[发明专利]肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质有效
申请号: | 202110605854.2 | 申请日: | 2021-06-01 |
公开(公告)号: | CN113052844B | 公开(公告)日: | 2021-08-10 |
发明(设计)人: | 李佳昕;王玉峰 | 申请(专利权)人: | 天津御锦人工智能医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/187;G06T7/66;A61B1/31 |
代理公司: | 北京东岩跃扬知识产权代理事务所(普通合伙) 11559 | 代理人: | 叶平;谷岳 |
地址: | 300457 天津市滨海新区经济技术开发区洞庭路220号天津国际生物*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 肠道 内窥镜 观察 视频 图像 处理 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法包括:
从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像;
根据预设像素规格缩放每帧视频图像的肠道观察区域图像,得到多幅检测图像;
确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标;
将各幅检测图像的中心点坐标映射在与所述像素规格相同的检测矩阵的多个检测区域;
确定每个检测区域的中心点坐标数量与所述多幅检测图像的中心点坐标数量的平均差,具体如下假设每个检测区域的中心点坐标数量为Xs,将每个检测区域的中心点坐标数量与多幅检测图像的中心点坐标数量做比,计算公式为 Xs/sum(Xs);计算多个检测区域Xs/sum(Xs)的平均值;每个检测区域的平均差为Xs/sum(Xs)减去多个检测区域Xs/sum(Xs)的平均值;
根据所述平均差确定所述多个检测区域的平均差绝对值总和;
根据所述平均差绝对值总和确定通过内窥镜观察肠道的完整度。
2.根据权利要求1所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像包括:
在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界;
根据每帧视频图像的有效边界从每帧视频图像中切割出每帧视频图像的肠道观察区域图像。
3.根据权利要求2所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界包括:
将每帧视频图像转换为灰度图;
在每帧视频图像的灰度图中,根据预先确定的肠道观察区域的有效灰度值,将所述灰度图中小于所述有效灰度值的像素点设为0,大于所述有效灰度值的像素点设为255,得到第一二值化图像;
清除所述第一二值化图像的噪点,并在清除噪点的第一二值化图像中将大于0像素点的边界值作为所述有效边界。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标包括:
根据预设的肠道远端暗区灰度阈值,确定出每幅检测图像中的最大连通域,所述最大连通域对应所述肠道远端开口区域;
确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标。
5.根据权利要求4所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述根据预设的肠道远端暗区灰度阈值,确定出每幅检测图像中的最大连通域包括:
将每幅检测图像中灰度值小于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为0,大于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为255,得到与各幅检测图像对应的多幅第二二值化图像;
确定多幅第二二值化图像的最大连通域。
6.根据权利要求5所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标包括:
保留多幅第二二值化图像的最大连通域,得到多幅第三二值化图像;
确定出每幅第三二值化图像中值为0的像素点在每幅第三二值化图像中的第一坐标的均值和第二坐标均值;
根据所述第一坐标的均值和所述第二坐标的均值,确定出所述最大连通域的中心点坐标。
7.根据权利要求5所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法,其特征在于,所述将每幅检测图像中灰度值小于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为0,大于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为255之前包括:
将每幅检测图像中灰度值小于预设视界外灰度值的像素点设为255;
所述确定多幅第二二值化图像的最大连通域之后包括:
判断黑色区域面积是否不小于预设肠道观察区域图像面积阈值,在不小于时,确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标。
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