睑板腺图像处理方法
专利汇可以提供睑板腺图像处理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种睑板腺 图像处理 方法，包含以下步骤：获取睑板腺图像；将睑板腺图像进行灰度化；对灰度化后的睑板腺图像进行降噪处理；计算分割 阈值 ；根据分割阈值对降噪处理后的睑板腺图像进行二值化处理得到二值图；对二值图进行闭运算后保留最大区域并对最大区域进行填充；提取二值图中的最大区域的边界；将边界映射到降噪处理后的睑板腺图像。本发明提供的睑板腺图像处理方法首先计算出一个科学的分割阈值，通过该分割阈值对睑板腺图像进行二值化，再对二值图进行闭运算，区域选取以及区域填充等操作得到睑板腺区域，找出睑板腺区域的边界后将边界映射至睑板腺图像，快速将睑板腺图像中的睑板腺区域分割出来。，下面是睑板腺图像处理方法专利的具体信息内容。
1.一种睑板腺图像处理方法，其特征在于，包含以下步骤：
获取睑板腺图像；
将所述睑板腺图像进行灰度化；
对灰度化后的所述睑板腺图像进行降噪处理；
计算分割阈值；
根据所述分割阈值对降噪处理后的所述睑板腺图像进行二值化处理得到二值图；
对所述二值图进行闭运算后保留最大区域并对所述最大区域进行填充；
提取所述二值图中的所述最大区域的边界；
将所述边界映射到降噪处理后的所述睑板腺图像。
2.根据权利要求1所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述获取睑板腺图像的具体方法为：
通过照明装置照明；
在图像采集装置的成像显示器的显示界面设置粗选框；
调整图像采集装置的采集头的位置以将睑板腺区域完全包含在所述粗选框内后采集图像得到所述睑板腺图像。
3.根据权利要求2所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述照明装置照射红外光。
4.根据权利要求1所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述对灰度化的所述睑板腺图像进行降噪处理的具体方法为;
对灰度化的所述睑板腺图像进行均值滤波降噪。
5.根据权利要求1所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述计算分割阈值的具体方法为：
使用最大类间方法计算降噪处理后的所述睑板腺图像的灰度阈值；
统计降噪处理后的所述睑板腺图像的灰度值得到直方分布图；
根据下述公式计算分割阈值，
，
其中，Th为所述分割阈值，a为所述灰度阈值，b为255，i为灰度值，f（i）为所述直方分布图中灰度值为i的像素的个数。
6.根据权利要求5所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述根据所述分割阈值对降噪处理后的所述睑板腺图像进行二值化处理得到二值图的具体方法为：
将降噪处理后的所述睑板腺图像中灰度值在0.9Th-1.1Th之间的区域的灰度值置为
255且其他区域的灰度值置为0得到所述二值图。
7.根据权利要求1所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述提取所述二值图中的所述最大区域的边界的具体方法是：
通过canny算子提取所述二值图中的所述最大区域的边界。
8.根据权利要求1所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
在所述将所述边界映射到降噪处理后的所述睑板腺图像之后，所述睑板腺图像处理方法还包含步骤：
通过所述边界内的睑板腺区域的灰度值范围对全图进行灰度拉伸；
对灰度拉伸后的所述睑板腺图像进行图像增强。
9.根据权利要求8所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述通过所述边界内的睑板腺区域的灰度值范围对全图进行灰度拉伸的具体方法为：
获取所述边界内的睑板腺区域的最小灰度值和最大灰度值；
将降噪处理后的所述睑板腺图像中的灰度值小于所述最小灰度值的区域的灰度值置为0；
将降噪处理后的所述睑板腺图像中的灰度值大于所述最大灰度值的区域的灰度值置为255；
将降噪处理后的所述睑板腺图像中的灰度值介于所述最小灰度值和所述最灰度值范围内的区域通过下述伽马变换公式进行灰度转换，
，
其中，s为变换后的灰度值，r为变换前的灰度值，c为变换常数，γ为伽马系数，γ的取值范围为大于等于1.2且小于等于2。
10.根据权利要求9所述的睑板腺图像处理方法，其特征在于，
所述对灰度拉伸后的所述睑板腺图像进行图像增强的具体方法为：
对灰度拉伸后的所述睑板腺图像经过高斯高通滤波器滤波，设定第一截止频率，得到第一高频图后将所述第一高频图叠加至灰度拉伸后的所述睑板腺图像得到第一增强图；
对所述第一增强图经过高斯高通滤波器滤波，设定第二截止频率，得到第二高频图后将所述第二高频图叠加至灰度拉伸后的所述睑板腺图像得到第二增强图；
对所述第二增强图经过高斯高通滤波器滤波，设定第三截止频率，得到第三高频图后将所述第三高频图叠加至灰度拉伸后的所述睑板腺图像得到最终增强图；
其中，所述第一截止频率小于第二截止频率，所述第二截止频率小于第三截止频率。
睑板腺图像处理方法
技术领域
背景技术
发明内容
获取睑板腺图像；
将睑板腺图像进行灰度化；
对灰度化后的睑板腺图像进行降噪处理；
计算分割阈值；
根据分割阈值对降噪处理后的睑板腺图像进行二值化处理得到二值图；
对二值图进行闭运算后保留最大区域并对最大区域进行填充；
提取二值图中的最大区域的边界；
将边界映射到降噪处理后的睑板腺图像。
在图像采集装置的成像显示器的显示界面设置粗选框；
调整图像采集装置的采集头的位置以将睑板腺区域完全包含在粗选框内后采集图像得到睑板腺图像。
统计降噪处理后的睑板腺图像的灰度值得到直方分布图；
根据下述公式计算分割阈值，
，
其中，Th为分割阈值，a为灰度阈值，b为255，i为灰度值，f（i）为直方分布图中灰度值为i的像素的个数。
对灰度拉伸后的睑板腺图像进行图像增强。
将降噪处理后的睑板腺图像中的灰度值小于最小灰度值的区域的灰度值置为0；
将降噪处理后的睑板腺图像中的灰度值大于最大灰度值的区域的灰度值置为255；
将降噪处理后的睑板腺图像中的灰度值介于最小灰度值和最灰度值范围内的区域通过下述伽马变换公式进行灰度转换，
，
其中，s为变换后的灰度值，r为变换前的灰度值，c为变换常数，γ为伽马系数，γ的取值范围为大于等于1.2且小于等于2。
对第一增强图经过高斯高通滤波器滤波，设定第二截止频率，得到第二高频图后将第二高频图叠加至灰度拉伸后的睑板腺图像得到第二增强图；
对第二增强图经过高斯高通滤波器滤波，设定第三截止频率，得到第三高频图后将第三高频图叠加至灰度拉伸后的睑板腺图像得到最终增强图；
其中，第一截止频率小于第二截止频率，第二截止频率小于第三截止频率。
图3是本发明的灰度转换后的睑板腺图像的示意图；
图4是本发明的睑板腺图像的灰度值统计直方分布图示意图；
图5是本发明的二值图的示意图；
图6是对图5中的二值图进行闭运算区域选取以及填充后得到的二值图的示意图；
图7是对图6进行边界提取得到的边界的示意图；
图8是将边界映射至睑板腺图像的示意图；
图9是本发明的伽马变换的示意图；
图10是最终增强后的睑板腺图像的示意图。
具体实施方式
其中，Th为分割阈值，a为灰度阈值，b为255，i为灰度值，f（i）为直方分布图中灰度值为i的像素的个数。
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