文摘
提出了一个先进的胶囊内窥镜图像的对比度增强方法,与主要目标获得足够的船只和结构在更遥远的信息(或深色)的部分胶囊内窥镜图像。该方法(PM)结合了两种算法的增强深色和明亮的胶囊内窥镜图像,分别。组件weighted-bilinear算法(HWB)提议在我们以前的工作是用来增强暗区域根据HSV的黑暗地图内容的组件 。增强是由于小说较亮的区域阈值weighted-bilinear算法(材质)发达,以避免过度曝光和扩大的高光点,同时保留色调,在这样的地区。材质进行增强操作后逐渐增加亮度的亮度地图内容HSV的组件 。换句话说,材质降低其强度的平均重量组件的内容增加。进行了广泛的实验演示,基于评估的参考和增强图像,下午一个胃肠病学家(Ø.H.)得出的结论是,下午增强图像是最好的基于船舶的信息,在图像对比,结构的视图或能见度更遥远地区的胶囊内镜图像。
1。介绍
为了获得更多关于船只和结构的信息,特别是深色或遥远地区的胶囊内窥镜图像,图像对比度增强的路要走。存在几个类别和子类别的对比度增强方法在文献中,例如,直方图均衡化的(他),自适应他(AHE), Contrast-Limited AHE (CLAHE)中提供的细节1,2)以及M1的方法(3],M2代表了一种增强方法(4),发展到一般处理穷人对比颜色和灰度图像中存在的问题,仍依赖nonexhaustive和图像在他们的表现5- - - - - -12]。今天,胶囊内镜是最新的医学研究和应用领域中引起了很多研究者的兴趣,因为在传统内窥镜胶囊内窥镜提供的优势而言,安慰病人,探索整个胃肠道(GI)束3,13- - - - - -16]。临床受益于图像获得由于胶囊内窥镜(CE),重要的是要开发一种先进的方法,将认真对付穷人对比问题一般由低能见度条件下引起的胃肠道17]。在这方面,新方法使用专门的双线性插值算法提出了4)处理(1)建立文物导致非自然的颜色直方图均衡化(他)为基础的方法而不需要转换Red-Blue-Green (RGB)到另一个色彩空间(9,10)和(2)的广义过度曝光问题方法的缺点提出之前在3]。尽管试验示范表明,组件weighted-bilinear算法(HWB),提出了(4),做了相当大的改进的方法3),(也可以看到改进/注意到本文的数据5(一个)- - - - - -(11日))、胃肠病学家(ØH)只能率高70%的增强图像提出了实验的演示(4]。这样一个评级是由于overenhancement社区的最亮的区域(即。,specular areas) by the HWB and bad intensity transitions between darker and brighter areas (as can be seen in this paper’s Figures5 (b)- - - - - -11 (b))。现在,CE以来的主要光源,植入,许多发光二极管组成一组,当光落到胃肠道表面组织,一些光束反射回来马上,镜面反射,而其他的光束穿透它之前被反射(漫反射),形成高光的胶囊内窥镜图像(18]。虽然零星的高光区域的存在仍然是不可避免的,这不是一个主要在这个方向(19,20.),除了通过overenhancement扩大他们的社区。先进的方法,考虑到这些可能的扩充和锯齿状过渡黑暗和光明的领域之间的强度问题,本文提出了。该方法(PM)的缺点是它不抑制认知(或适当underenhance)高光点。它并不总是表现很好或没有达到最好的成绩与小尺寸的图片。图1显示了CE设备和人类的消化道。
(一)
(b)
本文的组织结构如下:第二部分简要介绍了先进的关键算法,处理较暗的区域,提出了在4]。第三部分给出了提出方法,以及它的总结。试验示范,结果,和评估胃肠病学家第四部分提供。结论在第五部分。
2。国家的艺术
组件weighted-bilinear算法(HWB)是一种新型的RGB图像增强策略开发的(4),显著消除所有直方图均衡化(他)建立文物和缺点9,10),而不是使用复杂的增强策略(23,24]。的关键HWB有别于传统双线性算法(CWB) [25- - - - - -28),它使用一个组件加权策略来计算新的像素值为每个目标矩阵或图像重叠four-pixel集团(4]。CWB的数学表达式为基础给出了(1)。 , , , 像素()位置,像素网格,如图2(b) (是四个最近的邻居的数量)。 在哪里 , , , CWB代表权重函数。 提供或插值。注意,在图2, 也是由 。
的数学表达式HWB算法(2)。方程(2)是一个常数组件应用到重量的结果在(1): 在哪里 HWB的权重函数。重要的是要注意,2)是主要的函数用来计算的像素值初步增强阶段,作为解释(4]。
3所示。该方法
阈值weighted-bilinear算法(材质)是一种新颖的算法,从一个经验阈值和Hue-Saturation-Value (HSV)组件开发和建议,本文实现了该方法总体(PM)。通过开发情况,目标是HWB算法和实现全面增强方案导致更好的能见度遥远的胶囊内窥镜图像血管和结构所需的胃肠病学家在他们比以往更高的临床诊断的实现(4]。材质的权重函数的数学表达式(TW)给出如下:
是TW分母的加权函数,给出了其数学表达式如下: 在哪里TW的分母初始值的最优范围,导致一个更好的链接过程之间的黑暗和光明的地区(见图3 (b)- - - - - -3 (d))实验坐落在1.45和1.50之间;和等于连续的区别分母。注意的实验值被发现等于或小于0.025,黑暗和光明的区域之间的边界可以隐身。在这里,组件之间的权重的步骤吗经验阈值和最大值,见(5)。可以获得这个数字除以组件最大值, ,与组件经验阈值(一个默认值= 0.4)。
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请注意,等于1的组件 。材质的数学表达式是由以下几点:
下午的数学表达式是由(7)。点的方程的组合(2)和(6)。这种组合的功能是通过一组条件,必须验证是否该组件值大于或小于组件经验阈值 。如果这个条件是正确的(是的),矩阵的输出(2)与参考矩阵加在一起。如果条件是假的(没有),矩阵的输出(6)与参考矩阵加在一起。最后矩阵映射,所有输出矩阵,构成点增强图像。摘要点的图4。可以看到/注意到简单的设计点计算另一个优点,虽然处理时间不是主要关注在这工作。 在哪里是RGB图像的引用(经常看到或作为一个贫穷的对比图片)和任何价值吗组件,介于0 。
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4所示。实验和结果
实验使用标准的图像质量指标,评价更好的船只的可见性和结构的增强图像的胃肠病学家,下午在这里了。MATLAB-R2017a PM软件已经实现。图像质量指标使用结构相似度指数(SSIM)和特征相似性指数(FSIM)。
胶囊内窥镜应用程序的原因是,在追求质量诊断是主要问题,指标考虑图像诊断结构和特性(参照参考图像)比那些不适当的。重要的是要注意,存在证据确凿的和广泛使用的科学工程等指标在文献[29日- - - - - -31日]。因此,解释,数学公式、演示等等这样的指标不包括。指标也广泛应用于数据的可视化表示,对比和强度增强等指标,用来衡量每个RGB通道的对比和强度失真CE图像。然而,这些方法通常适用于灰度图像。因此,他们的研究结果提出了基于分别处理每个RGB通道。盲/ Referenceless图像空间质量评估者(BRISQUE),运营在空间域和根据32)是表现最好的胶囊与诊断相关的图像质量的指标,被用来量化的可能损失的“自然”增强的图像。
胶囊内窥镜图像,从胶囊内窥镜数据库下载医学决策支持,一直作为测试图像(22]。
在表中1和2,M1表示的方法3),M2表示方法(4),点代表提出的方法。
可以看到,在图像如图5- - - - - -11,只有数字5 (c)- - - - - -11 (c)是光明的,但不是太亮,保留色调数据相比呢5 (d)- - - - - -11 (d)。此外,遥远的部分胶囊内窥镜图像,数字5 (c)- - - - - -11 (c)可见,清晰或超过参考图像。通过这种方式,诊断血管和结构细节或信息可以看到的胃肠病学家更好的数据5 (c)- - - - - -11 (c)比数据5(一个),5 (b),5 (d)- - - - - -(11日),11 (b),11 (d)。在理想的世界中,从胶囊内镜图像将是完美的胃肠病学家的感觉清晰度的图像细节,清晰图象的颜色,完美的形象对比,没有文物。到目前为止,存在没有这样完美的胶囊内窥镜图像。然而,根据评估的参考,提出,甚至是高档图像,另外一个实验的细节不包括摘要,但使用兰索斯进行插值三次(3 x)升级为目的),一个胃肠病学家(ØH)得出结论:点增强图像是最好的基于船舶的信息,在图像对比,结构的观点最遥远的地方的图片。
在一些系列的点增强图像亮,,因此,它很容易看到的结构也在遥远的地方的图片。一些系列,高档图片过于模糊,给更多的信息比点增强图像,但大多数高档给更多的信息比正常大小的图片。如前所述,直方图均衡化的详细信息(他),自适应他(AHE), Contrast-Limited AHE (CLAHE)提供了1,2]。在表中可以看出1和2下午,产生SSIM和FSIMc值最高。SSIM和FSIMc值接近或等于1通常意味着最好的质量,因为,在这种情况下,相似(参考图像诊断质量的结构和特性)几乎是最大或最大。
下午与M1和M2情况下,产生明亮的图像,但不要太明亮,色调和保存。重要的是要注意,直方图均衡化(他),自适应他(AHE)和Contrast-Limited AHE (CLAHE)特别改变参考图像的色调,在RGB颜色空间,证明(3,9]。因此,胶囊内镜图像增强的方法没有被包含在这部分。一部分从众所周知的标准图像质量度量,本文指标广泛应用于数据的可视化表示也被使用,如前所述,测量对比和强度失真CE每个RGB通道的图像(16]。重要的是要记住,这些方法通常应用于灰度图像。因此,表中给出的结果3和4得到基于分别处理每个RGB通道。同样重要的是要注意,处理每个RGB通道的强度是不一样的处理灰度图像的强度。然而,在努力寻找出影响每个通道强度增强方法,分别处理每个通道使用这些度量。结果证明,诊断质量不能正确评估基于最高价值观的对比在每个频道的强度或强度增强,之间的引用和增强的图像(16]。例如,在表中3的方法(3]给出的最高价值的对比度增强(在所有渠道,几乎每一个图像),但相应的图像,如图5(一个)- - - - - -(11日)显示,图像由M1太明亮,一些图像细节下午平方米,相比是不可见的。另一个例子,在桌子上4显示,他给了最高的值的强度增强(G和B通道,对于每一个图像),但所示(3),他的输出方法不提供任何有用的诊断信息,因为参考色调受损严重。然而,如果我们用另一种方式分析这些指标提供的统计数据,例如,假设积极数据意味着更好的质量,以这种方式增强的图像和数据的点已被证明是最积极的关联参考图像没有使感光过度或overenhancing图像细节。图12介绍了BRISQUE分数。图像分类的大小等于288×288×3(即。,image 5, image 6, and image 7), the PM achieved generally the best scores. For image category whose size is equal to 188 × 188 × 3 (i.e., image 1, image 2, image 3, and image 4), the PM achieved generally the second best scores. This suggests that the PM works better with larger images than with smaller images. However, the PM achieved the best scores compared to all enhancement methods mentioned.
5。结论
先进的船只和结构在胶囊内镜图像增强方法已被提出。该方法主要利用两个HWB材质算法处理暗和亮区域,分别。它还使用其他策略来创建一个平滑的强度之间的过渡等领域。整体产生增强的图像增强方法实现适度增长的亮度暗/遥远地区能够保持参考图像的色调(没有扩大高光斑点或overenhancing社区)。与之前的作品相比,更多细节,尤其是在光明的地区,仍然可以看到点增强操作,因为点后可以避免overenhancing附近明亮的地区。通过这种方式,更容易看到更多关于船只和结构的详细信息,例如,在追求甚至癌前息肉的组织或炎症,点增强图像的参考图像和M1和M2增强的图像。在评价一起进行胃肠病学家(ØH),增强胃肠病学家得出结论,点图片是最好的基于船舶的信息,在图像的对比,结构的观点在胶囊内镜图像最遥远的地方使用。点增强图像的有用性也支持使用SSIM和FSIMc指标统计获得。此外,在努力找出多少点每个通道强度的影响,分别处理每个通道使用对比和强度增强指标。第一诊断质量分析表明,追求不可能正确地评估基于最高价值观的对比在每个频道的强度或强度增强,之间的引用和增强的图像。
第二分析表明这些指标提供的统计数据,在另一方面,可能意味着更好的参照质量接近一分之零的正方向。增强的图像和数据的点被证明是最积极的关联参考图像而不使感光过度或overenhancing亮区域社区和他们的社区和图像结构细节狭义货币供应量M1及广义货币供应量M2方法相比的输出。未来的工作可以致力于开发一种创新的增强方法启用所需的胃肠病胶囊内窥镜图像锐度的细节,颜色brilliantness和artefact-free这可能导致一个underenhancement高光点,因为这样的地方隐藏图像的细节部分。之上,自下午给更好的BRISQUE分数在两种类型的测试图像相同大小的3只和1类型的测试图像相同大小的4(小于前面类别大小),未来的工作将致力于一个“智能”或“认知”的方法,将导致最好的可见性所需的肠胃科和分数在所有类型的测试图像大小(BRISQUE而言,FSIM,等等)。
的利益冲突
提到的作者确认收到资金确认不会导致任何利益冲突,而没有其他任何可能的利益冲突有关的出版。
作者的贡献
Olivier Rukundo构思和设计方法的算法,实验中使用标准的图像质量指标以及指标广泛应用于数据的可视化表示形式,并根据预期的标准写的手稿在科学出版社出版。Øistein Hovde评估点增强图像与参考图像,在正常和高档大小,和验证点增强图像的有用性的信息的可见性血管,胃肠病诊断的对比图片,和结构。马吕斯皮德森PM批判性讨论,给了反馈手稿,导致使用BRISQUE度量的评价点。所有作者阅读和批准最终的手稿。
确认
这项研究支持了挪威研究委员会(项目号260175年,名为升级基于图像增强的视频胶囊内镜)通过项目没有。247689:图像质量增强在医学诊断、监测、治疗,IQ-MED。