医用内窥镜图像的高光移除算法

池月; 李正平; 徐超; 冯博

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医用内窥镜图像的高光移除算法

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现有的内窥镜图像高光移除算法往往存在移除结构不合理、颜色失真等情况,而这会导致病灶识别算法和图像增强算法产生错误的结果。为了解决以上问题,在高光定位方面,提出了一种基于暗区域内生长和Scharr滤波结合的相对高光定位方法;在高光填充方面,提出了一种改进的Crinminisi算法。首先,通过统计大量数据,限定搜索范围,从而提高填充效率;其次,改进优先权统计范围,以避免重复的无意义的计算;最后,针对不同区域的自适应模板,合理重建纹理。在选取不同人体组织的内窥镜图像数据集上进行实验,相较于基于双色反射模型的方法、自适应鲁棒主成分分析(RPCA)方法、基于热扩散的方法和原始Criminisi算法,所提算法的自然图像质量评估(NIQE)值均为最小;相较于RPCA方法、基于热扩散的方法和原始Crimnisi算法,所提算法的运行时间也均为最少。实验结果表明,所提算法不仅比其他算法具有更好的客观图像指标,而且相较于原始Criminisi算法在效率上有近百倍的提升。

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来源
《计算机应用》 |2023年第4期|1278-1283|共6页
作者
池月; 李正平; 徐超; 冯博;
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作者单位

安徽大学集成电路学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
内窥镜图像处理; 高光定位; 高光填充; 区域分割; Criminisi算法;

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