[发明专利]消化道胶囊内窥镜视频钩虫图像计算机自动检测方法

摘要

本发明提供了一种消化道胶囊内窥镜视频钩虫图像计算机自动检测方法。通过将图像进行双匹配滤波，检测出可疑钩虫形状的区域，同时，将不同尺度的匹配滤波检测出的可疑钩虫区域进行多尺度乘积，去除噪声，然后对可疑钩虫区域进行边缘检测，并对检测到的边缘进行平行曲线和中线检测，再根据中线垂直切取可疑钩虫区域及周边黏膜区域并拼接成拉伸管状区域，对拉伸管状区域提取灰度累计直方图特征之后，最终采用Rusboost将可疑钩虫区域区分出钩虫，气泡以及肠道褶皱，从而检测出钩虫图像，通过上述方式，本发明能够通过计算机自动准确检测出肠道内的钩虫，提高医生对消化道胶囊内窥镜视频的诊断效率，减少医生工作量。

主权项

1.一种消化道胶囊内窥镜视频钩虫图像计算机自动检测方法，将内窥镜视频图像进行双匹配滤波，检测出可疑钩虫形状的区域，同时，将不同尺度的匹配滤波检测出的可疑钩虫区域进行多尺度乘积，去除噪声，然后对可疑钩虫区域进行边缘检测，并对检测到的边缘进行平行曲线和中线检测，再根据中线垂直切取可疑钩虫区域及周边黏膜区域并拼接成拉伸管状区域，对拉伸管状区域提取灰度累计直方图特征之后，最终采用Rusboost将可疑钩虫区域区分出钩虫，气泡以及肠道褶皱，从而检测出钩虫图像，包括如下具体步骤：S1：将视频的每一帧图像变换到灰度图像后，利用多尺度双匹配滤波器响应图像计算公式进行多尺度双匹配滤波，产生多个尺度参数的双匹配滤波正响应图像和负响应图像；S2：将多个尺度双匹配滤波的正响应图像进行多尺度乘积，得到多尺度正响应图像，将多个尺度双匹配滤波的负响应图像进行多尺度乘积，得到多尺度负响应图像；S3：对多尺度正响应图像和多尺度负响应图像分别用最大类间方差法二值化，得到正响应二值化图像和负响应二值化图像；S4：分别对正响应二值化图像和负响应二值化图像做Canny边缘检测，得到正边缘图像和负边缘图像；S5：对正响应二值化图像中的每一个二值区域寻找正边缘图像对应的边缘，并对该边缘用分段线性化平行线检测法做平行曲线检测和中线检测,以及对负响应二值化图像中的每一个二值区域寻找负边缘图像对应的边缘，并对该边缘用分段线性化平行线检测法做平行曲线检测和中线检测；S6：将正响应检测到的平行线和中线以及负响应检测到的平行线和中线合并，去除重复的平行线和中线，得到多组平行曲线和中线；S7：对每一条中线，将一个旋转矩形的中心沿着中线从一端往另一端移动，其旋转角度等于中线经过的点的倾角，同时截取每个旋转矩形区域的窥镜图像块，并将截取的图像块旋转回水平位置，然后将这些旋转回水平位置的矩形图像块拼接到一起，最后将拼接得到的图像块变换到同样的大小，形成拉伸管状区域图像块；S8：对拉伸管状区域图像块的每一行像素的亮度求平均值，每行亮度平均值最后形成平均亮度直方图；S9：拉伸管状区域图像块主要包括钩虫，气泡和肠道褶皱，选取钩虫，气泡和肠道褶皱拉伸管状区域图像块的平均亮度直方图作为特征,并采用Rusboost算法训练识别模型，用于识别钩虫，气泡和褶皱；S10：如果一张胶囊内镜图中检测到的拉伸管状区域图像块被识别为钩虫类，则这张图像被识别为钩虫图像，否则为非钩虫图像。