CN112037216A - 一种医学荧光成像***图像融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了医学荧光成像技术领域的一种医学荧光成像***图像融合方法，包括如下步骤：S1、对可见光图像进行显著性区域检测获取显著性图Svis，并对荧光图像进行显著性区域检测获得显著性图Sflu；S2、计算出可见光与红外光显著性图的融合权重；S3、将荧光图像与可见光图像进行图像融合，并输出融合图像结果。本发明通过采用显著性图计算融合权重，并在RGB色彩空间进行伪彩色图像融合，不仅能够突出显示荧光区域特征，增强荧光受激区的纹理特征，并具有融合图像更加自然，观感舒适；并且本发明融合后的图像可有效保留图像中的关键信息，并可增强融合图像中的的荧光特征，突出荧光区域的纹理信息。
Description
技术领域
本发明实施例涉及医学荧光成像技术领域，尤其涉及一种医学荧光成像***图像融合方法。
背景技术
随着分子影像学技术的不断发展，近红外荧光(near-infrared fluorescence，NIRF)成像技术在外科手术领域体现出巨大的应用潜力。随着技术的不断成熟和发展，已逐渐应用于多个外科领域。尤其是基于吲哚箐绿ICG的近红外荧光成像技术，其在外科多个分支均有重要应用。近红外荧光成像其原理是通过向感兴趣组织照射激发光源(750-800nm)，荧光剂受激发发射出波长更长的近红外光(大于800nm)，通过采集受激光从而获得手术区域的荧光成像。近些年来一系列的医用荧光成像装置开始上市，极大的促进了外科行业手术水平的提高。
但是现有的荧光成像装置存在一定的问题，其中常见的高端荧光的成像装置其多采用可见光成像光路与荧光成像光路进行双路图像采集，并将双路图像进行融合，图像中既有可见光的纹理信息也有荧光信息，从而实现有效的病区特征指示；但是目前可见光与红外图像融合算法多为简单的图像通道替换或简单的灰度线性映射变换，致使融合后的图像荧光区域指示不明显，或者纹理特征丢失等不良现象。
基于此，本发明设计了一种医学荧光成像***图像融合方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法，以解决背景技术中提及的技术问题。
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法。在一种可行的方案中，包括如下步骤：
S1、对可见光图像进行显著性区域检测获取显著性图Svis，并对荧光图像进行显著性区域检测获得显著性图Sflu；
S2、计算出可见光与红外光显著性图的融合权重；
S3、将荧光图像与可见光图像进行图像融合，并输出融合图像结果。
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法。在一种可行的方案中，所述S1中可见光图像的显著性检测包括如下步骤：
对可见光图像进行噪声滤波处理，将滤波处理后的可见光图像进行基于FCN网络的显著性检测。
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法。在一种可行的方案中，所述S1中荧光图像的显著性检测算法为中央-周边直方图算法。
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法。在一种可行的方案中，所述融合权重Wf(x，y)的计算公式为：
Wf(x，y)＝Svis(x，y)/[Svis(x，y)+Sflu(x，y)]；
其中Wf(x，y)表示像素坐标为(x，y)处像素权重，Svis(x，y)表示可见光图像(x，y)处的显著性值，Sflu(x，y)表示荧光图像的(x，y)处的显著性值。
本发明实施例提供一种医学荧光成像***图像融合方法。在一种可行的方案中，所述S3中图像融合包括如下步骤：
将输出图像在RGB色彩空间下的三个色彩通道像素值分别记为R0(x，y)，G0(x，y)，B0(x，y)；可见光图像RGB色彩空间下三个色彩通道的像素值分别记为R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)；
融合图像红色通道输出R’(x，y)＝R(x，y)+G(x，y)，并通过对R’(x，y)进行数值归一化，获得R0(x，y)；
将融合图像绿色通道输出G’(x，y)＝[1-Wf(x，y)]G(x，y)+Wf(x，y)Iflu(x，y)，并通过对G’(x，y)进行数值归一化，获得G0(x，y)，其中Iflu(x，y)表示荧光图像在坐标(x，y)处的图像灰度值；
将蓝色通道输出B0(x，y)＝B(x，y)。
基于上述方案可知，本发明通过采用显著性图计算融合权重，并在RGB色彩空间进行伪彩色图像融合，不仅能够突出显示荧光区域特征，增强荧光受激区的纹理特征，并具有融合图像更加自然，观感舒适；并且本发明融合后的图像可有效保留图像中的关键信息，并可增强融合图像中的的荧光特征，突出荧光区域的纹理信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明融合方法的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，也可以是成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，也可以是通讯连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介的间接连接，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明提供的一种医学荧光成像***图像融合方法；包括如下步骤：
S1、对可见光图像进行显著性区域检测获取显著性图Svis，并对荧光图像进行显著性区域检测获得显著性图Sflu；
S2、计算出可见光与红外光显著性图的融合权重；
S3、将荧光图像与可见光图像进行图像融合，并输出融合图像结果。
通过上述内容不难发现，在利用本发明的医学荧光成像***图像融合方法对医学荧光图像进行图像融合过程中，先通过利用加入人工干扰的方式建立医学荧光成像场景，并通过对实验场景中的荧光区可可见光区图像进行标注处理，通过利用标注数据建立预测网络和损失函数，并在训练后得到荧光区域的预测网络；进一步的采集荧光成像中的荧光区和可见光区图像，并通过优选为荧光性检测算法对荧光区图像进行显著性检测，进而得到了本发明的显著性图Sflu，通过优选为可见光显著性算法对可见光图像进行显著性检测，进而得到本发明的显著性图Svis；再通过权重融合算法计算出可见光与红外显著性图的融合权重；最后将荧光图像与可见光图像通过计算得出的融合权重，对图像融合进行计算，从而输出融合图像结果；本发明采用的显著性图计算出的融合权重，并在RGB色彩空间进行伪色彩图像融合，可以很好的突出显示荧光区域特征，增强荧光受激区的纹理热证，使得融合图像更加自然且观感较为舒适。
可选地，在本实施例中，所述S1中可见光图像的显著性检测包括如下步骤：
对可见光图像进行噪声滤波处理，将滤波处理后的可见光图像进行基于FCN网络的显著性检测。值得说明的是，在本实施例中，在对可见光图像的显著性检测过程中，噪声处理方式优选为导向滤波算法，而且通过采用的基于FNC网络的显著性检测方法，可以有效实现可见光复杂纹理下的显著性检测工作。
此外，所述S1中荧光图像的显著性检测算法为中央-周边直方图算法，通过利用中央-周边直方图算法对荧光图像进行显著性检测，可以有效的加快对荧光图像的检测速度。
再具体地说，所述融合权重Wf(x，y)的计算公式为：
Wf(x，y)＝Svis(x，y)/[Svis(x，y)+Sflu(x，y)]；
其中Wf(x，y)表示像素坐标为(x，y)处像素权重，Svis(x，y)表示可见光图像(x，y)处的显著性值，Sflu(x，y)表示荧光图像的(x，y)处的显著性值；通过利用可见光显著性值和荧光显著性图之间的函数关系，可以便于实现对融合权重的计算。
进一步的，所述S3中图像融合包括如下步骤：
将输出图像在RGB色彩空间下的三个色彩通道像素值分别记为R0(x，y)，G0(x，y)，B0(x，y)；可见光图像RGB色彩空间下三个色彩通道的像素值分别记为R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)；
融合图像红色通道输出R’(x，y)＝R(x，y)+G(x，y)，并通过对R’(x，y)进行数值归一化，获得R0(x，y)；
将融合图像绿色通道输出G’(x，y)＝[1-Wf(x，y)]G(x，y)+Wf(x，y)Iflu(x，y)，并通过对G’(x，y)进行数值归一化，获得G0(x，y)，其中Iflu(x，y)表示荧光图像在坐标(x，y)处的图像灰度值；
将蓝色通道输出B0(x，y)＝B(x，y)；在本实施例中，通过分别对图像在RGB色彩空间下的三个色彩通道进行分别计算，进而获取到各像素通道的像素值。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一特征和第二特征直接接触，或第一特征和第二特征通过中间媒介间接接触。
而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可以是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任意一个或者多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (5)
1.一种医学荧光成像***图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对可见光图像进行显著性区域检测获取显著性图Svis，并对荧光图像进行显著性区域检测获得显著性图Sflu；
S2、计算出可见光与红外光显著性图的融合权重；
S3、将荧光图像与可见光图像进行图像融合，并输出融合图像结果。
2.根据权利要求1所述的一种医学荧光成像***图像融合方法，其特征在于，所述S1中可见光图像的显著性检测包括如下步骤：
对可见光图像进行噪声滤波处理，将滤波处理后的可见光图像进行基于FCN网络的显著性检测。
3.根据权利要求1所述的一种医学荧光成像***图像融合方法，其特征在于，所述S1中荧光图像的显著性检测算法为中央-周边直方图算法。
4.根据权利要求1所述的一种医学荧光成像***图像融合方法，其特征在于，所述融合权重Wf(x，y)的计算公式为：
Wf(x，y)＝Svis(x，y)/[Svis(x，y)+Sflu(x，y)]；
其中Wf(x，y)表示像素坐标为(x，y)处像素权重，Svis(x，y)表示可见光图像(x，y)处的显著性值，Sflu(x，y)表示荧光图像的(x，y)处的显著性值。
5.根据权利要求4所述的一种医学荧光成像***图像融合方法，其特征在于，所述S3中图像融合包括如下步骤：
将输出图像在RGB色彩空间下的三个色彩通道像素值分别记为R0(x，y)，G0(x，y)，B0(x，y)；可见光图像RGB色彩空间下三个色彩通道的像素值分别记为R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)；
融合图像红色通道输出R’(x，y)＝R(x，y)+G(x，y)，并通过对R’(x，y)进行数值归一化，获得R0(x，y)；
将融合图像绿色通道输出G’(x，y)＝[1-Wf(x，y)]G(x，y)+Wf(x，y)Iflu(x，y)，并通过对G’(x，y)进行数值归一化，获得G0(x，y)，其中Iflu(x，y)表示荧光图像在坐标(x，y)处的图像灰度值；
将蓝色通道输出B0(x，y)＝B(x，y)。
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