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申请/专利权人：江苏无右微创医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种医疗图像红色区分度增强方法，包括以下步骤：获取原始图像，得到原始图像的L、a、b值，通过a和b值对原始图像进行红色强度估计，通过L值对原始图像进行边缘信息提取，通过计算对原始图像进行增强，得到增强结果，运用所得到的、a和b值，将原始图像的CIELAB色彩空间转换为RGB色彩空间，并输出结果图像。相较于传统方法，本技术方案可以有效地估计红色强度，并增强粘膜结构和组织特征，并突出了内窥镜图像中粘膜浅层和粘膜下层的微血管，同时对非红色区域变换较少，使处理后的图像更适合医生观察和做出诊断。

主权项：1.一种医疗图像红色区分度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始图像，将原始图像的RGB色彩空间转换为CIELAB色彩空间，得到原始图像的L、a、b值；S1步骤中，计算L、a、b值的具体方法为：S11、将原始图像的RGB范围转换到0到1之间，得到目标R、G、B值；S12、通过下述公式将得到的目标R、G、B值转换为X、Y、Z值，再将X、Y、Z值转换为CIELAB色彩空间中的L、a、b三个通道分量值，其中，L、a、b三个通道分量值的范围在0-255之间： a＝500fX-fY+256#4；b＝200fY-fZ+256#5；在式4、5中： 最终得到L、a、b三个通道分量值；通过式1得到X、Y、Z值后，根据参考白点D65所规定的X、Y、Z值对得到的X、Y、Z值进行归一化： 其中Xn＝0.950456； 其中Yn＝1； 其中Zn＝0.950456；S2、运用S1步骤得到的a和b值，对原始图像进行红色强度估计；S2步骤中，对原始图像进行红色强度估计的具体方法为：S21、通过得到的a、b值进行下述计算： redness＝weightA*weightBγ#12；其中，abs表示取绝对值，γ为权重调整系数；S22、将得到的结果归一化后得到估计的红色强度： 其中，max表示取最大值；S3、运用S1步骤得到的L值，对原始图像进行边缘信息提取；S3步骤中，对原始图像进行边缘信息提取的具体方法为：edge＝L-Lblur#14；其中，Lblur表示L通道的模糊图像；S4、运用S1步骤、S2步骤和S3步骤得到的L值、红色强度结果和边缘信息结果，通过计算对原始图像进行增强，得到增强结果LQ；S4步骤中，通过计算对原始图像进行增强的具体方法为：S41、首先利用下述非线性映射函数对L通道进行变换： 其中，e，f，g，h是非线性映射函数的调节参数，调节映射曲线的拐点及拉伸程度；S42、通过下述公式调整图像增强的强度：DeltaL＝fL-L*coeffL+edge*coeffE#16；其中，coeffL＝5，coeffE＝4.5；S43、通过下述公式得到增强结果LQ，其中，LQ的范围在0-255之间；LQ＝L+DeltaL*weitht#17；S5、运用所得到的LQ、a和b值，将原始图像的CIELAB色彩空间转换为RGB色彩空间，并输出结果图像。

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