[发明专利]内窥镜图像烟雾去除方法

权利要求书

1.内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设置光照分量

随机选定一个适应范围内的光照函数；

S2、减弱光照函数

在适应范围内不断减弱光照函数的参数，通过比较找到一个适合的光照函数参数；

S3、设置反射分量

随机选定一个适应范围内的反射函数；

S4、同态滤波处理

首先对原图像取对数，使图像模型中的乘法运算转换为简单的加法运算，再通过函数方程式进行计算，得出一个合理对数函数z的参数值；

S5、对函数做傅里叶变换

将函数转换到频域，再通过函数方程式进行计算，得出一个合理的频域函数Z的参数值；

S6、选择合适的传递函数

压缩i(x，y)分量的变化范围，削弱I(u，v)，增强r(x，y)分量的对比度，提升R(u，v)，再通过函数方程式进行计算，通过增强细节，即可以确定一个合适的H(u，v)的函数参数值；

S7、对滤波函数进行傅里叶反变换

将获取的滤波函数通过傅里叶反变换方程中，对滤波函数进行转换；

S8、运算

将确定的数据代入到函数方程式中进行运算，就可以得到同态滤波后的输出结果，这个结果对应的图像即为烟雾处理过之后的图像。

2.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S1中设置的光照分量是一个随机的变量值，设置的随机光照分量变量值为多组数据，将多组数据进行分析和比较，确定合适的变量值。

3.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S2中不断减弱光照函数来缩小图像灰度范围，将多组图像灰度范围进行比较和分析。

4.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S3中设置的反射函数是一个随机的变量值，设置的随机反射分量变量值为多组数据，将多组数据进行分析和比较，确定合适的变量值。

5.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S4中采用的计算方程式为z(x，y)＝lnf(x，y)＝lni(x，y)+lnr(x，y)，将步骤S2中最终确定的光照函数变量值取对数与S4中最终确定的反射函数变量值取对数后带入到函数方程式中进行计算。

6.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S5中采用的计算方程为Z(u，v)＝I(u，v)+R(u，v)，将记录的数据带入到函数方程式中进行计算，将所得函数转换成频域。

7.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S6中采用的计算方程为S(u，v)＝H(u，v)×Z(u，v)＝H(u，v)×I(u，v)+H(u，v)×R(u，v)，不断压缩i(x，y)分量的变化范围，再通过削弱I(u，v)，再对r(x，y)分量的对比度进行不断增强，提升R(u，v)，将改变的变量值带入到计算方程式中进行计算，不断增强细节，通过方程式的计算确定一个合适的H(u，v)的函数参数值。

8.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S7中对滤波函数进行傅里叶反变换，将多种类型的函数从傅里叶函数变换为初始的原函数。

9.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S8中将S7所取得的函数数据放入到函数计算方程式S(u，v)＝H(u，v)×Z(u，v)＝H(u，v)×I(u，v)+H(u，v)×R(u，v)中，再将此函数计算方程式与函数指数计算方程式z(x，y)＝lnf(x，y)＝lni(x，y)+lnr(x，y)进行混合运算，计算出结果。

10.根据权利要求1所述的内窥镜图像烟雾去除方法，其特征在于，所述步骤S1与步骤S2同时进行，在适应范围内相互随机取对照函数，记录多组随机光照函数变量值与多组随机反射函数变量值进行对比和分析，确定一组相匹配的随机光照函数变量值与随机反射函数变量值。