【摘 要】
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高光普遍存在于内窥镜图像中,它主要分为镜面反射产生的高光和过曝光产生的高光。高光不仅会使医生产生严重的视觉疲劳,还会导致一些特征提取或匹配算法的失误,例如对于一些病灶识别算法,若病灶轮廓边缘存在高光,则会影响算法对病灶的识别。对于部分图像增强算法、图像动态调节算法中的平均值计算和最大值统计,高光则会对统计结果产生影响,使算法的结果产生偏差或不起作用。因此内窥镜图像高光移除成为内窥镜图像处理领域一个
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC0117800）；
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高光普遍存在于内窥镜图像中,它主要分为镜面反射产生的高光和过曝光产生的高光。高光不仅会使医生产生严重的视觉疲劳,还会导致一些特征提取或匹配算法的失误,例如对于一些病灶识别算法,若病灶轮廓边缘存在高光,则会影响算法对病灶的识别。对于部分图像增强算法、图像动态调节算法中的平均值计算和最大值统计,高光则会对统计结果产生影响,使算法的结果产生偏差或不起作用。因此内窥镜图像高光移除成为内窥镜图像处理领域一个重要的研究方向。目前的内窥镜高光移除算法主要分为两步,高光定位和高光移除。在高光定位方面,由于内窥镜本身的特殊环境,现有的算法虽然满足基本需求,但是存在一些误定位的情况。在高光移除方面存在许多方法,其中有些方法并没有同类型的前置参考算法,而是直接将其他方法应用于内窥镜高光移除领域,而有一些方法则是从自然图像的高光移除领域改进而来。本文对现有的一些内窥镜高光移除方法做出对比分析后,针对高光定位和高光移除,分别做了两组改进。对于内窥镜高光定位,使用自适应阈值的方法定位亮区域高光,使用暗区域内生长和scharr滤波的方法定位暗区域高光,再将两者合并,对合并后的掩膜进行膨胀以使其覆盖掉高光周围的颜色失真。在高光移除方面,选用重建效果较好的Crinminisi算法,对该算法应用于内窥镜高光环境下的一些问题,做出针对性的改进,首先通过对大量数据做统计的方法,限定搜索范围,提高移除效率,其次改进优先权的统计范围,避免重复无意义的计算,最后针对不同区域使用自适应模板,达到对纹理地合理重建。在选取不同人体组织的内窥镜图像数据集上进行实验,改进的方法不仅能够充分地定位高光,而且能在提升Criminisi算法效率的情况下,保证高光的移除质量。根据实验结果,改进的高光移除方案不仅相比其他算法有更好的主观感受和NIQE指标,而且相比于传统Criminisi算法在效率上提升10到100倍。
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