对医用电子内窥镜图像的放大与增强处理

　　1　引　言

　　医用电子内窥镜,能够让医生直接观察人体内脏器官的组织结构,体内病变的程度,甚至利用内窥镜的活检孔可以对病变部位取样或进行某些治疗,实现了人类追求的微创、甚至无创的外科诊疗和治疗目的[1]。

　　但是,由于进入人体内部的内窥镜镜头部分受到人体自然孔径的限制,一般要求在9mm直径范围内。内窥镜系统通常采用的CCD摄像镜头为超小型CCD-TC221,对角线长为2.4mm,虽然满足了空间结构的限制,但图像的分辨率仅为190×190,医生可以观察的图像画面很小,从而不利于对病变的判断和诊疗[2]。利用先进技术对电子内窥镜图像进行放大,提高内窥镜图像的视野和分辨率,且不降低图像的质量和产生新的污染就成为解决这一问题的理想途径。

　　本文针对电子内窥镜图像的特点:含有很多器官组织轮廓和树状、粗细不一的血管,具有大量的边缘信息和丰富的细节信息,建立并完善了一种有效的电子内窥镜图像的放大方法——递归极值技术。在图像放大过程中,这种技术采用不同的窗口,循环运用递归极值理论优化邻域信息,判断放大图像中新像素的灰度值,为保证最佳赋值与避免图像污染,同时建立了一种软判据算法决定图像的待插值像素是否接受新值。作为视觉影像系统,医用电子内窥镜图像的清晰度、边缘信息和噪声过滤,在图像放大过程中得到了足够的重视,从而为实现医生的无创伤治疗提供可靠的依据。本文应用这一技术实现了内窥镜图像的四倍放大,同时与一些常用图像放大方法的结果进行了比较,并采用群优度尺度和数值度量法对电子内窥镜图像的放大结果进行了质量评价。

　　2　递归极值技术放大原理

　　作为内窥镜图像放大技术——递归极值方法是通过采用动态窗口,循环使用递归极值技术实现图像的二倍放大和四倍放大,进而实现图像的2n倍放大。递归极值方法实现内窥镜图像放大包括三个步骤。

　　2.1　判断新像素的灰度值

　　如图1所示,a为内窥镜图像的原像素,像素距离为2d,像素b为实现二倍图像放大插入像素,如果窗口半径为10d,邻域信息已知灰度值的像素a为12个;像素c为实现四倍放大图像像素,如果窗口半径为5 d,邻域信息已知灰度值的像素a和b为12个。

　　在应用递归极值技术进行图像放大过程中,设动态窗口内已知灰度值的像素个数为n(一般为偶数),表示为pi,

　　这种技术和其他技术一样,在决定像素灰度值时均利用邻域信息,经过优化而实现。其突出的优点表现为进行图像放大时能够消除噪声的干扰,还可以根据图像的特征改变窗口的大小,充分保留图像的特征。为保证最佳赋值与避免图像污染,建立了一种软判据算法决定图像的待插值像素是否接受新值。