基于图像块信息相似性算法的胶囊内窥镜图像去冗余研究

发布时间：2022-01-15 13:09

　　在胃肠道检查过程中,胶囊内窥镜生成的数十万帧中的大量冗余图像对临床医生在找出病灶图像时产生了极大干扰。为提高医生诊疗效率并缩短阅片时间,提出了一种图像块信息相似性的评估算法对冗余图像进行评估并去除。算法将图像分为几个图像块,并对每个区域求出亮度、二维熵值和结构信息;合并所有图像块信息后作为该图像的唯一识别码并存入json文件中;通过调用json文件中两帧的相应识别码计算出相似度度量值,筛除冗余图像。对2018年从长海医院采集的800帧小肠内窥镜图像进行扩增后进行了冗余图像去除实验。实验结果表明,该算法具有0.03 s/帧的快速数据筛查速度,实验召回率达到99.14%,准确率达到98.42%,F-measure达到98.01%。经验证可知,在有效保留了图像的原始信息同时算法有效提高了筛查速度,对复杂多变的消化道图像具有良好的去冗余性能。 

【文章来源】：电子测量技术. 2020,43(22)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

识别码生成过程

为验证本文所提算法的筛除速度和对冗余图像检出的性能,对在2018年上海市长海医院采集到的共800帧小肠彩色图像(图像尺寸为763×570×3)进行了冗余图像自动筛除实验,实验使用计算机的处理器为Intel(R)Core(TM)i7-8550U CPU,运行内存为8 GB,型号为Dell Inspiron 14-7472,使用的软件平台为Python 3.7。实验过程中,随机对原始图像进行数据扩增至1 200张数量大小,扩增方式为使用高斯模糊、方框模糊和3°以及5°的轻微旋转处理原图。如图2所示,分别为原图与经过高斯模糊、3°旋转和5°旋转后的图像对比。在检查过程中,令增加了模糊度的图像与原图相同,经过轻微旋转处理的图像为有异于原图的干扰图像。在人工检查原始图像过程中,若肉眼观察两张图像类似,且是在同一段视频中确定为同一张的图像。实验流程如图3所示,其中j的取值范围在区间[i+1,1 200]中。

实验流程如图3所示,其中j的取值范围在区间[i+1,1 200]中。实验中,1)读入所有帧并依次计算出专属的识别码,将识别码与相应图像地址一起有序保存在json文件中;2)将所有识别码按照在json文件中顺序依次输入到对应的二维数组中,对二维数组按1～1 200数字编好对应序号;3)将读入的第一帧识别码作为固定帧,第二个作为移动帧,应用本文所提算法计算两帧图像相似度MQSSIM,若两帧相似度大于设定阈值(本文设定阈值为0.898 7),则按照数组名索引与其对应地址删除对应图像帧,并读入下一帧图像作为移动帧,否则将该移动帧重置为固定帧,重复此过程过程直至将当前固定帧与所有帧对比结束;4)更新固定帧并重复过程3),直至所有比较结束。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3590672