一种眼底图像对比度增强方法
一种眼底图像对比度增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及眼底图像对比度增强方法，该方法很好地弥补了眼底图像中普遍存在 的光照不均、对比度低的缺陷，基于绿色通道的灰度直方图特性，自适应计算校正系数，对 亮度和对比度较低眼底图像增强效果较好，同时对于图像亮度较高的眼底图像不会出现过 增强现象，属于图像处理技术领域，可应用于眼底图像中各目标检测方法。
【背景技术】
[0002] 在眼科中，由于彩色眼底图像容易获取、对人体无害，因此是目前主要的眼科疾病 诊断手段，也是基于图像处理技术的眼底目标自动检测的主要研究对象。但由于在彩色眼 底图像成像时容易受到拍摄环境、人种以及患者眼底病变程度等客观因素的影响，导致眼 底图像中存在光照不均、对比度低等不利因素。通过分析彩色眼底图像的成像特性，绿色通 道相比于红色和蓝色通道，对比度最高，图像信息最丰富，因此多数检测眼底目标的方法均 将绿色通道作为待处理对象。但在绿色通道中，同样存在光照不均、对比度低的不利因素。
[0003] 目前已有的预处理方法在增强对比度、亮度校正方面取得了不错的效果。但针对 性较强，无法适用于所有的眼底目标检测，同时部分方法须依据不同的图像手动设置参数， 无法实现自适应的预处理。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种能够基于图像自身灰度特性 的眼底图像增强方法。为此，本发明采用如下的技术方案。
[0005] 眼底图像对比度增强方法，包括下列步骤：
[0006] 1.提取彩色眼底图像的绿色通道；
[0007] 2.计算灰度直方图曲线；
[0008] 3.确定主峰及其两侧第一上升沿；
[0009] 4.采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强。
[0010] 1.自适应性强。本发明基于绿色通道的灰度直方图自动计算校正系数，无需手动 设定阈值。
[0011] 2.增强效果好。本发明不仅增强了绿色通道的整体对比度，实现了光照补偿。同时 对眼底中的主要结构包括黄斑、血管、视盘以及常见的糖尿病视网膜病变包括微动脉瘤、出 血点、硬性渗出物也有很好的增强效果。
【附图说明】
[0012] 图1:本发明的眼底图像增强方法流程图。
[0013] 图2:蓝色通道。
[0014] 图3:红色通道。
[0015] 图4:绿色通道。
[0016] 图5:绿色通道直方图曲线。
[0017]图6:绿色通道对比度增强结果。
[0018] 图7:增强后绿色通道灰度直方图曲线。
[0019] 图8:不同亮度的眼底图像增强结果。
[0020] 图9:不同病变程度的眼底图像增强结果。
【具体实施方式】
[0021] 本发明的流程如图1所示，该方法首先基于彩色眼底图像的成像特性，提取绿色通 道，统计灰度直方图，计算直方图曲线，然后进行微分计算，确定主峰及其两侧第一上升沿， 将灰度级分成三部分，基于灰度直方图的特性，分别对三个灰度级区域进行校正，实现绿色 通道图像的对比度增强。下面结合附图，对本发明技术方案的具体实施过程加以说明。 [0022] 1.提取彩色眼底图像绿色通道
[0023]在彩色眼底图像成像时，光通过瞳孔进入眼底，眼底对蓝光吸收最好，对红光吸收 最少，是主要的反射光，对于绿光的吸收介于红光和蓝光之间。因此彩色眼底图像的蓝色通 道整体偏暗（如图2所示），而红色通道整体偏亮（如图3所示），绿色通道相比于红色和蓝色 通道对比度最高、信息最丰富(如图4所示）。所以多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作 为待处理对象，本发明同样选取绿色通道作为增强对象。
[0024] 2.计算灰度直方图曲线
[0025]统计眼底绿色通道中各灰度级对应的像素个数，计算绿色通道直方图曲线(如图5 所示），横坐标为灰度级，纵坐标为每个灰度级对应的像素个数。
[0026] 3.确定主峰及其两侧第一上升沿
[0027]图像整体灰度分布集中，红线之间是绿色通道主要的灰度级分布区域，即校正的 主要区域。首先确定主峰即对应像素个数最多的灰度级，然后通过计算直方图曲线的斜率， 得到直方图曲线的主峰两侧第一上升沿 X1、X2即斜率第一次发生较大变化的点。
[0028] 4 ·第一次γ-校正
[0029] 为突出绿色通道中的暗目标包括血管、微动脉瘤和出血点，第一次校正的目的是 降低图像整体亮度，即令Tifl，
[0030]
(1)
[0031] 3.二次丫_校正
[0032]为增强图像对比度、突出视盘和硬性渗出物，需进行第二次校正，将X1作为二次校 正的起始点，X2作为结束点，在第一次校正结果基础上，对(XI，X2)所在区域进行二次校正， 即令γ2>1，二次校正函数为
[0033]
(2)
[0034] 对公式（1)、（2)整理可得
[0035]
[0036] 将灰度值大于χ2的像素点置为255。
[0037] 4.校正系数计算
[0038] 由于在[0，X1]灰度范围内的像素点多为噪声，为排除对于眼底目标检测的干扰， 使校正后的图像背景中噪声降到最低，即降低背景中噪声的灰度级。因此本发明将噪声点 的输出灰度级限制在[0，Τι]范围内，对于公式(3)的第一式，取χ = ?，并令Γ (χ)=Τι
[0039]
[0040] 同时在增加目标与背景的对比度的同时，保证校正后眼底图像不出现过校正，即 灰度级不能过高。本发明以视盘的最高灰度级1~ 2作为二次校正的最高输出灰度级。因此对 公式(3)的第二式，代入(4)式的结果，取Χ = Χ2,并令Γ (χ) = Τ2
[0041]
[0042] 绿色通道增强结果如图6所示，增强后绿色通道的灰度直方图曲线如图7所示。
[0043] 本发明提出一种基于灰度直方图的眼底图像对比度增强方法。该方法基于眼底图 像的灰度分布特性，不仅对不同亮度眼底图像增强效果较好(如图8所示），对不同病变程度 的眼底图像同样获得很好的增强效果(如图9所示）。
【主权项】
1. 一种眼底图像对比度增强方法，所述方法包括下列步骤： 步骤1:提取彩色眼底图像的绿色通道； 步骤2:计算灰度直方图曲线； 步骤3:确定主峰及其两侧的第一上升沿； 步骤4:采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强，校正函数Γ(χ)为其中γ 1、γ 2为校正系数，χι、χ2为校正区域的灰度级阈值。2. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤3中，基于绿 色通道的灰度直方图特性，自适应计算主峰及其两侧第一上升沿Xl、Χ2,作为二次校正的起 始点和结束点。3. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤4中，选择校 正系数γ i的原则是限制噪声的输出灰度级在[〇，Τ」范围内，根据计算T 1。4. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤4中，选择校 正系数γ 2的原则是将视盘的最高灰度ST2作为二次校正的最高输出灰度级，根据计算T 2。
【专利摘要】本发明涉及一种基于灰度直方图的眼底图像二次γ-校正对比度增强方法，该方法首先提取绿色通道，计算灰度直方图曲线；然后确定直方图曲线的主峰以及主峰两侧的第一上升沿；最后采用二次γ-校正函数实现眼底图像绿色通道的对比度增强。本发明充分利用绿色通道的灰度直方图特性，自适应性强，有效地弥补眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低等缺陷，显著增强图像的对比度，并很好地保留图像的细节和有效信息，便于后续眼底目标的检测。
【IPC分类】G06T5/40, G06T5/00
【公开号】CN105488768
【申请号】CN201510859494
【发明人】肖志涛, 张欣鹏, 耿磊, 张芳, 吴骏
【申请人】天津工业大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年11月27日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及眼底图像对比度增强方法，该方法很好地弥补了眼底图像中普遍存在 的光照不均、对比度低的缺陷，基于绿色通道的灰度直方图特性，自适应计算校正系数，对 亮度和对比度较低眼底图像增强效果较好，同时对于图像亮度较高的眼底图像不会出现过 增强现象，属于图像处理技术领域，可应用于眼底图像中各目标检测方法。
【背景技术】
[0002] 在眼科中，由于彩色眼底图像容易获取、对人体无害，因此是目前主要的眼科疾病 诊断手段，也是基于图像处理技术的眼底目标自动检测的主要研究对象。但由于在彩色眼 底图像成像时容易受到拍摄环境、人种以及患者眼底病变程度等客观因素的影响，导致眼 底图像中存在光照不均、对比度低等不利因素。通过分析彩色眼底图像的成像特性，绿色通 道相比于红色和蓝色通道，对比度最高，图像信息最丰富，因此多数检测眼底目标的方法均 将绿色通道作为待处理对象。但在绿色通道中，同样存在光照不均、对比度低的不利因素。
[0003] 目前已有的预处理方法在增强对比度、亮度校正方面取得了不错的效果。但针对 性较强，无法适用于所有的眼底目标检测，同时部分方法须依据不同的图像手动设置参数， 无法实现自适应的预处理。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种能够基于图像自身灰度特性 的眼底图像增强方法。为此，本发明采用如下的技术方案。
[0005] 眼底图像对比度增强方法，包括下列步骤：
[0006] 1.提取彩色眼底图像的绿色通道；
[0007] 2.计算灰度直方图曲线；
[0008] 3.确定主峰及其两侧第一上升沿；
[0009] 4.采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强。
[0010] 1.自适应性强。本发明基于绿色通道的灰度直方图自动计算校正系数，无需手动 设定阈值。
[0011] 2.增强效果好。本发明不仅增强了绿色通道的整体对比度，实现了光照补偿。同时 对眼底中的主要结构包括黄斑、血管、视盘以及常见的糖尿病视网膜病变包括微动脉瘤、出 血点、硬性渗出物也有很好的增强效果。
【附图说明】
[0012] 图1:本发明的眼底图像增强方法流程图。
[0013] 图2:蓝色通道。
[0014] 图3:红色通道。
[0015] 图4:绿色通道。
[0016] 图5:绿色通道直方图曲线。
[0017]图6:绿色通道对比度增强结果。
[0018] 图7:增强后绿色通道灰度直方图曲线。
[0019] 图8:不同亮度的眼底图像增强结果。
[0020] 图9:不同病变程度的眼底图像增强结果。
【具体实施方式】
[0021] 本发明的流程如图1所示，该方法首先基于彩色眼底图像的成像特性，提取绿色通 道，统计灰度直方图，计算直方图曲线，然后进行微分计算，确定主峰及其两侧第一上升沿， 将灰度级分成三部分，基于灰度直方图的特性，分别对三个灰度级区域进行校正，实现绿色 通道图像的对比度增强。下面结合附图，对本发明技术方案的具体实施过程加以说明。 [0022] 1.提取彩色眼底图像绿色通道
[0023]在彩色眼底图像成像时，光通过瞳孔进入眼底，眼底对蓝光吸收最好，对红光吸收 最少，是主要的反射光，对于绿光的吸收介于红光和蓝光之间。因此彩色眼底图像的蓝色通 道整体偏暗（如图2所示），而红色通道整体偏亮（如图3所示），绿色通道相比于红色和蓝色 通道对比度最高、信息最丰富(如图4所示）。所以多数检测眼底目标的方法均将绿色通道作 为待处理对象，本发明同样选取绿色通道作为增强对象。
[0024] 2.计算灰度直方图曲线
[0025]统计眼底绿色通道中各灰度级对应的像素个数，计算绿色通道直方图曲线(如图5 所示），横坐标为灰度级，纵坐标为每个灰度级对应的像素个数。
[0026] 3.确定主峰及其两侧第一上升沿
[0027]图像整体灰度分布集中，红线之间是绿色通道主要的灰度级分布区域，即校正的 主要区域。首先确定主峰即对应像素个数最多的灰度级，然后通过计算直方图曲线的斜率， 得到直方图曲线的主峰两侧第一上升沿 X1、X2即斜率第一次发生较大变化的点。
[0028] 4 ·第一次γ-校正
[0029] 为突出绿色通道中的暗目标包括血管、微动脉瘤和出血点，第一次校正的目的是 降低图像整体亮度，即令Tifl，
[0030]
(1)
[0031] 3.二次丫_校正
[0032]为增强图像对比度、突出视盘和硬性渗出物，需进行第二次校正，将X1作为二次校 正的起始点，X2作为结束点，在第一次校正结果基础上，对(XI，X2)所在区域进行二次校正， 即令γ2>1，二次校正函数为
[0033]
(2)
[0034] 对公式（1)、（2)整理可得
[0035]
[0036] 将灰度值大于χ2的像素点置为255。
[0037] 4.校正系数计算
[0038] 由于在[0，X1]灰度范围内的像素点多为噪声，为排除对于眼底目标检测的干扰， 使校正后的图像背景中噪声降到最低，即降低背景中噪声的灰度级。因此本发明将噪声点 的输出灰度级限制在[0，Τι]范围内，对于公式(3)的第一式，取χ = ?，并令Γ (χ)=Τι
[0039]
[0040] 同时在增加目标与背景的对比度的同时，保证校正后眼底图像不出现过校正，即 灰度级不能过高。本发明以视盘的最高灰度级1~ 2作为二次校正的最高输出灰度级。因此对 公式(3)的第二式，代入(4)式的结果，取Χ = Χ2,并令Γ (χ) = Τ2
[0041]
[0042] 绿色通道增强结果如图6所示，增强后绿色通道的灰度直方图曲线如图7所示。
[0043] 本发明提出一种基于灰度直方图的眼底图像对比度增强方法。该方法基于眼底图 像的灰度分布特性，不仅对不同亮度眼底图像增强效果较好(如图8所示），对不同病变程度 的眼底图像同样获得很好的增强效果(如图9所示）。
【主权项】
1. 一种眼底图像对比度增强方法，所述方法包括下列步骤： 步骤1:提取彩色眼底图像的绿色通道； 步骤2:计算灰度直方图曲线； 步骤3:确定主峰及其两侧的第一上升沿； 步骤4:采用二次γ-校正函数实现绿色通道图像的对比度增强，校正函数Γ(χ)为其中γ 1、γ 2为校正系数，χι、χ2为校正区域的灰度级阈值。2. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤3中，基于绿 色通道的灰度直方图特性，自适应计算主峰及其两侧第一上升沿Xl、Χ2,作为二次校正的起 始点和结束点。3. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤4中，选择校 正系数γ i的原则是限制噪声的输出灰度级在[〇，Τ」范围内，根据计算T 1。4. 根据权利要求1所述的一种眼底图像对比度增强方法，其特征在于，步骤4中，选择校 正系数γ 2的原则是将视盘的最高灰度ST2作为二次校正的最高输出灰度级，根据计算T 2。
【专利摘要】本发明涉及一种基于灰度直方图的眼底图像二次γ-校正对比度增强方法，该方法首先提取绿色通道，计算灰度直方图曲线；然后确定直方图曲线的主峰以及主峰两侧的第一上升沿；最后采用二次γ-校正函数实现眼底图像绿色通道的对比度增强。本发明充分利用绿色通道的灰度直方图特性，自适应性强，有效地弥补眼底图像中普遍存在的光照不均、对比度低等缺陷，显著增强图像的对比度，并很好地保留图像的细节和有效信息，便于后续眼底目标的检测。
【IPC分类】G06T5/40, G06T5/00
【公开号】CN105488768
【申请号】CN201510859494
【发明人】肖志涛, 张欣鹏, 耿磊, 张芳, 吴骏
【申请人】天津工业大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年11月27日
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