[发明专利]一种胶囊内镜图像辅助判读方法

权利要求书

1.一种胶囊内镜图像辅助判读方法，其特征在于，其结合颜色矩和灰度共生矩阵的特征提取方法，实现胶囊内镜健康和病变图像的计算机辅助判读。

2.根据权利要求1所述的胶囊内镜图像辅助判读方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)提取胶囊内镜病例图像Q的颜色特征

(1-1)将病例图像Q由RGB空间转换到HSV空间，即对图像Q的R、G、B分量分别通过式(1)、式(2)和式(3)计算出V、S、H分量，

V＝max(R,G,B)(1)，

(1-2)将转换到HSV空间的图像Q进行小波分解，接着对中高频段进行维纳滤波去除噪声，然后重构图像，记H^w、S^w和V^w分别为重构图像的H、S和V分量，分别根据式(4)、式(5)和式(6)计算H^w、S^w和V^w的一、二和三阶矩，

其中，i∈{H^w,S^w,V^w}，p_ij表示彩色图像第i个颜色通道分量中第j个像素的值，N表示图像中的像素个数；

H^w、S^w和V^w分量的一、二和三阶矩组成一个9维直方图向量F_Q，即图像的颜色特征向量，具体由式(7)给出，

(2)提取胶囊内镜病例图像Q的纹理特征

(2-1)对病例图像Q进行小波变换，然后对水平和垂直的低频分量进行二级小波分解，接着对二级小波分解的水平和垂直分量进行三级分解，去除三级分解后的低频段，再重构图像；

(2-2)针对步骤(2-1)中去除三级分解低频段后的重构图像的R、G、B分量，分别计算其共生矩阵T∈{R,G,B}，θ∈{0°,45°,90°,135°}，其中，共生矩阵中像素(m,n)的值表示图像中距离为1、色级分别为m和n、方向为θ的两个像素出现的次数；

(2-3)将求得的共生矩阵进行归一化，即，将共生矩阵中所有像素除以最大像素的值，记是归一化后的共生矩阵中像素(m,n)的值，其中，T∈{R,G,B}，θ∈{0°,45°,90°,135°}；

(2-4)根据式(8)、式(9)、式(10)和式(11)分别计算4个特征值和

其中，T∈{R,G,B}，θ∈{0°,45°,90°,135°}，L表示图像的最大色级；

(2-5)根据上面计算的特征值和构造病例图像Q的纹理特征向量，具体可由式(16)给出，

其中，X∈{E,I,Π,C}，T∈{R,G,B}，θ∈{0°,45°,90°,135°}；

(3)按照步骤(2)求得R、G、B分量的纹理特征，相加后作为总的纹理特征，即，总的纹理特征向量由式(17)给出，

Z_Q＝Z_R+Z_G+Z_B(17)；

(4)分别计算病例图像Q的颜色特征向量和纹理特征向量与待判读图像D_k，k∈{1,2,…,K}，的颜色特征向量和纹理特征向量之间的曼哈顿距离；

(4-1)用步骤(1)中计算病例图像Q颜色特征向量的方法，可计算出待判读图像D_k，k∈{1,2,…,K}，的颜色特征向量，如式(18)所示，

则，病例图像Q的颜色特征向量与待判读图像D_k的颜色特征向量之间的曼哈顿距离由式(19)给出，

(4-2)用步骤(2)中计算病例图像Q纹理特征向量的方法，可计算出待判读图像D_k，k∈{1,2,…,K}，的纹理特征向量然后将病例图像Q的纹理特征向量Z_Q减去待判读图像D_k的纹理特征向量再计算向量中每一个元素绝对值的和，即可得病例图像Q和待判读图像D_k纹理特征向量之间的曼哈顿距离，记为

(5)将K副待判读图像{D₁,D₂,…,D_K}分别按照 和 的值升序排序，再进行Borda计数，规则是：对排在第k名的图像积K-k+1分，k∈{1,2,…,K}，将同一张图像由颜色特征和纹理特征排序所得的积分相加，再将总积分按升序排序；

按总积分排序后，排名越靠前的，即与病例图像越相近的，就越有可能是病变的图像，反之则为健康图像，最后对计算得到的积分设定某个阈值，对小于设定阈值的图像判为病变图像，其它图像判为健康图像。