[发明专利]一种对医学彩色和灰阶图像自动识别及校准的方法

权利要求书

1.一种对医学彩色和灰阶图像自动识别及校准的方法，在具有亮度调整以及亮度稳定的显示器中，针对图像颜色属性的不同采取不同的校准方式，其特征在于包括如下步骤：

Step1根据原始图像的各个像素点的R、G、B三个通道的分量值，利用YUV与RGB颜色空间的变化关系建立亮度与R、G、B三个颜色分量的对应，并以亮度表达对应像素点的灰度值，从而形成灰度化图像；

Step2设置一个全局阈值T，将灰度化图像的每个像素点的灰度值与T进行比较，若大于T，则对该像素点取前景色，否则就对该像素点取背景色，形成二值化图像；

Step3逐行扫描、检测并统计二值化图像中的像素点，若灰度值为255的像素点连续出现次数大于事先设定的线段阈值，则判定其为线段并将其保留至新的图像A中；再对二值化图像进行逐列扫描、检测并统计像素点，若灰度值为255的像素点连续出现次数大于事先设定的线段阈值时，则判定其为线段并将其保留至图像A中；最后分别对图像A中的相邻的水平方向和竖直方向上的线段进行像素点的合并；

Step4新建一个图像B，在图像B中绘制一个初始长度为a，宽度为b的长方形；

Step5使图像B中的长方形的左上角与图像A中的左上角进行对应，记为(x₁,y₁)，不断增加长度a和宽度b，当长度增加至a’,宽度增加至b’，图像A中坐标(x₁+a’,y₁+b’)的像素点的灰度值为255时，判断三个坐标点(x₁+a’+1,y₁)，(x₁,y₁+b’+1)和(x₁+a’+1,y₁+b’+1)的灰度值是否都为255，若都不是255，则记录当前的a’为width，b’为height，坐标(x₁+a’,y₁+b’)为(x_n,y_n),并将a’和b’重新恢复为初始值a和b；

Step6使图像B中的长方形的左上角与图像A中的左上角进行对应，记为(x₁,y₁)，不断增加长度a和宽度b，当长度增加至a₀,宽度增加至b₀，图像A中坐标(x₁+a₀,y₁+b₀)的像素点的灰度值为255时，判断(x₁,y₁+b₀)至(x₁+a₀-1,y₁+b₀)之间的像素点的灰度值是否都是255，以及(x₁+a₀,y₁)至(x₁+a₀,y₁+b₀-1)之间的像素点的灰度值是否都是255，当以上两个条件成立时即可停止增加a₀和b₀的值，并记录当前的a₀为w，b₀为h，若任意一个条件不成立，则记录当前的坐标值(x₁+a₀,y₁+b₀)为(x_{1_1},y_{1_1})，将a₀和b₀重新恢复为初始值a和b，使长方形的左上角与图像A中的坐标点(x_{1_1},y_{1_1})进行对应，再次利用上述方法进行扫描，获得长度a₁和宽度b₁，并记录a₁为w，b₁为h；

Step7利用width/w，x₁和x_n确定X方向上的坐标集X_coord：x₁,x₂,……,x_p，p为X方向上的读图区域个数，再利用height/h，y₁和y_n确定Y方向上的坐标集Y_coord：y₁,y₂,……,y_q，q为Y方向上的读图区域个数,同时遍历X_coord和Y_coord得到读图区域的起始坐标和结束坐标集合Coord：{(x_i,y_j)、(x_i+1,y_j+1)|1≤i＜p且1≤j＜q}；

Step8判定上述获取的各个读图区域的起始坐标和结束坐标范围内的图像是灰阶图像还是彩色图像：对读图区域的像素点进行随机采样，采样个数为k，若这些像素点中的彩色像素点的总数占其有效像素点的比例小于比例阈值时，判定该范围内的图像为灰阶图像，否则判定为彩色图像；

Step9对上述判定为灰阶图像的读图区域调用其对应的DICOM3.14曲线进行校准，判定为彩色图像的读图区域调用其对应的GAMMA曲线进行校准。