消化道膠囊內窺鏡視頻鉤蟲圖像計算機自動檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及圖像處理技術領域，特別是設及一種消化道膠囊內窺鏡視頻鉤蟲圖像 計算機自動檢測方法。
【背景技術】
[0002] 膠囊內窺鏡是一種膠囊形狀的用于檢查人體腸道的微型攝像裝置。患者從吞服該 膠囊內窺鏡到排出體外，拍攝大約5萬帖左右圖像。膠囊內窺鏡圖像目前依靠人工檢查檢 查，不僅耗費時間長，而且勞動強度大，并且醫生疲勞后容易造成漏診。因此，采用計算機輔 助診斷的方法來對膠囊鏡圖像進行病變檢測有廣泛的市場需求。
[0003] 目前，膠囊內窺鏡計算機輔助鉤蟲病變檢測方法尚屬空白，由于鉤蟲病變感染人 數眾多，引起人的腸道出血和貧血，營養不良。同時會在人畜間傳播，危害大。因此本發明提 供一種消化道膠囊內窺鏡視頻鉤蟲圖像計算機自動檢測方法。該方法提高膠囊內窺鏡圖像 中鉤蟲病變診斷效率。
【發明內容】
[0004] 鑒于現有技術的如上不足，本發明主要解決的技術問題是提供一種消化道膠囊內 窺鏡視頻鉤蟲圖像計算機自動檢測方法，能夠準確顯示消化道的整體狀況。
[0005] 為解決上述技術問題，本發明采用的一個技術方案是：
[0006] -種消化道膠囊內窺鏡視頻鉤蟲圖像計算機自動檢測方法，將內窺鏡視頻圖像進 行雙匹配濾波，檢測出可疑鉤蟲形狀的區域，同時，將不同尺度的匹配濾波檢測出的可疑鉤 蟲區域進行多尺度乘積，去除噪聲，然后對可疑鉤蟲區域進行邊緣檢測，并對檢測到的邊緣 進行平行曲線和中線檢測，再根據中線垂直切取可疑鉤蟲區域及周邊黏膜區域并拼接成拉 伸管狀區域，對拉伸管狀區域提取灰度累計直方圖特征之后，最終采用Rusboost將可疑鉤 蟲區域區分出鉤蟲，氣泡W及腸道權皺，從而檢測出鉤蟲圖像，包括如下具體步驟：
[0007] SI:將視頻的每一帖圖像變換到灰度圖像后，進行多尺度雙匹配濾波，產生多個尺 度的雙匹配濾波正響應圖像和負響應圖像；
[000引S2:將多個尺度雙匹配濾波的正響應圖像進行多尺度乘積，得到多尺度正響應圖 像，將多個尺度雙匹配濾波的負響應圖像進行多尺度乘積，得到多尺度負響應圖像；
[0009] S3:對多尺度正響應圖像和多尺度負響應圖像分別用最大類間方差法二值化，得 到正響應二值化圖像和負響應二值化圖像；
[0010] S4:分別對正響應二值化圖像和負響應二值化圖像做Canny邊緣檢測，得到正邊緣 圖像和負邊緣圖像；
[0011] S5:對正響應二值化圖像中的每一個二值區域尋找正邊緣圖像對應的邊緣，并對 該邊緣用分段線性化平行線檢測法做平行曲線檢測和中線檢測，W及對負響應二值化圖像 中的每一個二值區域尋找負邊緣圖像對應的邊緣，并對該邊緣用分段線性化平行線檢測法 做平行曲線檢測和中線檢測；
[0012] S6:將正響應檢測到的平行線和中線W及負響應檢測到的平行線和中線合并，去 除重復的平行線和中線，得到多組平行曲線和中線；
[0013] S7:對每一條中線，將一個旋轉矩形的中屯、沿著中線從一端移動往另一端移動，其 旋轉角度等于中線經過的點的傾角，同時截取每個旋轉矩形區域的窺鏡圖像塊，并將截取 的圖像塊旋轉回水平位置，然后將運些旋轉回水平位置的矩形圖像塊拼接到一起，最后將 拼接得到的圖像塊變換到同樣的大小，形成拉伸管狀區域圖像塊；
[0014] S8:對拉伸管狀區域圖像塊的每一行像素的亮度求平均值，每行亮度平均值最后 形成平均亮度直方圖；
[0015] S9:拉伸管狀區域圖像塊主要包括鉤蟲，氣泡和腸道權皺，選取鉤蟲，氣泡和腸道 權皺拉伸管狀區域圖像塊的平均亮度直方圖作為特征，并采用Rusboost算法訓練識別模 型，用于識別鉤蟲，氣泡和權皺；
[0016] S10:如果一張膠囊內鏡圖中檢測到的拉伸管狀區域圖像塊被識別為鉤蟲類，則運 張圖像被識別為鉤蟲圖像，否則為非鉤蟲圖像。
[0017] 優選地，所述單個雙匹配濾波器計算公式為：
[0019] 其中，O為尺度參數，X和y為濾波器的像素坐標，L的值為9。
[0020] 優選地，所述多尺度雙匹配濾波器響應圖像計算公式為：
[0021] ri(x，y)=mi(x，y)*f(x，y)
[0022] 其中，f(x，y)為膠囊內鏡圖像，ri(x，y)是尺度i的匹配濾波器組卷積并平均得到 的響應圖像，當進行正匹配濾波時，濾波器計算公式取+號r(x，y)，負匹的配濾波時取-號， K-(x，y)，其中mi(x，y)為尺度i下的一組匹配濾波器，運一組匹配濾波器有多個旋轉匹配濾 波器組合得到，每個旋轉匹配濾波器由單個匹配濾波器繞圖像中屯、點旋轉得到，旋轉計算 公式為：
[0024] 其中，X和y為單個未旋轉的匹配濾波器上每個像素的橫坐標和縱坐標，和/為 旋轉e度后的匹配濾波器上的點的橫坐標和縱坐標，其中0從0度W15度為一個間隔遞增要 180度。優選地，在進行均值濾波時，濾波窗口的大小與矩形色度圖像塊或矩形亮度圖像塊 的寬度相同。
[0025] 優選地，所述多尺度乘積計算公式為：
[0026] Pi,j(x，y) =ri(x，y) ? rj(x，y)
[0027] 其中ri(x，y)為尺度i下的相應圖像，rj(x，y)為尺度j下的響應圖像，Pi,j(x，y)為兩 個尺度i和j下多尺度乘積，尺度參數為1.2到2之間。
[0028] 優選地，所述分段顯性化平行線和中線檢測具體步驟為:捜索正響應二值化圖像 中每一個二值化區域對應的正邊緣圖像中的邊緣;將每個二值化區域中的邊緣線兩兩組合 成一組，如果兩條邊緣線長度差異大，則去除該組邊緣線;對每組邊緣，選取其中一條為參 考線，另一條為對應參考線的假定平行線，做參考線和假定平行線做平行檢測；對每組邊 緣，W-個旋轉矩形的中屯、從參考線一端往另一端移動，旋轉矩形的旋轉角度等于所在參 考線當前像素點切線的傾角，運里每次移動的距離為I~3個像素點，矩形框寬為9個像素， 長為25個像素;每次移動旋轉矩形框后，根據矩形框內的假定平行線的像素點的坐標計算 假定平行線的傾角；在每次移動的旋轉矩形框內，如果假定平行線的傾角和參考線的傾角 度數相差在12度W內，則兩條線平行，同時計算兩條平行線對應點的中點，中點組合為中 線;將每次旋轉矩形框移動檢測到平行線和中線組合到一起并去除重復的像素點，組合后 的邊緣線即是參考線的平行線和中線；負響應二值化圖像中的邊緣線和中線檢測步驟與上 述步驟相同。
[0029]優選地，所述邊緣線傾角的計算公式為：
[0032] 其中Xi和Yi為旋轉矩形框內參考線或假定平行線中各個像素的橫坐標和縱坐標， f和f為旋轉矩形框內參考線或假定平行線中各個像素的橫坐標和縱坐標的平均值。
[0033] 優選地，所述旋轉矩形框區域的計算公式為：
[0035] 其中，X和y為矩形框中屯、在平面直角坐標時矩形區域各個像素點的橫坐標和縱坐 標，1:義和17為旋轉矩形中屯、在參考線上的點的橫坐標和縱坐標，0為旋轉傾角，和/為旋 轉矩形區域旋轉后各個像素點的橫坐標和縱坐標。
[0036] 優選地，所述拉伸管狀區域圖像塊生成過程S5中的矩形框大小，傾角計算公式W 及旋轉計算公式與權利要求5中相同，拉伸管狀區域圖像塊每行為25像素，每列為75像素。
[0037] 區別于現有技術的情況，本發明的有益效果是:可W通過計算機自動檢測膠囊內 鏡視頻中的鉤蟲，提高醫生對消化道膠囊內窺鏡視頻的診斷效率。
【附圖說明】
[0038] 圖1是本發明實施例消化道膠囊內窺鏡視頻鉤蟲圖像計算機自動檢測方法的流程 示意圖。
[0039] 圖2是應用本發明實施例的雙匹配濾波得到正響應圖像W及負響應圖像的示意 圖，其中圖2(a)是一張含有亮鉤蟲的膠囊內鏡圖片，圖2(b)和圖2(c)分別是圖2(a)正響應 和負響應圖像，其中圖2(d)是一張含有暗鉤蟲的膠囊內鏡圖片，圖2(e)和圖2(f)分別是圖2 (d)正響應和負響應圖像。
[0040] 圖3是應用本發明實施例的對一張鉤蟲圖像兩個尺度正響應圖像多尺度乘積的示 意圖，其中圖3(a)是一張含