[发明专利]一种神经内窥镜去雾方法及系统

权利要求书

1.一种神经内窥镜去雾方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一、获取神经内窥镜图像传感器拍摄的图像，采用膨胀操作去除所述图像的光斑，得到修正后的图像；计算所述修正后的图像的暗通道图像，按照所述暗通道图像的灰度值对所述暗通道图像进行分割，得到暗通道图像的分割分区；

步骤二、找到与所述暗通道图像的分割分区对应的修正后的图像区域，计算所述图像区域中每个通道对应的像素值最大的前n个点，根据每个通道前n个点的像素值计算得到全局大气光值；计算每个所述暗通道图像的分割分区的平均灰度值，根据所述平均灰度值计算透射率的修正因子，进而得到每个分割区域对应的透射率；

步骤三、根据所述全局大气光值和所述修正因子对修正后的图像进行去雾。

2.如权利要求1所述的神经内窥镜去雾方法，其特征在于，所述采用膨胀操作去除所述图像的光斑，具体为：

分割出图像中白色区域，将所述白色区域作为预设区域，根据所述预设区域大小构建卷积核，采用膨胀操作根据预设区域周边的图像覆盖所述预设区域。

3.如权利要求1所述的神经内窥镜去雾方法，其特征在于，所述计算所述图像区域中每个通道对应的像素值最大的前n个点，根据每个通道前n个点的像素值计算得到全局大气光值，具体为：

对修正后的图像区域的每个通道分别查找像素值最大的n个点，去除3n个值中前k个点和后k个点，求出剩下点的平均值P_avg；按照公式计算每个通道的全局大气光值ht^c，其中表示通道c中像素值最大的n个点的平均值，pix_i表示通道中第i个最大的点的像素值，1≤i≤n，i、n、k为正整数。

4.如权利要求1所述的神经内窥镜去雾方法，其特征在于，所述根据所述平均灰度值计算透射率的修正因子，具体为：根据公式计算得到通道对应的修正因子ω^c，其中表示分割分区的平均灰度值，表示与分割分区对应的图像区域通道c像素值的平均值，k为调节参数。

5.如权利要求1所述的神经内窥镜去雾方法，其特征在于，所述根据所述全局大气光值和所述修正因子对修正后的图像进行去雾，具体为：根据每个分割区域的每个通道对应的全局大气光值和透射率计算得到每个通道处理结果，将每个分割区域的所有通道合成为分割区域的彩色图像，在所有分割区域得到彩色图像后，合并成去雾后的图像。

6.一种神经内窥镜去雾系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：

图像分割模块，用于获取神经内窥镜图像传感器拍摄的图像，采用膨胀操作去除所述图像的光斑，得到修正后的图像；计算所述修正后的图像的暗通道图像，按照所述暗通道图像的灰度值对所述暗通道图像进行分割，得到暗通道图像的分割分区；

参数计算模块，用于找到与所述暗通道图像的分割分区对应的修正后的图像区域，计算所述图像区域中每个通道对应的像素值最大的前n个点，根据每个通道前n个点的像素值计算得到全局大气光值；计算每个所述暗通道图像的分割分区的平均灰度值，根据所述平均灰度值计算透射率的修正因子，进而得到每个分割区域对应的透射率；

去雾模块，用于根据所述全局大气光值和所述修正因子对修正后的图像进行去雾。

7.如权利要求6所述的神经内窥镜去雾系统，其特征在于，所述计算所述图像区域中每个通道对应的像素值最大的前n个点，根据每个通道前n个点的像素值计算得到全局大气光值，具体为：

对修正后的图像区域的每个通道分别查找像素值最大的n个点，去除3n个值中前k个点和后k个点，求出剩下点的平均值P_avg；按照公式计算每个通道的全局大气光值ht^c，其中表示通道c中像素值最大的n个点的平均值，pix_i表示通道中第i个最大的点的像素值，1≤i≤n，i、n、k为正整数。