[发明专利]一种医学图像的2D转3D方法

说明书

本发明公开了一种医学图像的2D转3D方法，其涉及图像处理技术领域，其处理步骤如下：S1：输入医学图像计算其显著性深度图；S2：输入医学图像计算全局先验深度图，并归一化至8bit图像，获得图像Z2，Z2即为全局先验深度图；S3：输入医学图像计算运动深度图；S4：对显著性深度图、全局先验深度图和运动深度图按照对应比例进行融合，获得融合深度图；S5：对融合深度图进行滤波及高分辨插值；S6：基于融合深度图及当前输入2D图像，生成左右视视点图像进行3D图融合渲染，将融合渲染后的图像作为3D图像输出至3D显示器，能够解决现有的医学2D内镜的图像显示的立体性较差，对于立体层次图像呈现效果不够好的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种医学图像的2D转3D方法。

背景技术

传统2D内窥镜只能采集2D的图像，无法采集术中场景的深度信息。因此医生只能通过经验或训练判断场景三维信息，因此需要长时间的训练。相较于2D内窥镜，3D内窥镜通过采集场景中的3D图像，能够实现更加清晰的手术视野和更明显的解剖层次，从而大大提高术者对术野的感知能力，提高手术效率缩短手术培养周期。

以消化科手术为例，其手术场景复杂，解剖结构粘连较多，血管组织易变形漂移，术中出血风险高。运用3D腹腔镜技术，其所提供的丰富的立体纵深感，可以实现精细化的消化科手术，大大减少出血，提高操作精度。但是3D内窥镜目前仍存在结构复杂，设计及难度较大，普遍的适用度不高的问题。

针对3D内镜的以上问题，本发明提出一种医学图像的2D转3D的方法，其可以将传统2D内镜的图像转为3D图像，从而大大有效规避3D内镜高昂加工成本的同时可带来接近3D内镜成像的感知效果。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种医学图像的2D转3D方法，通过对医学图像进行显著性深度图、全局先验深度图和运动深度图的计算，然后进行融合，基于融合深度图及当前输入2D图像进行3D图像转换，能够得到医学图像的深度的3D图，以解决现有的医学2D内镜的图像显示的立体性较差，对于立体层次图像呈现效果不够好的问题。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种医学图像的2D转3D方法，其处理步骤如下：

S1：输入医学图像计算其显著性深度图，显著性深度图生成的方法为：

A1：将医学图像转化为Lab颜色空间，并计算Lab空间中的颜色直方图；

A2：对颜色直方图的每个颜色按照像素数进行由大到小排序；

A3：对于排序后的直方图，截取其前10%的像素作为高频颜色像素，将其余90%的像素作为低频颜色像素；

A4：分别计算90%的低频颜色像素与10%高频颜色像素的距离，排序获得相距最近的高频颜色值，并将低频颜色值赋值为高频颜色值，获得颜色被赋值后的图像；

A5：计算A4步骤获得颜色被赋值后的图像的每个像素对应的颜色的显著性值，其计算方法为：

，

式中表示像素点P的显著性值，表示在直方图中像素 n 对应直方图频率值，表示两个像素的距离，；

A6：将A5最终获得的图像归一化至8bit图像获得图像Z1，Z1即为显著性深度图；

S2：输入医学图像计算全局先验深度图，并归一化至8bit图像，获得图像Z2，Z2即为全局先验深度图；针对医学图像的深度分布情况，采用以下函数实现全局先验深度图，其采用以下拟合公式：

，其中，、和是常数，其根据医学图像场景深度分布实际效果手动预设；和表示先验的深度分界范围，由医学图像的场景深度分布确定，表示全局先验深度图函数；

S3：输入医学图像计算运动深度图，运动深度图计算方法如下：