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题名医用内窥镜图像的高光移除算法
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作者
池月
李正平
徐超
冯博
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机构
安徽大学集成电路学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期1278-1283,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFC0117800)。
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文摘
现有的内窥镜图像高光移除算法往往存在移除结构不合理、颜色失真等情况,而这会导致病灶识别算法和图像增强算法产生错误的结果。为了解决以上问题,在高光定位方面,提出了一种基于暗区域内生长和Scharr滤波结合的相对高光定位方法;在高光填充方面,提出了一种改进的Crinminisi算法。首先,通过统计大量数据,限定搜索范围,从而提高填充效率;其次,改进优先权统计范围,以避免重复的无意义的计算;最后,针对不同区域的自适应模板,合理重建纹理。在选取不同人体组织的内窥镜图像数据集上进行实验,相较于基于双色反射模型的方法、自适应鲁棒主成分分析(RPCA)方法、基于热扩散的方法和原始Criminisi算法,所提算法的自然图像质量评估(NIQE)值均为最小;相较于RPCA方法、基于热扩散的方法和原始Crimnisi算法,所提算法的运行时间也均为最少。实验结果表明,所提算法不仅比其他算法具有更好的客观图像指标,而且相较于原始Criminisi算法在效率上有近百倍的提升。
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关键词
内窥镜图像处理
高光定位
高光填充
区域分割
Criminisi算法
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Keywords
endoscopic image processing
highlight localization
highlight filling
region segmentation
Criminisi algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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