资源类型：
申请号：
申请日期：
授权年份：
公开号：
公开日：
法律状态：
主分类号：
分类号：
摘要：
本发明公开了一种阴道内窥镜图像染色区域特征的提取方法和提取系统，属于图像处理技术涉及领域。一种阴道内窥镜图像染色区域特征的提取方法，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域的内窥镜图像；步骤2：基于RGB筛选条件，从内窥镜图像中筛选出若干个识别块，得到第一识别块集；步骤3：从内窥镜图像中筛选出若干个与光源变化无关的特征点，并将特征点作为参考点。本发明所提供的技术方案能够准确的提取出患者因为病变而产生的异常染色区域，进而辅助医生完成内窥镜检查，减少漏诊概率，增加内窥镜检查的准确性。
主权项：
1.一种阴道内窥镜图像染色区域特征的提取方法，其特征在于：包括： 步骤1：获取目标区域的内窥镜图像； 步骤2：基于RGB筛选条件，从内窥镜图像中筛选出若干个识别块，得到第一识别块集； 步骤3：从内窥镜图像中筛选出若干个与光源变化无关的特征点，并将特征点作为参考点； 步骤4：保持镜头固定，改变光源的位置；重新收集目标区域的内窥镜图像，然后基于RGB筛选条件，从内窥镜图像中筛选出若干个识别块，得到第二识别块集； 步骤5：将光源复原至初始位置保持光源固定，平移镜头；重新收集目标区域的内窥镜图像，然后基于RGB筛选条件，从内窥镜图像中筛选出若干个识别块，得到第三识别块集； 步骤6：将第一识别块集、第二识别块集以及第三识别块集相交得到初步特征区域； 将初步特征区域输入至特征提取模型，特征提取模型从中提取出异常染色区域； 步骤1包括如下步骤： 步骤11：将镜头移动至预定位置以使得镜头对准目标区域； 步骤12：调整镜头的焦距以使得目标区域清晰，并让目标区域处于镜头的视野中心；记录此时镜头的位置以及镜头的焦距，得到镜头的位置信息； 步骤13：获取至少两张当前目标区域的内窥镜图像A和内窥镜图像B，内窥镜图像A和内窥镜图像B存在时间间隔； 步骤3包括如下步骤： 步骤31：获取内窥镜图像A和内窥镜图像B； 步骤32：基于步骤2中获取的识别块，将识别块所在区域分别在内窥镜图像A和内窥镜图像B上标注出来； 步骤33：从非识别块的区域，在内窥镜图像A和内窥镜图像B上随机选择位置相同的特征点进行相似度检测； 如果相似度超过阈值，则将该特征点记录为参考点； 如果未超过阈值则将该特征点记录为非参考点；直至筛选出10个相距至少1mm的参考点； 步骤33包括如下步骤： 步骤331：将内窥镜图像A和内窥镜图像B按照获取的先后顺序排列，并将内窥镜图像A和内窥镜图像B相互重合，内窥镜图像A和内窥镜图像B重合时，每个像素点在目标区域中对应的位置相同； 步骤332：去掉内窥镜图像A和内窥镜图B中的识别块所在的区域； 步骤333：将内窥镜图像A和内窥镜图像B进行灰度处理； 步骤334：对于内窥镜图像A和内窥镜图像B中对应位置的每个像素点（x，y）均构建如下最小化能量函数P（u，v）； ； ； ； 其中，Q1和Q2分别为第一中间参数和第二中间参数，u和v分别为光流向量的水平和垂直分量，表示像素点从IA到IB的距离，σ是平滑权重，IA是内窥镜图像A，IB是内窥镜图像B，x和y是像素点的坐标； 、分别表示u在x方向和y方向上的偏导数，用于衡量u的变化率； 、分别表示v在x方向和y方向上的偏导数，用于衡量v的变化率； dx、dy：分别表示在x方向和y方向上的微小变化量，用于积分计算； ∂表示偏导数的运算符； 为双重积分符号； 步骤335：对于每个像素点计算其光流向量的大小U； ，对于每个像素点，如果U大于α，则将该像素点记作1，如果不大于α，则将该像素点记作0，以得到表征内窥镜图像A和内窥镜图像B发生变化的二值图像； 步骤336：将二值图像中像素为0的像素点在内窥镜图像A和内窥镜图像B上的区域作为对比区域， 从对比区域中提取出特征点，对两张内窥镜图像的特征点进行相似度检测，如果相似度超过阈值，则将该特征点记录为参考点， 如果未超过阈值则将该特征点记录为非参考点；直至筛选出10个相距至少1mm的参考点； 步骤2包括如下步骤： 步骤21：预先配置RGB的筛选条件，所述RGB的筛选条件包括红色通道内像素值的范围、绿色通道内像素值的范围以及蓝色通道内像素值的范围； 步骤22：识别内窥镜图像A中各像素点内各通道的像素值，筛选出符合RGB的筛选条件的像素点，得到若干个初始点； 步骤23：预先设置最小的连接距离r，将每个初始点以半径为r向外生成一个圆形区域，如果两个或者两个以上的初始点的圆形区域相交则将各初始点的圆形区域合并，以得到若干个初始区域； 步骤24：筛选掉面积小于预设面积阈值的初始区域得到若干个识别块，得到第一识别块集。
