ES2544433T3 - Método y aparato de procesamiento de imagen - Google Patents

Abstract

Un método para procesar una imagen (500) adquirida a través de una guía de fibra óptica, el método que comprende: adquirir una imagen de recalibración (401) a través de la guía de fibra óptica; determinar una transformación geométrica (402) para hacer coincidir la imagen de recalibración (401) con una primera imagen de referencia derivada de una primera imagen adquirida a través de la guía de fibra óptica en una etapa preliminar (3); derivar a partir de la transformación geométrica (402) y a partir de un primer mapa de detección (302) almacenado que identifica espacialmente cada fibra de la guía de fibra óptica en una segunda imagen de calibración (301) adquirida en la etapa preliminar (3), un nuevo mapa de detección (421) que identifica espacialmente cada fibra de la guía de fibra óptica en la imagen de recalibración (401); y procesar zonas individualmente de la imagen adquirida (500) que corresponden a cada fibra de la guía de fibra óptica usando el nuevo mapa de detección (421).

Description

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DESCRIPCIÓN

Método y aparato de procesamiento de imagen

ANTECEDENTES DE LA DESCRIPCIÓN

Campo de la descripción La presente descripción se refiere de manera general a un método para procesar una imagen adquirida por medio de una guía que consta de una pluralidad de fibras ópticas.

Descripción de la técnica relacionada La mayoría de los sistemas para adquisición de imágenes con un guía de imagen de haz de fibras generalmente comprenden una fuente de luz, un detector de dispositivo acoplado por carga (“CCD”) y posiblemente un dispositivo para procesar la imagen adquirida. Otros sistemas incluyen un dispositivo de exploración para explorar el extremo proximal del haz de fibras, un receptor y un dispositivo de procesamiento para procesar las imágenes adquiridas. Las guías de imagen permiten que el dispositivo CCD o el de exploración, la fuente de luz y el receptor estén desplazados bien lejos del objeto que va a ser observado. Por ejemplo en un sistema de exploración láser en el que se obtiene una imagen confocal, la guía de imagen es un conjunto de varios miles de fibras ópticas cuya disposición espacial es idéntica en la entrada (generalmente conocida como extremo proximal) y la salida (generalmente conocida como el extremo distal).

Debido a la pérdida de información debida a los intersticios entre las fibras ópticas, es especialmente importante el procesamiento de la imagen adquirida y particularmente la reconstrucción de imagen. Ciertamente, la visualización se obstaculiza debido a la presencia del patrón de fibras ópticas que aparece en la imagen adquirida. La solicitud de patente US2005/0207668 del Solicitante describe un proceso para eliminar este patrón y tener en cuenta los efectos parásitos procesando individualmente cada zona de la imagen adquirida asociada con una fibra óptica. Los efectos parásitos surgen de diferentes causas, por ejemplo de una difusión Raman, de reflexiones parásitas dentro del sistema, de heterogeneidad de transmisión de fibras o en el caso de imágenes fluorescentes, de la autofluorescencia de las fibras. A fin de tener en cuenta los efectos parásitos, la solicitud de patente US2005/0207668 propone un proceso de calibración implementado a través de la adquisición y procesamiento de varias imágenes de referencia en medios específicos. Este proceso aspira en particular a determinar los coeficientes de calibración por fibra respecto a las propiedades específicas de cada fibra.

La exploración del extremo proximal del haz provoca en el extremo distal una exploración transpuesta de un objeto bajo observación. Como consecuencia, el objeto observado emite luz a partir de la exploración que se transporta a través de las fibras a un detector. Bajo ciertas condiciones, por ejemplo baja diafonía y ajustes de inyección específicos, el contenido de información de cada fibra no depende de la fibra colindante sino solamente de la coherencia espacial del objeto observado. Cada píxel de una imagen adquirida corresponde a luz que se deriva del objeto observado transportada a través de una fibra determinada. Por lo tanto, es posible identificar un grupo de píxeles de imagen asociados a una fibra.

La determinación de los coeficientes de calibración por fibra a partir de las imágenes de referencia requiere asociar los píxeles de una imagen de referencia a fibras del haz. Esta etapa, por ejemplo, se puede llevar a cabo adquiriendo una imagen de referencia tomada en un medio específico y aislando en la imagen zonas que corresponden a cada fibra óptica. Esta detección geométrica de las fibras permite particularmente detectar finamente qué fibra de un haz está asociada a un píxel de una imagen adquirida.

La calibración se basa en analizar fibra por fibra la respuesta a las imágenes adquiridas en medios específicos y por ello depende de la detección geométrica de las fibras. La calibración aspira en particular a compensar los defectos independiente de las propiedades del objeto reflejado. Por ejemplo, en el caso de imágenes fluorescentes, permite compensar los defectos que surgen de la fluorescencia de fondo debido a autofluorescencia de las fibras. También permite tener en cuenta el ruido de fondo debido a las reflexiones parásitas en el sistema óptico. La calibración aspira también particularmente a compensar la heterogeneidad de las características físicas de las fibras, permitiendo en particular determinar las tasas de inyección y recogida por fibra.

En ciertas aplicaciones, la precisión requerida para permitir la detección precisa de una fibra óptica en un haz es inferior a un micrómetro. Por lo tanto, cualquier modificación tal como la sustitución de un conector entre el haz y el dispositivo de exploración, cualquier desplazamiento indeseado del conector debido a un choque o cualquier modificación con respecto a la configuración en la que se ha calibrado el sistema puede requerir renovar la detección geométrica de las fibras y llega a ser incómodo. Multiplicar la adquisición de imágenes para propósitos de calibración puede ser una carga para un médico especialista. Por lo tanto, la presente descripción presenta un nuevo método y un aparato relacionado para procesar una imagen adquirida a través de una guía que supera las limitaciones técnicas antes mencionadas.

La invención descrita en la presente memoria se refiere a un método para procesar una imagen adquirida a través de una guía de fibra óptica que incluye adquirir una imagen de recalibración a través de la guía de fibra óptica,

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determinar una transformación geométrica para hacer coincidir la imagen de recalibración con una primera imagen de referencia derivada a partir de una primera imagen adquirida a través de la guía de fibra óptica en una etapa preliminar, derivar a partir de la transformación geométrica y a partir de un primer mapa de detección almacenado que identifica espacialmente cada fibra de la guía de fibra óptica en una segunda imagen de calibración adquirida en la etapa preliminar, un nuevo mapa de detección que identifica cada fibra de la guía de fibra óptica en la imagen de recalibración y procesar individualmente las zonas de la imagen adquirida que corresponden a cada fibra de la guía de fibra óptica usando el nuevo mapa de detección.

En otro aspecto, la invención descrita en la presente memoria se refiere a un aparato de adquisición de imagen que incluye una guía que comprende al menos una fibra óptica, una fuente de luz, un dispositivo de exploración que hace que la fuente de luz explore un extremo proximal de la guía o un dispositivo de imagen directa que centra la fuente de luz en un extremo proximal de la guía, una unidad de detección para detectar una imagen adquirida a través de la guía, un dispositivo de procesamiento para adquirir y procesar una imagen que comprende una unidad de almacenamiento para almacenar datos, en donde dicho dispositivo de procesamiento está adaptado para determinar una transformación geométrica para hacer coincidir una imagen de recalibración adquirida a través de la guía con una primera imagen de referencia que se deriva de una primera imagen adquirida en una etapa preliminar, para derivar a partir de dicha transformación y a partir de un primer mapa de detección almacenado que identifica espacialmente cada fibra de la guía en una segunda imagen de calibración adquirida en la etapa preliminar, un nuevo mapa de detección que identifica espacialmente cada fibra de la guía en la imagen de recalibración y procesar individualmente las zonas de la imagen adquirida que corresponden a cada fibra óptica usando dicho nuevo mapa de detección, un extremo proximal de la guía.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Los rasgos de la presente descripción llegarán a ser más evidentes a partir de la siguiente descripción en conjunto con los dibujos anexos.

La Figura 1 es un diagrama global de un método según la técnica anterior. La Figura 2 es un diagrama global de un método según una realización de la presente descripción. La Figura 3 representa esquemáticamente distintas etapas de un método que incluye recalibración según una realización de la presente descripción. La Figura 4 representa esquemáticamente distintas etapas de un método de registro de imagen usado en una realización de la presente descripción. La Figura 5 es un diagrama general de un método para procesar una imagen adquirida a través de una guía que consta de una pluralidad de fibras ópticas según una realización de la presente descripción. La Figura 6 es un diagrama global de un método para obtener imágenes de alta resolución de un haz según una realización de la presente descripción. La Figura 7 es un ejemplo de imágenes parciales para reconstrucción de alta resolución de una imagen de haz según una realización de la presente descripción. La Figura 8 es un conjunto de adquisiciones parciales de imágenes de campo blanco y campo negro según una realización de la presente descripción. La Figura 9 muestra el conjunto previo de adquisiciones parciales después de una etapa de reconstrucción vertical según una realización de la presente descripción. La Figura 10 ilustra un campo de distorsión en una imagen adquirida según una realización de la presente descripción. La Figura 11 es un resultado de una detección de borde sobre el conjunto previo de adquisiciones parciales según una realización de la presente descripción. La Figura 12 ilustra una búsqueda de máxima autocorrelación en un registro rígido según una realización de la presente descripción. La Figura 13 ilustra una imagen de reconstrucción a partir del conjunto previo de adquisiciones parciales después de un registro rígido según una realización de la presente descripción. La Figura 14 ilustra un campo de desplazamientos entre partes comunes de distintas imágenes parciales según una realización de la presente descripción. La Figura 15 ilustra esquemáticamente un método para registrar tres imágenes parciales según una realización de la presente descripción. La Figura 16 es una imagen de un haz después de un método de emparejamiento de bloques según una realización de la presente descripción. La Figura 17 es una imagen de un aparato según una realización de la presente descripción.

DESCRIPCIÓN DETALLADA Se describirán ahora en detalle realizaciones específicas de la presente descripción con referencia a las Figuras anexas. Elementos iguales en las diversas Figuras se pueden indicar por números iguales por consistencia.

La Figura 1 muestra un diagrama global de un método para procesar una imagen adquirida a través de una guía que consta de una pluralidad de fibras ópticas según la técnica anterior. Comprende dos etapas: una etapa de calibración 1 y una etapa de operación 2. En la etapa de calibración 1, se lleva a cabo al principio una calibración geométrica 10. La calibración geométrica comprende detectar las fibras del haz en una imagen de calibración para

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determinar una correspondencia entre los píxeles de la imagen de calibración y las fibras del haz. La calibración geométrica se puede obtener procesando una imagen adquirida en un medio de manera que el patrón de las fibras ópticas se distingue en la imagen. Por ejemplo, en imágenes fluorescentes, tal medio puede ser una solución de fluoróforo. Entonces, se puede llevar a cabo una calibración radiométrica 12. La calibración radiométrica 12 generalmente aspira a determinar tasas de inyección por fibra a fin de compensar diferencias en las propiedades físicas de las fibras. La calibración radiométrica requiere de manera general adquirir dos imágenes, una imagen de campo blanco y una imagen de campo negro. Por ejemplo, en el caso de imágenes fluorescentes, una imagen de campo blanco se puede adquirir en una solución homogénea de fluoróforo y una imagen de campo negro se puede adquirir en un medio que no reflejará o devolverá luz fluorescente, tal como aire o agua. Por ejemplo, en imágenes de retrodispersión, una imagen de campo blanco se puede obtener adquiriendo una imagen de un espejo. En la etapa de operación 2, se adquiere una imagen en el paso 20 y en el paso 22, cada grupo de píxeles asociados a una fibra óptica se procesa individualmente considerando sus propiedades específicas correspondientes tales como valores de campo blanco y campo negro por fibra.

La Figura 2 representa un diagrama global de un método para procesar una imagen que incluye una etapa de recalibración según realizaciones descritas en la presente memoria. El método comprende: una etapa de calibración preliminar 3, una etapa de recalibración 4 y una etapa de operación 5.

Las imágenes adquiridas a través de la guía revelan el patrón de las fibras en la guía. En una etapa preliminar, por ejemplo en la planta de fabricación de la guía de imagen, se podrían determinar un primer mapa de detección de las fibras en la guía para condiciones dadas, por ejemplo en un cierto medio, con una fuente de luz conocida y una conexión determinada entre la guía y la fuente de luz. Este primer mapa de detección puede permitir asociar cada fibra de la guía con los píxeles de una imagen adquirida en la etapa preliminar. En una etapa de operación, adquiriendo una imagen de recalibración y determinando una transformación geométrica que hace coincidir el patrón de las fibras en dicha imagen de recalibración con el patrón de una primera imagen de referencia derivada de una primera imagen adquirida en las condiciones de la etapa preliminar, uno puede detectar, por ejemplo, una modificación en la disposición espacial de las fibras en la guía. La primera imagen de referencia puede ser la primera imagen. Alternativamente, la primera imagen de referencia se puede derivar de la primera imagen. Por ejemplo, la primera imagen de referencia se puede reconstruir a partir de datos almacenados relacionados con la primera imagen tales como las coordenadas del centro de la fibra y/o las propiedades físicas de la fibra. La etapa de operación permite en particular determinar un nuevo mapa de detección, que asocia cada fibra de la guía a píxeles de la imagen de recalibración. Además, este nuevo mapa de detección se puede usar para procesar una imagen adquirida en las condiciones de etapa de operación.

La etapa preliminar 3 comprende dos pasos: un paso de calibración geométrica fina 30 y un paso de calibración radiométrica fina 32. Los pasos 30 y 32 son similares al paso 10 y 12 de la técnica anterior. En ciertas realizaciones, los pasos 30 y 32 se pueden realizar sobre imágenes de alta resolución del haz. Usar imágenes de alta resolución puede mejorar la detección de la fibra y puede facilitar el procesamiento adicional (por ejemplo, registro). Tales imágenes se pueden obtener registrando una pluralidad de imágenes de resolución estándar que cubren el haz entero a fin de reconstruir una imagen de súper resolución.

Una calibración geométrica fina 30 aspira a identificar espacialmente las fibras, detectar las fibras en el haz para determinar una correspondencia entre los píxeles de la imagen y las fibras del haz. Esta correspondencia se puede obtener procesando una segunda imagen de calibración adquirida en un medio de manera que el patrón de las fibras ópticas se distinga más fácilmente. Por ejemplo, en el caso de imágenes fluorescentes, tal medio puede ser una solución de fluoróforo homogénea.

La calibración radiométrica fina 32 aspira en particular a determinar los coeficientes de calibración por fibra tales como las tasas de inyección a fin de compensar las diferencias en las propiedades físicas de las fibras. Las tasas de inyección se pueden derivar a partir de los valores de campo blanco. La calibración radiométrica fina 32 requiere de manera general adquirir dos imágenes de referencia, una tercera imagen de referencia de campo negro a fin de determinar una calibración de señal de fondo por fibra y una cuarta imagen de referencia de campo blanco a fin de determinar las propiedades heterogéneas de las fibras. La señal de fondo por fibra se puede derivar a partir de valores de campo negro. En el caso de imágenes fluorescentes, se puede obtener una imagen de campo blanco adquiriendo una imagen en un medio homogéneo tal como una solución de fluoróforo homogénea y se puede obtener una imagen de campo negro adquiriendo una imagen en un medio absorbente tal como aire. Por ejemplo, en imágenes de retrodispersión, se puede obtener una imagen de campo blanco adquiriendo una imagen de un espejo. En el caso de imágenes fluorescentes, la señal de campo negro se puede causar en particular por autofluorescencia de la fibra. Alternativamente, cuando la segunda imagen de calibración es una imagen de campo blanco, puede ser posible usar la segunda imagen de calibración en el paso 32. Se pueden almacenar los datos que permiten recuperar la calibración geométrica y radiométrica fina. Las tasas de inyección se pueden derivar a partir de los valores de campo blanco y campo negro. Más precisamente, las tasas de inyección por fibra se pueden determinar sustrayendo los valores de campo blanco y campo negro asociados con una fibra dada.

La etapa de recalibración 4 comprende un paso de cálculo de transformación 40 y un nuevo paso de calibración 42. El paso de cálculo de transformación 40 está dirigido a determinar si la colocación de las fibras en el haz se ha

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modificado con respecto a la etapa preliminar 3. El paso 40 se puede conducir estimando una transformación entre la primera imagen de referencia adquirida en la etapa preliminar 1 y la imagen de recalibración adquirida en la etapa de recalibración 4. En una realización la imagen de recalibración es una imagen de campo negro. En una realización la primera imagen de referencia se deriva de una de la segunda imagen de calibración, la tercera imagen de referencia de campo negro y la cuarta imagen de referencia de campo blanco. Como se mencionó previamente, en una realización, la primera imagen de referencia es la imagen de calibración. En otra realización, la primera imagen de referencia se reconstruye a partir del primer mapa de detección que se deriva a partir de la segunda imagen de calibración. Esto permite en particular almacenar una cantidad menor de datos. En el caso de imágenes fluorescentes, la imagen de recalibración puede ser una imagen adquirida en el aire. En otra realización, la imagen de recalibración puede ser cualquier imagen no saturada en la que son distinguibles las fibras. La nueva etapa de calibración 42 deriva a partir de la transformación determinada previamente y a partir del paso de calibración geométrica fina 30 una nueva correspondencia entre los píxeles de la imagen y las fibras del haz. Se tratarán más adelante detalles adicionales.

En la etapa de operación 5, se adquiere una imagen en el paso 50. En el paso 52, según la nueva correspondencia entre los píxeles y las fibras, cada grupo de píxeles asociado a una fibra óptica se procesa individualmente considerando las propiedades específicas de cada fibra es decir los coeficientes de calibración determinados en el paso de calibración radiométrica fina 32.

La Figura 3 detalla la etapa preliminar 3 y la etapa de recalibración 4 descritas previamente. En el paso 30, la detección de fibras 300 se opera en la segunda imagen de calibración 301. La segunda imagen de calibración 301 se obtiene de manera que se distingue el patrón de las fibras ópticas. La segunda imagen de calibración 301 puede ser una imagen de campo blanco de alta resolución de las fibras reconstruidas a partir de una pluralidad de imágenes de campo blanco parciales del haz. La detección de fibras conduce al primer mapa de detección 302 que identifica espacialmente cada fibra de la guía en la imagen de calibración 301. El primer mapa de detección 302 puede ser una correspondencia entre píxeles de la imagen de calibración 301 y las fibras del haz. El primer mapa de detección 302 puede ser una lista de posiciones de centros de fibras que permite recuperar dicha correspondencia.

El patrón de las fibras puede tener localmente una disposición de fibra hexagonal. En una realización, la calibración geométrica que aspira a la detección de fibra se puede mejorar aplicando un procesamiento previo específico. Ciertamente el espectro bidimensional de una disposición de fibra hexagonal ideal con distancia entre núcleos c se concentra alrededor de una corona centrada en la frecuencia f=2/(c*sqrt(3)), como resultado de una imagen de fibra ruidosa se podría mejorar y quitar el ruido aplicando un filtro paso banda centrado en f. Esto ventajosamente puede hacer el paso de detección más fácil y más robusto.

En el paso 32, la tercera imagen de referencia de campo negro 322 de la guía, la cuarta imagen de referencia de campo blanco 321 y el primer mapa de detección 302 se procesan en un paso de calibración por fibra 320 a fin de determinar los coeficientes de calibración por fibra. Los coeficientes de calibración pueden incluir valores de campo blanco y campo negro por fibra. Procesar la tercera imagen de referencia de campo negro 322 y el mapa de detección 302 permite determinar valores de campo negro por fibra. Esto puede permitir también tener en cuenta efectos parásitos por fibra tales como reflexiones en las ópticas del sistema de adquisición, desplazamiento y/o el ruido electrónico debido a la cadena de digitalización del sistema de adquisición. En imágenes fluorescentes, los valores de campo negro por fibra pueden incluir autofluorescencia de fibras. Procesar la cuarta imagen de referencia de campo blanco 321 y el mapa de detección 302 permite determinar las propiedades heterogéneas de las fibras. Este procesamiento puede comprender determinar valores de campo blanco por fibra. En una realización, la cuarta imagen de referencia de campo blanco 321 y la segunda imagen de calibración 301 pueden ser idénticas. En una realización, al menos una de la segunda calibración, la tercera imagen de referencia de campo negro y la cuarta de campo blanco pueden ser imágenes de alta resolución y se pueden obtener registrando distintas imágenes parciales de alta resolución que cubren el haz entero. Esto puede permitir en particular obtener imágenes de súper resolución y tener una calibración precisa y/o un primer mapa de detección en la etapa preliminar. El paso de calibración por fibra 320 conduce a un mapa de calibración 323. El mapa de calibración 323 puede ser una correspondencia entre las fibras del haz y los coeficientes de calibración. Los coeficientes de calibración permiten determinar niveles de flujo estándar por fibra que se pueden usar para ajustar el flujo de una imagen adquirida a fin de compensar efectos parásitos y/o propiedades heterogéneas de las fibras. Los coeficientes de calibración se pueden almacenar en una memoria independiente. Tal memoria puede ser de unos pocos bytes por fibra. Según una realización, los coeficientes de calibración pueden comprender las coordenadas espaciales de las fibras, los valores de campo negro y campo blanco cada uno codificado en un número de precisión flotante de 4 bytes, provocando una codificación de 16 bytes por fibra. El coeficiente de calibración por fibra puede comprender la tasa de inyección por fibra. Las tasas de inyección por fibra pueden resultar de la sustracción de los valores de campo blanco y campo negro por fibra.

En el paso 40, se adquiere la imagen de recalibración 401.La imagen de recalibración 401 puede ser una imagen de campo negro. En imágenes fluorescentes, tal imagen se puede adquirir en un medio absorbente por ejemplo agua o aire. Esto puede permitir adquirir imágenes de recalibración fácilmente dado que la guía de imagen se puede almacenar de una forma para estar en contacto con el aire. Las imágenes de recalibración entonces se pueden adquirir automáticamente en la activación del sistema sin requerir manipulación adicional. La imagen de

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recalibración 401 también se puede adquirir automáticamente cuando el usuario lanza un proceso de recalibración, cuando el sistema detecta que la conexión entre el haz y el dispositivo de exploración se ha modificado, por ejemplo después de un choque o después de la sustitución de una sonda. En tales casos, la imagen de recalibración podría se cualquier imagen adquirida donde las fibras son distinguibles. La imagen de recalibración 401 también se puede adquirir automáticamente cuando un usuario modifica la configuración del dispositivo de exploración, por ejemplo cuando se cambia un campo de vista del dispositivo de exploración. En el paso 400, la primera imagen de referencia adquirida en la etapa preliminar y la imagen de recalibración 401 se registran y se determina la transformación geométrica 402 que hace coincidir dichas imágenes. En particular, en la realización descrita en la Figura 3, la segunda imagen de calibración 301 se usa en lugar de la primera imagen de referencia. La primera imagen de referencia también se puede reconstruir a partir del mapa de detección 302 que se puede almacenar en una unidad de almacenamiento del dispositivo de procesamiento. En una realización, la primera imagen de referencia puede ser una imagen de alta resolución y se puede obtener registrando distintas imágenes parciales de alta resolución que cubren el haz entero.

En las imágenes fluorescentes, los valores de campo negro de las fibras, que reflejan principalmente la autofluorescencia de fibra, pueden disminuir temporalmente cuando se someten a iluminación láser. A fin de aliviar el efecto de la disminución de autofluorescencia en la calidad de calibración radiométrica en la etapa preliminar 3 y/o en la etapa de recalibración 4, la guía óptica se puede iluminar previamente hasta que sea estable la autofluorescencia de las fibras. En una realización, se puede incluir un temporizador en el aparato de adquisición de imagen. La tercera imagen de referencia de campo negro, la cuarta imagen de referencia de campo blanco y la imagen de recalibración se pueden adquirir solamente después de un tiempo predeterminado transcurrido desde el comienzo de la exploración de las fibras. El tiempo predeterminado se puede elegir para permitir que la autofluorescencia de las fibras sea considerada como estable después de dicho tiempo predeterminado.

En el paso 420, se obtiene un nuevo mapa de detección 421 aplicando una transformación 402 al primer mapa de detección 302. El nuevo mapa de detección 421 es una correspondencia entre los píxeles de dicha imagen de recalibración 401 y las fibras del haz. El nuevo mapa de detección 421 puede ser una lista de posiciones de centros de fibras que permite recuperar dicha correspondencia.

La Figura 4 detalla el paso 400 de cálculo de transformación 402. En el paso 410, la imagen de recalibración 401 se vuelve a muestrear en los sistemas de coordenadas espaciales de la primera imagen de referencia, inicializando las coordenadas para centrar la imagen de recalibración 401 en la primera imagen de referencia.

En el paso 411, se conduce un registro rígido en la primera imagen de referencia y la imagen de recalibración 401. El registro rígido consiste en encontrar una rotación que hace coincidir ambas imágenes. La mejor rotación que es una que maximiza la intercorrelación entre las dos imágenes. A fin de no elegir un máximo local de la intercorrelación, se puede llevar a cabo una búsqueda exhaustiva usando todos los parámetros de rotación y translación cercanos a la transformación esperada. Una transformación esperada se puede derivar a partir del conocimiento de los mecanismos del sistema, la precisión de alineamiento óptico y la precisión de exploración. En una realización el centro de la imagen 401 se coloca en el centro de la primera imagen de referencia, sin rotación.

En el paso 412, se lleva a cabo un registro no rígido emparejando bloques de la primera imagen de referencia en la imagen de recalibración 401 vuelta a muestrear en el paso 410. La transformación 402 se deduce del mismo mediante métodos de interpolación. El emparejamiento de bloques permite completar un registro no rígido previo. La idea de emparejamiento de bloques es considerar que un grupo de píxeles en una zona tiene un desplazamiento local que se puede considerar una traslación. El método de emparejamiento de bloques aspira a calcular un campo de desplazamiento entre dos imágenes mediante técnicas de emparejamiento de región local. Las imágenes se dividen en distintos bloques que se comparan de una imagen a otra por intercorrelación. La posición de la máxima intercorrelación proporciona el valor del desplazamiento de un bloque a otro. El campo de desplazamiento entonces se puede interpolar y extrapolar a fin de obtener una transformación sobre el espacio de imagen entero.

En el paso 42, la inversa de la transformación 402 se aplica al mapa de detección 302 para producir un nuevo mapa de detección 421 que empareja los píxeles de la imagen de recalibración 401 con las fibras.

La Figura 5 es un diagrama general de un método para procesar una imagen adquirida a través de una guía que consta de una pluralidad de fibras ópticas adaptadas a una realización de la presente descripción. El procesamiento de la imagen en particular permite extraer el ruido de fondo de la imagen adquirida y compensar las heterogeneidades de cada fibra. A partir de una imagen adquirida 500, se calcula el flujo de fotones visto por cada fibra en la etapa 520 usando un nuevo mapa de detección 421. En el paso 521, el flujo de fotones visto por cada fibra también se determina para una imagen de campo negro 530 usando un nuevo mapa de detección 421 conduciendo por lo tanto a nuevos valores de campo negro. En una realización, la imagen de campo negro 530 es la imagen de recalibración. En la etapa 522, se lleva a cabo una sustracción del nuevo valor de campo negro para cada fibra. El resultado de la sustracción es una imagen 523 que representa, para cada zona que corresponde a una fibra óptica dada, un flujo de fotones utilizable. Una etapa de corrección de desviación opcional se puede llevar a cabo sobre la imagen 523. El paso de ajuste 524 recibe por una parte la imagen corregida 523 y por otra parte el mapa de calibración 323 para llevar a cabo una operación de calibración, dividiendo para cada fibra el flujo corregido

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del objeto observado por los flujos estándar correspondientes por fibra. El flujo estándar correspondiente es el flujo estándar de la fibra al que corresponde dicha fibra según un nuevo mapa de detección 421. El flujo estándar de la fibra también se refirió previamente como tasa de inyección por fibra. El paso 524 conduce a una imagen ajustada

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La potencia de salida de la fuente de luz que ilumina la guía de fibra óptica se puede modificar. Esto puede permitir, por ejemplo, compensar una saturación del sistema causada por una emisión intensa del objeto bajo observación. Como se mencionó previamente, en la etapa de recalibración, los nuevos valores de campo negro se pueden determinar a partir de la imagen de recalibración para compensar con precisión el ruido de fondo en la imagen adquirida de interés. Cuando ocurre la modificación de la potencia de salida de la fuente de luz después del paso de recalibración, se pueden adaptar dinámicamente nuevos valores de campo negro considerando que el nuevo valor de campo negro de cada fibra es proporcional a la potencia de la fuente de luz. El flujo de fotones visto por cada fibra determinado en el paso 521 se escala por lo tanto según la potencia de la fuente de luz. En una realización, también se adaptan dinámicamente los valores de campo blanco determinados durante la etapa preliminar.

En una realización, la señal de un píxel de la imagen ajustada que corresponde a una fibra dada del haz se puede dar por:

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(Ec. 1)

en donde:

Ix es la señal de píxel medida en la imagen adquirida, I1 es la señal de campo blanco de fibra correspondiente derivada de la cuarta imagen de campo blanco, I2 es la nueva señal de campo negro de píxel derivada de la imagen de recalibración cuando dicha imagen de recalibración es una imagen de campo negro, I3 es la señal de campo negro de fibra correspondiente derivada de la tercera imagen de referencia de campo negro.

La Figura 6 describe distintas etapas para obtener una imagen de alta resolución de un haz a partir de una pluralidad de imágenes parciales de alta resolución. Estos pasos se pueden implementar particularmente para obtener la segunda calibración, la tercera imagen de referencia de campo negro y la cuarta de campo blanco con alta resolución. En una realización, las imágenes de alta resolución se adquieren directamente por el sistema. Estos pasos también se pueden implementar para obtener la primera imagen de referencia.

En el paso 60, se obtienen una pluralidad de imágenes parciales del haz. Se pueden adquirir segmentos del haz en distintas partes. Esas imágenes parciales se pueden obtener modificando la exploración del extremo proximal del haz. Ciertamente, cuando el dispositivo de imagen reduce su campo de exploración, se obtiene una mejor resolución. Por lo tanto, se obtienen imágenes parciales de mejor resolución que una imagen entera del haz y permiten conseguir una imagen de alta resolución del haz entero a través de métodos de registro. La Figura 7 ilustra un ejemplo de tres segmentos de un haz que se pueden tomar a fin de reconstruir una imagen de alta resolución del haz entero. Los tres segmentos se adquieren en tres direcciones a fin de cubrir el haz entero. En la realización descrita, las tres direcciones son 0º, 120º y 240º, los segmentos correspondientes en lo sucesivo se refieren como segmento 1, segmento 2 y segmento 3 y se representan en la figura 7 bajo la referencia 71, 72 y 73. La Figura 8 ilustra tres segmentos de un haz, cada segmento que se adquiere en cinco partes verticales, tanto para una imagen de campo negro como una imagen de campo blanco. Las referencias 81, 82 y 83 en la figura 8 corresponden al segmento 1, segmento 2 y segmento 3 tanto para una imagen de campo blanco como una imagen de campo negro.

El paso 61 es una reconstrucción vertical de los segmentos del haz. La Figura 9 ilustra el resultado de una reconstrucción vertical de las partes verticales de los segmentos. La reconstrucción vertical se opera intercorrelacionando partes de segmentos verticales sucesivas. Las referencias 91, 92 y 93 en la figura 9 corresponden al segmento 1, segmento 2 y segmento 3 tanto para la imagen de campo blanco como la imagen de campo negro después de una reconstrucción vertical.

El paso 62 consiste en una corrección de las distorsiones. La Figura 10 representa un campo típico de distorsiones en una imagen adquirida con el haz. Los dispositivos de exploración pueden desencadenar distorsiones en imágenes adquiridas. A fin de compensar estas distorsiones, un nuevo muestreo de la imagen se puede operar relativamente a un modelo de distorsión. El modelo puede ser un modelo sinusoidal calibrado en el caso de un dispositivo de exploración que usa un espejo de oscilación sinusoidal.

El paso 63 consiste en detectar el borde y el centro del haz de cada segmento. En el paso 63, el haz se puede considerar circular. Para cada segmento, encontrar el centro permite obtener imágenes centradas y permiten usar el centro del haz como un centro de transformación para un registro rígido adicional. A fin de encontrar el centro del

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haz, se puede usar un algoritmo de Hough. A fin de hacerlo así, se puede llevar a cabo primero una detección de borde usando filtros de Canny y convirtiendo los segmentos en imágenes binarias en las que el valor de campo negro es igual a cero y el valor dentro del círculo es igual a uno. Este paso puede implicar operaciones de limpieza morfológica para eliminar defectos. La Figura 11 representa un resultado ejemplo del paso 63. Las referencias 111, 112 y 113 corresponden a segmentos 1, 2 y 3 en la figura 11 después de la detección de borde.

El paso 64 consiste en un registro rígido de los segmentos. En la realización descrita un registro rígido aspira a registrar tres segmentos de una imagen, tanto para una imagen de campo blanco como una imagen de campo negro. Para dos segmentos, un registro rígido consiste en encontrar una rotación y una translación que hace coincidir los segmentos. La mejor rotación y translación que son las que maximizan la intercorrelación entre los dos segmentos. A fin de no elegir un máximo de intercorrelación local, se puede llevar a cabo una búsqueda exhaustiva. La Figura 12 ilustra valores de intercorrelación para diferentes rotaciones entre dos segmentos. Después de que se ha identificado la mejor rotación, se determina una translación que hace coincidir los dos segmentos. La Figura 13 ilustra una imagen del haz después del registro rígido. Las partes borrosas en la Figura 13 resaltan que el registro no está satisfaciendo completamente en esa etapa.

El paso 65 consiste en un registro no rígido de los segmentos emparejando bloques. La Figura 14 ilustra el campo de desplazamientos obtenido en el segmento de emparejamiento de bloques 1 en el segmento 2 y el segmento 3 en el segmento 1. Las referencias 141, 142 y 143 corresponden alternativamente a los segmentos 1, 2 y 3 en la figura 14 después del emparejamiento de bloques. El emparejamiento de bloques multiescala también se puede usar a fin de mejorar los resultados. El emparejamiento de bloques multiescala consiste en iterar el emparejamiento de bloques y reducir progresivamente el tamaño de los bloques.

La interpolación del campo de desplazamiento se puede llevar a cabo usando una técnica de interpolación de ranura de placa delgada. La interpolación de ranura de placa delgada permite calcular una transformación para cada punto de una imagen dados al menos tres pares de centros y desplazamientos. El emparejamiento de bloques proporciona las coordenadas de los centros y los desplazamientos. Entonces, un método de inversión permite determinar los coeficientes de ranura de cada centro. En una realización, se puede usar interpolación de ranura B a fin de reducir el tiempo de ejecución. A fin de hacerlo así, se puede aplicar una transformación de ranura de placa delgada a una cuadrícula regular y se puede derivar una transformación de ranura cúbica a partir del nuevo campo de desplazamientos obtenido de la misma. La interpolación de ranura cúbica entonces se puede usar para reconstruir la imagen.

Según se reconstruye el haz entero a partir de tres segmentos, el registro de segmento 2 en el segmento 1 y el segmento 3 en el segmento 1 puede no dar un resultado satisfactorio. El segmento de registro 2 en el segmento 3 también se puede necesitar.

La Figura 15 ilustra un método para llevar a cabo un registro completo con tres segmentos en una realización de la presente descripción. Con referencia a la Figura 15, T21, T31, T23 y T32, son las transformaciones obtenidas interpolando alternativamente los resultados de emparejamiento de bloques del segmento 2 en el segmento 1, del segmento 3 en el segmento 1, del segmento 2 en el segmento 3 y del segmento 3 en el segmento 2. Los conjuntos correspondientes de centros de transformaciones y centros transformados para cada bloque del emparejamiento de bloques se refieren respectivamente como x21, x31, x23, x32 e y21, y31, y23, y32. Las transformaciones finales T2 y T3 que permiten registrar con precisión el segmento 2 en el segmento 1 y el segmento 3 en el segmento 1 deberían verificar:

T2 = T21: la transformación directa pero también T2 = T23 o T3 cuando se compone de otros dos emparejamientos de bloques a partir de la imagen I2 a I3 y entonces I3 a I1. También T3 = T31 y T3 = T32 o T2.

Las transformaciones T2 y T3 se pueden definir respectivamente a partir de los conjuntos de centros x21Ux23 y x31Ux32. Desplazamientos correspondientes pueden emparejar las siguientes relaciones que dependen de las superposiciones definidas para cada transformación:

T2(x21 \ x23) = T21 (x21 \ x23) (Ec. 2)

T2(x23 \ x21) = T3 (T23 (x23 \ x21)) (Ec. 3)

T2(x21  x31) = ½ * [T21 (x21  x23) + T3 (T23 (x21  x23))] (Ec. 4)

(transformación media en el conjunto de puntos comunes)

T3(x31 \ x32) = T31 (x31 \ x32) (Ec. 5)

T3(x32 \ x31) = T2 (T32 (x32 \ x31)) (Ec. 6)

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

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T3(x31  x32) = ½ * [T31(x31  x32) + T2 (T32 (x31  x32))] (Ec. 7)

(transformación media en el conjunto de puntos comunes)

Las transformaciones T2 y T3 están acopladas, los cálculos de T2 y T3 convergen después de unas pocas iteraciones. La Figura 16 ilustra una imagen de un haz registrado a partir de tres segmentos según el método descrito previamente que se obtiene en el paso 66.

En una realización, cuando se adquieren distintos segmentos tanto a partir de una imagen de campo blanco como a partir de una imagen de campo negro, la transformación se puede calcular en la imagen de campo blanco y aplicar en la imagen de campo negro. En otra realización, a fin de corregir defectos potenciales, la imagen de campo negro se registra preliminarmente en la imagen de campo blanco.

En una realización, la intensidad de imagen de haz se suaviza antes de un registro rígido. La imagen de haz se divide por la versión suavizada y multiplica por un valor de intensidad medio. Usar el mismo valor de intensidad medio para los diferentes segmentos permite corregir la desviación de intensidad de un segmento a otro.

En una realización, un sistema se adapta a usar distintas longitudes de onda. El sistema puede incluir una fuente de luz que comprende distintas longitudes de onda multiplexadas. Cuando se multiplexan todas las fuentes de luz y comparten el mismo eje óptico y todos los canales tiene las mismas aberraciones y distorsiones ópticas, entonces se puede usar la misma imagen de calibración para calibración geométrica. Cada longitud de onda produce su propio campo blanco y campo negro, pero todos ellos comparten la misma geometría de la imagen de calibración para localizar cada fibra.

En imágenes fluorescentes, usar distintas fuentes de diferentes longitudes de onda puede permitir excitar distintos fluoróforos en el objeto observado. Los fluoróforos pueden tener propiedades específicas tales como que están vinculados a un cierto tipo de tejido en un organismo. Como los fluoróforos generalmente tienen un espectro de emisión ensanchado, se pueden implementar canales de recogida separados que corresponden a diferentes subbandas espectrales a fin de aislar aproximadamente la luz emitida por cada fluoróforo. Por lo tanto, cada canal de recogida puede conducir a una imagen de subbanda espectral relacionada con la luz emitida por un fluoróforo específico. Las imágenes de subbanda espectral se pueden obtener recogiendo la luz emitida desde una entidad observada en una pluralidad de canales de recogida. La pluralidad de imágenes de subbanda espectral obtenida puede permitir visualizar mejor las propiedades de un objeto bajo observación.

En una realización de la presente descripción, la imagen adquirida a ser procesada puede comprender una pluralidad de imágenes de subbanda espectral obtenidas recogiendo la luz emitida desde un objeto observado en una pluralidad de canales de recogida, dicha pluralidad de canales de recogida que corresponden a una pluralidad de subbandas espectrales.

En una realización, todos los canales comparten el mismo eje óptico, las mismas aberraciones y distorsiones ópticas. Por lo tanto, se puede realizar una calibración geométrica única para la pluralidad de imágenes espectrales parciales de manera que zonas de las imágenes espectrales parciales que corresponden a cada fibra de la guía de fibra óptica se pueden determinar usando el nuevo mapa de detección que se describió anteriormente.

Ya que las propiedades de las fibras pueden variar con la longitud de onda de la luz inyectada en las fibras, la calibración radiométrica se puede adaptar y se pueden determinar los valores de campo blanco y campo negro en cada subbanda espectral que corresponden a cada canal de recogida. Más precisamente, para una subbanda espectral, se pueden determinar los valores de campo blanco y campo negro de las fibras a fin de obtener las tasas de inyección de las fibras en dicha subbanda espectral. A fin de hacerlo así, la tercera imagen de referencia de campo negro puede comprender una pluralidad de imágenes de campo negro de subbanda espectral y la cuarta imagen de referencia de campo blanco puede comprender una pluralidad de imágenes de campo blanco de subbanda espectral adquiridas en la pluralidad de canales de recogida. En cada subbanda espectral, la tasa de inyección de una fibra se puede obtener sustrayendo el valor de campo negro de la imagen de campo negro de subbanda espectral a partir del valor de campo blanco de la imagen de campo blanco de subbanda espectral en la subbanda espectral dada.

A fin de cancelar con precisión el ruido de fondo en cada imagen de subbanda espectral a ser procesada, la imagen de recalibración también puede comprender una pluralidad de imágenes de recalibración de subbanda espectral. Considerando las tasas de inyección en las subbandas espectrales y la pluralidad de imágenes de recalibración de subbanda espectral, el proceso descrito con referencia a la Figura 5 se puede implementar independientemente en cada una de las imágenes de subbanda espectral.

En una realización adicional, la fuente de luz que ilumina las fibras puede comprender una pluralidad de fuentes de luz secundarias. Ya que una fuente de luz podría afectar a distintos canales, la etapa preliminar se puede llevar a cabo independientemente para cada canal de recogida con todas las fuentes de luz secundarias encendidas. En

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relación con el método de procesamiento y con referencia a la Figura 5, la imagen de campo negro 530 o la imagen de recalibración cuando la imagen de recalibración es una imagen de campo negro, se podría adquirir con todas las fuentes de luz encendidas o se podría volver a calcular a partir de un conjunto de imágenes de campo negro secundarias, cada una adquirida solamente con una fuente de luz encendida. Con esta última solución, cuando se

5 modifica la salida de potencia de una fuente de luz, el flujo de la imagen de campo negro secundaria que corresponde a la fuente de luz cuya potencia ha sido modificada se escala según la salida de potencia de la fuente de luz y se calcula una imagen de campo negro modificada 530 para el canal sumando el flujo de las imágenes de campo negro secundarias que corresponden a las fuentes de luz secundarias cuya salida de potencia no se ha modificado y el flujo de la imagen de campo negro secundaria sintonizada.

10 Aunque la descripción se ha presentado con respecto a un número limitado de realizaciones, los expertos en la técnica, que tienen el beneficio de esta descripción, apreciarán que se pueden prever otras realizaciones que no se apartan del alcance de la presente descripción. En particular, el haz de fibras se puede usar en diferentes sistemas que analizan la luz emitida desde un objeto. La luz emitida en particular se puede retrodispersar por el objeto o

15 puede ser resultado de la fluorescencia. Por consiguiente, el alcance de la invención se debería limitar solamente por las reivindicaciones adjuntas.

Claims (15)

1. 5

   15

   25

   35

   45

   55

   65

   REIVINDICACIONES

   1.

   Un método para procesar una imagen (500) adquirida a través de una guía de fibra óptica, el método que comprende:

   adquirir una imagen de recalibración (401) a través de la guía de fibra óptica; determinar una transformación geométrica (402) para hacer coincidir la imagen de recalibración (401) con una primera imagen de referencia derivada de una primera imagen adquirida a través de la guía de fibra óptica en una etapa preliminar (3); derivar a partir de la transformación geométrica (402) y a partir de un primer mapa de detección (302) almacenado que identifica espacialmente cada fibra de la guía de fibra óptica en una segunda imagen de calibración (301) adquirida en la etapa preliminar (3), un nuevo mapa de detección (421) que identifica espacialmente cada fibra de la guía de fibra óptica en la imagen de recalibración (401); y procesar zonas individualmente de la imagen adquirida (500) que corresponden a cada fibra de la guía de fibra óptica usando el nuevo mapa de detección (421).

2. 2.

   El método de la reivindicación 1, en donde la primera imagen de referencia es la primera imagen adquirida a través de la guía de fibra óptica, la primera imagen que se almacena en la etapa preliminar.

3. 3.

   El método según las reivindicaciones 1 y 2, en donde la primera imagen es la segunda imagen de calibración (401).

4. 4.

   El método de la reivindicación 3, en donde la primera imagen de referencia se reconstruye a partir del primer mapa de detección (302).

5. 5.

   El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en donde en la etapa preliminar (3) se almacena un mapa de calibración (323) que asocia cada fibra de la guía de fibra óptica a coeficientes de calibración y en donde las zonas de la imagen adquirida que corresponden a cada fibra óptica se procesan individualmente usando los coeficientes de calibración.

6. 6.

   El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3 y 5, en donde los coeficientes de calibración son valores de campo blanco por fibra y/o valores de campo negro por fibra y se derivan a partir de una tercera imagen de referencia de campo negro (322), a partir de una cuarta imagen de referencia de campo blanco (321) y a partir del primer mapa de detección (302).

7. 7.

   El método de la reivindicación 6, en donde adquirir una imagen a través de la guía de fibra óptica comprende el paso de iluminar las fibras con al menos una fuente de luz y en donde un tiempo predeterminado transcurre entre un comienzo del paso de iluminación y una adquisición de al menos una de la tercera imagen de referencia de campo negro (322), la cuarta imagen de referencia de campo blanco (321) y la imagen de recalibración (401).

8. 8.

   El método de la reivindicación 6, en donde:

   la imagen de recalibración (401) es una imagen de campo negro (530) y un flujo utilizable por píxel (523) se calcula sustrayendo el flujo de los píxeles de imagen de recalibración (521) del flujo de los píxeles correspondientes de la imagen adquirida (520); los valores de campo blanco y campo negro por fibra permiten determinar un flujo estándar por fibra; y el procesamiento comprende dividir el flujo utilizable por un píxel de la imagen adquirida (500) por el flujo estándar de la fibra a la que corresponde el píxel según el nuevo mapa de detección (421).

9. 9.

   El método de la reivindicación 8, en donde adquirir una imagen a través de la guía de fibra óptica comprende el paso de iluminar las fibras con una fuente de luz y en donde una modificación de una potencia de salida de la fuente de luz después del paso de adquirir la imagen de recalibración (401) se compensa escalando el flujo de los píxeles de imagen de recalibración.

10. 10.

    El método de la reivindicación 6, en donde al menos una de la primera imagen de referencia, segunda imagen de calibración (301), tercera imagen de referencia de campo negro (322) y la cuarta imagen de referencia de campo blanco (321) es de mayor resolución que la imagen de recalibración (401).

11. 11.

    El método de la reivindicación 1, en donde la determinación de una transformación para hacer coincidir la primera imagen de referencia y la imagen de recalibración (401) comprende:

    corregir las distorsiones en la imagen de recalibración (401); volver a muestrear (410) la imagen de recalibración (401) en la primera imagen de referencia; un registro rígido (411) de la primera imagen de referencia y la imagen de recalibración; y un registro no rígido (412) de la primera imagen de referencia y la imagen de recalibración.

    11

    5

    10

    15

    20

    25

    30

    35

    40

    45

    50

12. 12.

    El método de la reivindicación 10, en donde la al menos una de la primera imagen de referencia, segunda imagen de calibración (301), tercera imagen de referencia de campo negro (322) y la cuarta imagen de referencia de campo blanco (321) de mayor resolución que la imagen de recalibración (401) se obtiene haciendo coincidir una pluralidad de imágenes parciales de alta resolución (71-73) en donde las imágenes parciales (71-73) están centradas y cubren la guía de fibra óptica entera y en donde el hacer coincidir la pluralidad de imágenes parciales (71-73) de la guía de fibra óptica comprende:

    corregir las distorsiones (62) en las imágenes parciales; detectar el centro de la guía de fibra óptica (63) en las imágenes parciales (71-73); un registro rígido de las imágenes parciales en una imagen de referencia (64); y un registro no rígido de las imágenes parciales en una imagen de referencia (65).

13. 13.

    Un aparato de adquisición de imagen, que comprende:

    una guía que comprende al menos una fibra óptica; una fuente de luz; un dispositivo de exploración que hace a la fuente de luz explorar un extremo proximal de la guía o un dispositivo de imágenes directas enfocando la fuente de luz en un extremo proximal de la guía, una unidad de detección para detectar una imagen adquirida a través de la guía, un dispositivo de procesamiento para adquirir y procesar una imagen 500 que comprende una unidad de almacenamiento para almacenar datos, en donde dicho dispositivo de procesamiento está adaptado para:

    determinar una transformación geométrica (402) para hacer coincidir una imagen de recalibración (401) adquirida a través de la guía con una primera imagen de referencia que se deriva de una primera imagen adquirida en una etapa preliminar (3); derivar a partir de dicha transformación (402) y a partir de un primer mapa de detección (302) almacenado que identifica espacialmente cada fibra de la guía en una segunda imagen de calibración

    (301) adquirida en la etapa preliminar (3), un nuevo mapa de detección (421) que identifica espacialmente cada fibra de la guía en la imagen de recalibración (401); procesar individualmente zonas de la imagen adquirida (500) que corresponden a cada fibra óptica usando dicho nuevo mapa de detección (421).

14. 14.

    El método según la reivindicación 1, en donde:

    la imagen adquirida (500) comprende una pluralidad de imágenes de subbanda espectral obtenidas recogiendo luz emitida desde un objeto observado en una pluralidad de canales de recogida, dichos canales de recogida que corresponden a una subbanda espectral; y en donde el paso de procesamiento se realiza en la pluralidad de imágenes de subbanda espectral.

15. 15.

    El método de la reivindicación 8, en donde:

    adquirir una imagen a través de la guía de fibra óptica comprende el paso de iluminar las fibras con una pluralidad de fuentes de luz secundarias; la imagen de recalibración (401) se adquiere sumando los flujos de imágenes de campo negro secundarias, dichas imágenes de campo negro secundarias que se obtienen iluminando la guía de fibra óptica con una fuente secundaria única encendida; y en donde una modificación de una potencia de salida de una fuente de luz secundaria dada después de la adquisición de la imagen de recalibración (401) se compensa escalando el flujo de la imagen de campo negro secundario dada correspondiente en la suma de los flujos de las imágenes de campo negro secundarias.

    12