中進行實時的識別分析。
發明內容
本發明的目的在于針對上述現有技術中的內窺鏡病變組織識別能力低、光譜數據獲得困難的問題,提出一種用于數字內窺鏡的顏色解混方法和圖像處理裝置,能夠有效提高內窺鏡病變組織識別能力,降低生產成本。
一種用于數字內窺鏡的顏色解混方法,包括:
獲取內窺鏡彩色圖像傳感器采集的數字圖像,并提取所述數字圖像的三基色子像素灰度值,生成多維度數據;
采集內窺鏡彩色圖像傳感器的子像素光譜響應和光源光譜響應,分別獲得子像素光譜響應函數和光源光譜響應函數;
根據所述多維度數據和所述子像素光譜響應函數生成混合光譜函數;
構建關于光源光譜響應函數、子像素光譜響應函數和被測生物組織反射光譜函數的積分方程組;
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