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现今科学技术正处于飞速发展的阶段,各个学科之间也在不断地交叉渗透,高清电子内窥镜已经成为疾病诊断及治疗过程中必不可少的仪器。传统内窥镜仅能显示二维平面,缺少深度信息,不能反映各器官间的相对位置关系。3D内窥镜克服了传统内窥镜的缺点,通过获取左右双目视图,进行三维立体显示,构造出物体的三维立体信息,提高诊断和治疗的准确性。本文的研究工作紧紧围绕高清3D内窥镜展开,主要研究内容为3D内窥镜图像自动白平衡算法和3D内窥镜图像增强算法。3D内窥镜是一个数字摄像系统,由于光源色温的不同,图像的色彩信息会出现一定的偏差。为了提高3D内窥镜的图像质量,本文对3D内窥镜图像自动白平衡算法展开深入研究,提出了一种新型3D内窥镜图像自动白平衡算法。该算法首先将图像转换到YUV色彩空间进行白点检测,然后根据亮度分量Y进行白点筛选。根据筛选出的白点计算RGB三个通道的增益,进而进行白平衡调节。3D内窥镜包含左右双目视图的信息,如果左右视图色彩信息不一致,会给观看者带来眩晕等不适感。因此需要对左右视图进行色彩匹配,得到色彩信息一致的左右双目视图。该算法复杂度低,运算量小,可以满足内窥镜图像采集实时性的要求。3D内窥镜作为一种医疗设备,需要深入人体内部进行观察。由于光源亮度不均,图像采集装置CCD和CMOS热噪声的影响,图像质量不可避免地会出现退化。为了提高图像质量,突出关键信息,移除干扰信息,需要对内窥镜图像做增强处理。本文对3D内窥镜的增强处理做了深入的研究,提出一种改进的3D内窥镜图像增强算法。该算法首先利用小波变换将图像分解为低频部分和高频部分,对低频部分使用同态滤波增强和限制对比度自适应直方图均衡化进行对比度增强,高频部分用中值滤波滤除噪声,然后用sobel梯度算子进行边缘锐化处理,增强图像的边缘细节。低频部分和高频部分经过处理后再经过小波重构合成为增强后的图像。该算法可以有效地提高图像局部对比度,增强图像细节的同时还可以滤除噪声,可以有效地提高3D内窥镜图像的质量。