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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：一种包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法，首先使用关键信息提取器对数据集图片中的有效信息区域进行两次提取，两次提取的结果互为补充并保存为新的图片数据集；对新的图片数据集使用改进的EACE方法进行亮均衡和提升，改善亮度不均缺陷的同时提升整体亮度，获取更多有利于识别息肉的信息；增强后的结果使用两图匹配融合修复法方法进行光斑检测和光斑区域修复。本发明减少内窥镜图像中光斑对息肉检测结果的干扰，减小医生或计算机检测息肉时误诊率。

主权项：1.一种包含信息筛选与融合修复的胃肠道内窥镜图像预处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取待处理图片，实验数据集是来自合作医生提供的部分内窥镜图片数据集，包含各种类型，形状和颜色的、含有息肉的图片或不含息肉的图片；步骤2，关键信息提取器对内窥镜图片信息进行筛选；关键信息提取器根据输入内窥镜图片信息，自动检测图像有效信息区域，计算其内部最大内接正方形顶点和边长信息，依据这些信息提取这个正方形中的全部信息作为关键信息提取器进行第二次提取，利用旋转转换矩阵T： 其中，θ为旋转角度；将原图以中心像素点为圆心旋转45°，去除因旋转产生的无效填充部分后以提取方法提取新的有效信息区域步骤3，使用改进的EACE方法均衡图片和的亮度；对于图中像素点X，其像素值为fxi,j，计算其局部均值mxi,j和局部标准差σxi,j，利用如下公式计算得到fxi,j增强后的像素值Ixi,j：Ixi,j＝mxi,j+Gfxi,j-mxi,j2 其中M为全局平均值，α为增强参数；高频区域的σxi,j大，增益小，增强后不会过亮，低频部分的σxi,j小，增益G大，这一区域的亮度值会被提升；对图片的V通道进行伽马转换最后合并通道生成结果得到亮度情况较好的内窥镜图片；步骤4，设计两图匹配融合修复法修复图中的光斑区域；所述步骤4中，两图匹配融合修复方法修复内窥镜图片中光斑区域，处理过程如下：4.1通过阈值检测定位图片中光斑所处的位置并对应在光斑掩膜中标记；4.2对光斑掩膜做闭操作得到膨胀掩膜利用和得到边缘掩膜利用获取到光斑周围正常区域色彩参数，并用正常色彩参数填充在被标记过的光斑像素点；4.3对用正常色彩参数填充初步修复后的进行高斯滤波，使修补过的光斑区域与整体区域均衡；4.4借助掩膜提取已修复光斑的部位，修复后的光斑部位与进行匹配融合；4.5修复边缘处融合痕迹，消除不自然的修复痕迹，预处理结束。

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