消化道疾病,如出血、肿瘤和溃疡等极大地威胁着人体的健康。传统的消化道检查工具如X射线、钡餐和X射线断层扫描等都是利用间接成像原理,会对人体造成不同程度的损伤。超声检测虽然对人体没有任何损害,但是其分辨能力极为有限。插入式胃镜和直肠镜可以对人体消化道进行直接观测,利用光纤对影像进行传输,但是这些工具会对人体带来不适,同时由于小肠的长度限制,传统的插入式内镜均不能对整个小肠段进行检查。新型的双气囊小肠镜可以帮助医生对病人的小肠全段进行检查,但长时间的检查过程同样会对人体带来很大的不适。无线胶囊内窥镜(Wireless Capsule Endoscopy,WCE),简称无线内镜或者胶囊内镜,是一种新型的无创式胃肠道检查工具。这种普通胶囊大小的内窥镜由微小的元器件组成,当病人吞服后,内窥镜开始以2帧每秒的速度在病人消化道内拍摄图像,并将拍摄到的图像经无线传输方式传送到病人体外的接收终端,最终由医生利用图像工作站对图像进行诊断。与传统的X射线断层扫描、磁共振成像以及插入式内窥镜相比,该技术可以无创的检测整个小肠。无线内镜的发展揭开了小肠检查技术的新篇章。根据以色列基文公司的统计,目前已经进行了超过一百万例(?)PillCam无线内镜检查帮助医生评估病人的胃肠道状态。基于无线内镜的胃肠道检查,临床医生能够早期发现包括小肠肿瘤在内的各种严重胃肠道疾病。目前无线内镜检查是公认的小肠肿瘤检查的金标准。尽管无线内镜检查技术为小肠疾病的诊断开辟了一个全新的领域,但是目前仍然存在一个明显的挑战需要解决。无线内镜视频图像数量巨大而且部分图像质量不佳,对无线内镜视频的判读是一个漫长而枯燥的过程。根据临床的操作规程,这个过程至少需要两位经验丰富的临床医生花费大约45分钟到2个小时的时间。因此,研究无线内镜视频及图像的计算机辅助检查方法,减轻医生的工作负担是十分必要的。围绕这一目标,本论文主要致力于解决无线胶囊内窥镜计算机辅助诊断系统设计中的一些具有挑战性的问题。为了对无线内镜视频进行计算机辅助诊断,提高无线内镜检查的准确性,本文从数字图像处理技术的三个不同层次,即图像处理、图像分析和图像识别,对无线内镜图像进行了研究,探讨了数字图像处理技术中的相关理论和方法在无线内镜视频计算机辅助诊断系统中的应用。从图像处理方面,我们提出了一种基于偏微分方程的新型图像增强方法,将图像对比度增强,图像去噪及边缘锐化技术集成到一个偏微分方程模型中,三种操作同时进行得到最终的增强结果。在图像演化过程中,三种不同的增强操作同时进行,利用正则化参数控制三种操作对最终结果的影响,直至得到最满意的结果。基于人工合成图像、自然图像和无线内镜彩色图像的实验结果表明,与传统的图像增强方法相比,本文提出的偏微分方程模型可以获得更加令人满意的增强效果,从而起到辅助医生诊断的作用。随后我们利用图像分析的方法对无线内镜图像进行处理,研究了无线内镜视频摘要技术,可以使医生不必浏览全部视频就可以得到视频的主要信息。提出了基于“感兴趣场景”的镜头检测技术,建立了无线内镜视频静态故事板。在静态故事板的基础上,在医生的监督下,建立了无线内镜视频动态故事板。实验结果表明,该方法能够提取视频中最具代表意义的视频帧,约减了需目视检查的图像数量,降低了医生的工作负担。从图像理解方面,本文致力于研究出血以及肿瘤这两种常见小肠疾病的计算机自动诊断技术。首先我们提出了无线内镜出血图像检测方法,可以更为有效的检测图像中的出血区域。由于图像中的边缘像素和出血像素具有相似的色度,传统算法不能对二者进行正确区分。我们提出了一种图像预处理方法,检测图像中的边缘像素点并利用形态学方法进行去除。然后提出了一种超像素分割方法,将图像根据颜色和纹理分割成图像块,在图像块的水平上进行出血检测,降低了算法的复杂度。最后提出了一种新型的颜色特征用以区分出血与非出血像素并使用支持向量机对超像素进行分类。实验结果表明该方案能够有效地诊断出血图像同时大大降低了运算代价。其次,针对肿瘤图像,我们提出了一个新的肿瘤图像检测技术框架。为提高检测准确率,首先对图像中的高光反射区域进行去除。利用均值漂移技术对原始图像进行粗分割。粗分割后的图像首先进行出血检测,提取带出血特征的肿瘤图像。使用自适应阈值分割算法对出血检测后的图像进行处理,提取图像中的疑似肿瘤区域,利用几何特征分析方法对图像进行最终检测,提取非出血肿瘤图像。实验结果表明与传统方法相比,本文方法可以有效地提取视频中的各种肿瘤图像。总体而言,我们在论文中研究了无线内镜视频计算机辅助诊断系统中诸如图像增强、视频摘要、病症自动诊断等具有挑战性的问题,同时系统的提出了各种问题的解决方案,大量的实验结果以及医生的评价证明了我们所提出方案的有效性。