用于胶囊内窥镜的消化道出血图像检测方法

摘要

本发明提供了一种用于胶囊内窥镜的消化道出血图像检测方法，它包括如下步骤：步骤1：患者吞服胶囊内窥镜后，胶囊内窥镜在消化道内采集图像，并将图像通过无线通信送入计算机，计算机对消化道图像进行数据预处理；步骤2：对预处理后的消化道图像分别进行点状出血检测和面状出血检测，确定消化道内是否存在出血，并对点状出血区域和面状出血区域进行标识，本发明可有效识别出图像出血，提高了医生的工作效率。

主权项

一种用于胶囊内窥镜的消化道出血图像检测方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤1：患者吞服胶囊内窥镜后，胶囊内窥镜在消化道内采集图像，并将图像通过无线通信送入计算机，然后计算机对采集到的消化道图像进行数据预处理；步骤2：对预处理后的消化道图像分别进行点状出血检测和面状出血检测，确定消化道内是否存在出血，并对点状出血区域和面状出血区域进行标识；所述点状出血检测的具体步骤为：步骤201：采用基于Haar特征或LBP特征或Hog特征的Adaboost级联算法训练一个级联分类器，用该级联分类器来对预处理后的消化道图像进行扫描，找出预处理后的消化道图像中的疑似点状出血区域；步骤202：对得到的这些疑似点状出血区域采用疑似点状出血区域过滤算法进行排除，排除掉非点状出血区域；步骤203：对疑似点状出血区域中没有被步骤202排除的区域采用疑似点状出血区域分类算法进行分类，分类为点状出血块和非点状出血块，并将点状出血块进行标记；所述面状出血检测的具体步骤为：步骤2001：对预处理后的消化道图像进行超像素分割得到多个超像素图像块，超像素分割采用简单线性迭代聚类算法，得到的超像素图像块的个数与初始设置的种子数有关；步骤2002：计算每个超像素图像块在RGB颜色空间内的R分量均值meanR、G分量均值meanG和B分量均值meanB，另外，还计算出比值F1、比值F2和比值F3，其中，比值F1＝meanR/meanG，比值F2＝meanR/meanB，比值F3＝meanR/(meanR+meanG+meanB)；步骤2003：计算每个超像素图像块在HSI颜色空间内H分量均值meanH、S分量均值meanS、I分量均值meanI，另外，还计算出比值F4、比值F5和比值F6，其中，比值F4＝meanS/meanH，比值F5＝meanS/meanI，比值F6＝meanS/(meanH+meanS+meanI)；步骤2004：如果上述均值meanR小于阈值T_meanR或比值F1小于阈值T_F1或比值F2小于阈值T_F2，那么直接判定该超像素图像块不是出血超像素块，否则，该超像素图像块为疑似出血超像素块；步骤2005：对于疑似出血超像素图像块利用已训练好的支持向量机模型，输入比值F1、比值F2、比值F3、比值F4、比值F5、比值F6以及均值meanR、均值meanG、均值meanB进行出血超像素块与非出血超像素块的分类，并将出血超像素块进行标记。