一种图像增强显示方法及相关装置与流程

本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像增强显示方法及相关装置。

背景技术：

在一些医学治疗过程中，可能需要将支架等植入物植入到血管等器官中。例如，将冠状动脉支架植入到冠状动脉中，是心血管疾病介入性治疗的一种重要手段，植入物的准确植入对治疗效果有着重要影响。

为了保证植入物能够准确植入到器官中，通常会借助数字图像技术进行成像。例如，在植入物的植入过程中，利用x射线成像技术进行成像，获得能够显示植入物的成像图像，使得医生能够观察到植入物在器官中的植入情况，从而及时发现植入物断裂、植入位置不准确等异常情况。然而，由于图像噪声等因素的影响，导致成像图像的清晰度较差。

为了解决图像清晰度较差的问题，需要根据不同时刻的多个成像图像进行图像增强处理。其中，由于同一个植入物在不同时刻生成的多个成像图像上所对应显示的坐标可能不同，因此需要首先根据植入物在多个成像图像中所对应显示的坐标，对多个成像图像进行配准，对配准后的多个图像的像素值进行平均处理，得到增强后的图像。其中，增强后的图像中植入物对应的图像区域得到了增强处理。

然而，增强后的图像中，虽然植入物对应的图像区域得到了增强处理，但是图像的其他区域由于没有经过配准，反而变得模糊了，因此无法根据增强后的图像确定出植入物与其他区域中物体的位置关系。可见，在上述场景或者其他类似场景中，如何在对显示植入物等目标物体的图像区域进行增强处理的同时，能够改善非目标物体区域的图像清晰度，是目前亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请解决的技术问题在于提供一种图像增强显示方法，在对图像中目标物体区域进行增强处理的同时，能够改善非目标物体区域的图像清晰度。

为此，本申请解决技术问题的技术方案是：

本申请实施例提供了一种图像增强显示方法，包括：

获得采集到的多个原始图像，所述多个原始图像分别包括目标物体区域；

根据所述多个原始图像中的目标物体区域对应的位置，对所述多个原始图像进行配准，获得多个配准图像；

根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域；

将所述多个原始图像的一个图像作为基准图像，确定所述基准图像的非目标物体区域；

对所述增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域，包括：

对所述多个配准图像进行像素值的加权平均处理，获得初始合成图像，所述初始合成图像中包括所述增强后的目标物体区域；

对所述增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像包括：

对所述初始合成图像和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，对所述初始合成图像和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像，包括：

确定所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域；

根据所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域、以及所述基准图像的非目标物体区域，获得增强后的图像；

其中，所述增强后的图像中的目标物体区域根据所述初始合成图像的目标物体区域获得，所述增强后的图像中的非目标物体区域包括与所述增强后的图像中的目标物体区域之间的过渡区域，和除所述过渡区域之外的非过渡区域，所述过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域和所述初始合成图像的非目标物体区域获得，所述非过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域获得。

可选的，确定所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域，包括：

根据所述初始合成图像生成图像分割图；其中，所述图像分隔图中的目标物体区域对应的像素值为第一像素值，所述图像分隔图中的非目标物体区域对应的像素值为第二像素值；

根据所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域、以及所述基准图像的非目标物体区域，获得增强后的图像，包括：

根据所述图像分隔图，获得各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值；

根据各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值以及预设最大距离，获得第一权重值集合和第二权重值集合；所述第一权重值集合包括所述初始合成图像中各个像素点对应的权重值，所述第二权重值集合包括所述基准图像中各个像素点对应的权重值；

根据所述初始合成图像、所述基准图像、所述第一权重值集合和所述第二权重值集合，获得增强后的图像。

可选的，根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域，包括：

分别提取所述多个配准图像中的目标物体区域；

对所述多个配准图像的目标物体区域进行像素值的加权平均处理，获得所述增强后的目标物体区域。

本申请实施例提供了一种图像增强显示装置，包括：

第一获得单元，用于获得采集到的多个原始图像，所述多个原始图像分别包括目标物体区域；

配准单元，用于根据所述多个原始图像中的目标物体区域对应的位置，对所述多个原始图像进行配准，获得多个配准图像；

第二获得单元，用于根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域；

确定单元，用于将所述多个原始图像的一个图像作为基准图像，确定所述基准图像的非目标物体区域；

合成单元，用于对所述增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，所述第二获得单元，具体用于对所述多个配准图像进行像素值的加权平均处理，获得初始合成图像，所述初始合成图像中包括所述增强后的目标物体区域；

所述合成单元，具体用于对所述初始合成图像和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，所述合成单元包括：

确定子单元，用于确定所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域；

获得子单元，用于根据所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域、以及所述基准图像的非目标物体区域，获得增强后的图像；

其中，所述增强后的图像中的目标物体区域根据所述初始合成图像的目标物体区域获得，所述增强后的图像中的非目标物体区域包括与所述增强后的图像中的目标物体区域之间的过渡区域，和除所述过渡区域之外的非过渡区域，所述过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域和所述初始合成图像的非目标物体区域获得，所述非过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域获得。

可选的，所述确定子单元，具体用于根据所述初始合成图像生成图像分割图；其中，所述图像分隔图中的目标物体区域对应的像素值为第一像素值，所述图像分隔图中的非目标物体区域对应的像素值为第二像素值；

所述获得子单元，包括：

距离获得子单元，用于根据所述图像分隔图，获得各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值；

权重获得子单元，用于根据各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值以及预设最大距离，获得第一权重值集合和第二权重值集合；所述第一权重值集合包括所述初始合成图像中各个像素点对应的权重值，所述第二权重值集合包括所述基准图像中各个像素点对应的权重值；

图像获得子单元，用于根据所述初始合成图像、所述基准图像、所述第一权重值集合和所述第二权重值集合，获得增强后的图像。

可选的，所述第二获得单元，包括：

提取子单元，用于分别提取所述多个配准图像中的目标物体区域；

区域获得子单元，用于对所述多个配准图像的目标物体区域进行像素值的加权平均处理，获得所述增强后的目标物体区域。

通过上述技术方案可知，本申请实施例中，不仅根据多个配准图像获得增强后的目标物体区域，而且还会确定基准图像的非目标物体区域，从而根据该目标物体区域和非目标物体区域合成获得增强后的图像。因此，增强后的图像中，不仅目标物体区域得到了增强显示处理，而且通过采用基准图像的非目标物体区域，因此能够改善非目标物体区域的图像清晰度，从而体现出目标物体区域中的目标物体与非目标物体区域中的物体之间的位置关系。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例提供的一种方法实施例的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的多个原始图像的示例图；

图3为本申请实施例提供的多个原始图像经配准后的示例图；

图4为本申请实施例提供的配准后的图像经合成后的示例图；

图5为本申请实施例提供的从初始合成图像中提取的包括目标物体区域的感兴趣区域的示例图；

图6为本申请实施例提供的从图5所示图像中提取的纹理特征的示例图；

图7为本申请实施例提供的图4所示的图像经阈值分割后的示例图；

图8为本申请实施例提供的增强后的图像的示例图；

图9为本申请实施例提供的第二权重值集合对应的图像的示例图；

图10为本申请实施例提供的一种装置实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

请参阅图1，本申请实施例提供了图像增强显示方法的一种方法实施例。本实施例的所述方法，包括：

s101：获得采集到的多个原始图像，所述多个原始图像分别包括目标物体区域。

其中多个原始图像可以是在不同时刻同一目标物体进行图像采集后获得的图像，可以获得通过数字减影血管造影(dsa)设备等采集设备进行图像采集。例如，通过dsa设备在不同时刻对冠状动脉支架等植入支架进行图像采集，获得多个原始图像。

本申请实施例中，每个原始图像分别包括目标物体区域，其中，目标物体区域指的是显示有目标物体的图像区域，即需要增强的图像区域。例如，每个原始图像中均显示有冠状动脉支架等植入支架的图像区域。

s102：根据所述多个原始图像中的目标物体区域对应的位置，对所述多个原始图像进行配准，获得多个配准图像。

由于每个原始图像中目标物体区域的位置可能不同，例如图2所示，在不同时刻采集的4个原始图像：图像a、图像b、图像c和图像d中，由于心脏的运动，冠状动脉支架等植入支架在上述原始图像中的坐标不同。因此，需要根据多个原始图像中的目标物体区域对应的位置，对多个原始图像进行配准，获得多个配准图像。多个配准图像中，目标物体区域的位置对准。

其中，在进行配准之前，可以检测多个原始图像中的目标物体区域。目标物体区域可以通过在目标物体的附近设置标记点进行检测，例如，在植入冠状动脉支架等植入支架时，需要将冠状动脉支架等植入支架放置在导丝上，在导丝上对应冠状动脉支架等植入支架的两端的位置，各设置有一个标记点，标记点的材料的x射线衰减率比其他部分的材料的x射线衰减率更大，因此在采集到的原始图像上，标记点对应的图像区域显示为黑色的点，通过检测该黑色的点能够对目标物体区域进行识别。

其中，对所述多个原始图像进行配准时，可以从多个原始图像中选择一个参考图像，根据参考图像中目标物体区域的坐标和除参考图像之外的其他原始图像中的目标物体区域的坐标，计算其他原始图像的坐标变换参数，根据该坐标变换参数对其他原始图像进行旋转等位移操作，使得其他原始图像中目标物体区域与参考图像中目标物体区域的位置对准，从而获得经过配准后的多个配准图像。例如，图2中的图像a作为参考图像，分别获得图像a、图像b、图像c和图像d中冠状动脉支架的坐标，并且根据图像a、图像b、图像c和图像d中冠状动脉支架的坐标，分别计算图像b、图像c和图像d对应的坐标变换参数，根据该坐标变换参数对图像b、图像c和图像d进行旋转等位移操作，使得经过位移操作后的图像b、图像c和图像d中，冠状动脉支架的位置与图像a中冠状动脉支架的位置对准，例如图3所示。

s103：根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域。

本实施例中，可以通过多种方式获得增强后的目标物体区域，下面进行示例性地说明。

一种可选的实施例中，对多个配准图像进行像素值的加权平均处理，获得多个配准图像经合成后的初始合成图像，其中该初始合成图像中包括所述增强后的目标物体区域。例如，对图3中的图像a、图像b、图像c和图像d进行像素值的加权平均处理，获得初始合成图像，初始合成图像中包括增强后的动脉冠性支架等植入支架的图像区域。其中需要说明的是，由于在对多个原始图像进行配准时，基于的是多个原始图像中目标物体区域的位置，因此对于配准后的多个配准图像，目标物体区域得到了配准，而除了目标物体区域之外的非目标物体区域并没有得到配准，因此，如果将该多个配准图像进行合成并获得初始合成图像，该初始合成图像中目标物体区域得到了增强显示，而除目标物体区域之外的非目标物体区域则反而变得模糊了。

另一种可选的实施例中，分别提取多个配准图像的目标物体区域，对提取出的多个配准图像的目标物体区域进行像素值的加权平均处理，获得所述增强后的目标物体区域。例如，从图3中的图像a、图像b、图像c和图像d中分别提取动脉冠性支架的图像区域，对提取的图像区域进行像素值的加权平均处理，获得增强后的动脉冠性支架等植入支架的图像区域。

s104：将所述多个原始图像的一个图像作为基准图像，确定所述基准图像的非目标物体区域。

可以将多个原始图像中的任一个图像作为基准图像，确定基准图像的非目标区域。例如，将配准时使用的参考图像作为基准图像获得。若将除参考图像外的其他图像作为基准图像，则可以根据增强后的目标物体区域的位置，对基准图像进行位移操作，使得基准图像的目标物体区域与增强后的目标物体区域的位置相匹配。

其中，非目标物体区域指的是未显示目标物体的图像区域，与目标物体区域相对应。在具体确定非目标物体区域时，可以先对基准图像中的目标物体区域进行识别，将目标物体区域之外的其他图像区域，作为确定出的非目标物体区域。例如，从图2中的图像a中识别出动脉冠性支架的图像区域，将图像a中的该图像区域之外的其他图像区域，作为非目标物体区域。

s105：对所述增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

若s103中直接获得增强后的目标物体区域，将该增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域直接合成，将合成后的二次合成图像作为所述增强后的图像。若s103中获得的是包括增强后的目标物体区域的初始合成图像，则可以对初始合成图像和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，将合成后的二次合成图像作为增强后的图像。

可见，本申请实施例中，不仅根据多个配准图像获得增强后的目标物体区域，而且还会确定基准图像的非目标物体区域，从而根据该目标物体区域和非目标物体区域合成获得增强后的图像。因此，增强后的图像中，不仅目标物体区域得到了增强处理，而且通过采用基准图像的非目标物体区域，因此能够改善非目标物体区域的图像清晰度，从而体现出目标物体区域中的目标物体与非目标物体区域中的物体之间的位置关系。

由于初始合成图像的目标物体区域是经过合成的图像区域，而基准图像的非目标物体区域是未经过合成的图像区域，因此，如果将初始合成图像中的目标物体区域和基准图像的非目标物体区域直接进行合成，可能会造成目标物体区域和非目标物体区域之间的过渡比较突兀，过渡不自然。因此，可以根据初始合成图像的非目标物体区域和基准图像的非目标物体区域获得过渡区域，从而解决上述问题。下面具体说明。

s105包括s1051和s1052。

s1051：确定所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域。

其中，可以识别出初始合成图像的目标物体区域，将目标物体区域之外的其他图像区域，作为确定出的非目标物体区域。

一种可选的实施例中，可以根据初始合成图像生成图像分割图，其中，所述图像分隔图中的目标物体区域和非目标物体区域对应的像素值不同，从而实现两者的区分。例如，所述图像分隔图中的目标物体区域对应的像素值为第一像素值，所述图像分隔图中的非目标物体区域对应的像素值为第二像素值，第一像素值和第二像素值不同。下面对生成图像分割图的过程加以具体说明。

为了减少阈值分割处理的工作量，可以先从初始合成图像中提取感兴趣区域(英文：regionofinterest，简称：roi)，其中，感兴趣区域为初始合成图像中包括目标物体区域的部分图像区域，并且对感兴趣区域进行阈值分割从而提取出目标物体区域。例如，当冠状动脉支架等植入支架的附近设置有标记点时，可以通过对该标记点对应的图像区域进行检测，识别roi。例如图4所示，在初始合成图像中，识别出两个标记点对应的图像区域m和n，利用该两个标记点对应的图像区域m和n的坐标，选取矩形roi，选取后的roi如图5所示。其中，两个标记点对应的图像区域m和n的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)，则矩形的roi的四个顶点a、b、c、d的坐标可以分别为：

a：(min(x1，x2)-offset,min(y1，y2)-offset)

b：(min(x1，x2)-offset,max(y1，y2)+offset)

c：(max(x1，x2)+offset,max(y1，y2)+offset)

d：(max(x1，x2)+offset,min(y1，y2)-offset)

其中，min(x1，x2)为x1和x2中的最小值，max(x1，x2)为x1和x2中的最大值，min(x1，x2)为x1和x2中的最小值，max(x1，x2)为x1和x2中的最大值，min(y1，y2)为y1和y2中的最小值，max(y1，y2)为y1和y2中的最大值。offset为一个正数，表示任一个标记点对应的图像区域距离该标记点最近的roi边缘的距离。

对图5中的roi提取图像的纹理特征。其中，纹理特征指的是能够体现像素值的空间分布的图像特征，可以通过对像素点对应的区域块内的像素值进行统计获得。例如，可以确定出roi中分别以各个像素点为中心的区域块，将区域块内的像素值的标准差作为该像素点对应的纹理特征，具体地，像素点q在像素点q为中心的区域块的像素值的标准差σ为：

其中，n为该区域块内像素点的总个数，xi为该区域块内第i个像素点的像素值，μ为该区域块内所有像素点的像素值的平均值。将计算出的该标准差σ作为像素点q对应的纹理特征。

其中，区域块的大小可以根据图像大小进行设定，例如区域块的大小可以设定为11像素个数×11像素个数。提取后的图像的纹理特征如图6所示。其中，图5中的目标物体区域由于存在支架、导丝等物体，像素值的变化较大，所以计算出的标准差比非目标物体区域的标准差高。因此基于标准差对图像进行阈值分割，可以从roi中识别出目标物体区域，根据识别出的目标物体区域生成图像分割图。例如，如果某一像素点对应的标准差大于预设的阈值，则设置该像素点的像素值为1，反之，则设置该像素点的像素值为0，并且将初始合成图像中roi之外的图像区域对应的像素值全部置0，从而生成图像分割图，例如图7所示的二值图。其中，图7中黑色图像部分对应的像素值为0，白色图像部分对应的像素值为1,像素值为1的白色图像部分表示目标物体区域的位置。此外，阈值分割的分割结果可以存储在存储器中里。

需要说明的是，本申请实施例中还可以采取其他方式进行目标物体区域的识别，例如，除了将标准差作为纹理特征，也可以采用图像的局部熵、局部像素值的最大值、局部像素值的最小值等作为纹理特征，并且，除了阈值分割之外，也可以采用其他的图像分割方式，例如基于activecontour的分割方法，基于分水岭算法的分割方式等。

s1052：确定出初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域之后，可以根据该初始合成图像的目标物体区域和初始合成图像的非目标物体区域、以及所述基准图像的非目标物体区域，获得增强后的图像。

增强后的图像可以如图8所示。其中，增强后的图像的目标物体区域可以根据初始合成图像的目标物体区域获得，例如，可以直接将初始合成图像的目标物体区域作为增强后的图像中的目标物体区域。而增强后的图像中的非目标物体区域可以包括与所述增强后的图像中的目标物体区域之间的过渡区域，和除所述过渡区域之外的非过渡区域。

其中，所述过渡区域指的是从目标物体区域过渡到非目标物体区域的图像区域，即非目标物体区域中与目标物体区域邻接的图像区域。也就是说，增强后的图像中，不再由初始合成图像的目标物体区域直接过渡到基准图像的非目标物体区域，而是从初始合成图像的目标物体区域，通过过渡区域过渡到基准图像的非目标物体区域。其中，过渡区域可以根据所述基准图像的非目标物体区域和所述初始合成图像的非目标物体区域获得，例如过渡区域的像素点的像素值，可以为基准图像的非目标物体区域的像素点的像素值，与所述初始合成图像的非目标物体区域的像素点的像素值的加权和。可见，由于过渡区域参考了初始合成图像的非目标物体区域，因此解决了过渡突兀和过渡不自然的问题。

其中，为了实现按照上述方式合成增强后的图像，可以分别设置初始合成图像和基准图像的权重值集合，根据权重值集合进行合成，下面具体加以说明。

s1052可以包括s1052a、s1052b和s1052c。

s1052a：根据图像分割图获得各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值。

例如，对于图7中某个像素点的像素值，如果该像素点的像素值为1，即表示该像素点位于目标物体区域中，因此可以设置该像素点距离目标物体区域的距离值为0；如果该像素点的像素值为0，则该像素点距离目标物体区域的距离值可以为：该像素点到最近的像素值为1的像素点的距离。

其中，距离的定义可以为：设两点的坐标分别为(x1,y1)，(x2,y2)，两点间的距离为

s1052b：根据各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值以及预设最大距离，获得第一权重值集合和第二权重值集合。

预设最大距离用于表示从目标物体区域的外边界到过渡区域的外边界的距离，也就是说，预设最大距离与过渡区域的面积大小相关。具体地，预设最大距离越大，过渡区域的面积越大；而反之，预设最大距离越小，过渡区域的面积越小。

其中，所述第一权重值集合包括所述初始合成图像中各个像素点对应的权重值。具体地，当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值为0时，表示该像素点位于目标物体区域中，该像素点对应的在第一权重值集合的权重值可以为1，从而使得增强后的图像的目标物体区域全部根据初始合成图像的目标物体区域获得。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)为0，该像素点对应的权重值w_enhace(i，j)为1；当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值大于0并且小于预设最大距离时，表示该像素点位于非目标物体区域的过渡区域中，该像素点对应的在第一权重值集合的权重值可以在0至1之间，并且与该像素点与目标物体区域的距离值相关，具体地，当该距离值越大，权重值越小，反之当该距离值越小，权重值越大。从而使得增强后的图像的非目标物体区域中的过渡区域，同时根据初始合成图像的非目标物体区域和基准图像的非目标物体区域获得。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)大于0，并且小于max_distance，该像素点对应的权重值w_enhace(i，j)＝1-e(i，j)/max_distance，其中，e(i，j)为该像素点与目标物体区域的距离值，max_distance为预设最大距离；当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值大于或等于预设最大距离时，表示该像素点位于非目标物体区域的非过渡区域中，该像素点对应的在第一权重值集合的权重值为0，从而使得增强后的图像的非目标物体区域中的非过渡区域与初始合成图像的非目标物体区域无关。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)大于或等于max_distance，，该像素点对应的权重值w_enhace(i，j)为0。i大于0并且j大于0。

其中，所述第二权重值集合包括所述基准图像中各个像素点对应的权重值。具体地，当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值为0时，表示该像素点位于目标物体区域中，该像素点对应的在第二权重值集合的权重值可以0，从而使得增强后的图像的目标物体区域与基准图像的目标物体区域无关。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)为0，该像素点对应的权重值w_ori(i，j)为0；当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值大于0并且小于预设最大距离时，表示该像素点位于非目标物体区域的过渡区域中，该像素点对应的在第二权重值集合的权重值可以在0至1之间，并且与该像素点与目标物体区域的距离值相关，具体地，当该距离值越大，权重值越大，反之当该距离值越小，权重值越小。从而使得增强后的图像的非目标物体区域中的过渡区域，同时根据初始合成图像的非目标物体区域和基准图像的非目标物体区域获得。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)大于0，并且小于max_distance，该像素点对应的权重值w_ori(i，j)＝e(i，j)/max_distance，其中，e(i，j)为该像素点与目标物体区域的距离值，max_distance为预设最大距离；当某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值大于或等于预设最大距离时，表示该像素点位于非目标物体区域的非过渡区域中，该像素点对应的在第二权重值集合的权重值为1，从而使得增强后的图像的非目标物体区域中的非过渡区域全部根据基准图像的非目标物体区域获得。例如，某个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值e(i，j)大于或等于max_distance，，该像素点对应的权重值w_ori(i，j)为1。其中，第二权重值集合w_ori可以表示为图9所示,图中白色图像部分的像素值为1，黑色图像部分的像素值为0，白色图像部分和黑色图像部分之间的过渡区域的像素值为0至1(不包括0和1)的小数。

其中，可以计算出第一权重值集合之后，根据第一权重值集合获得第二权重值集合。或者，也可以计算出第二权重值集合之后，根据第二权重值集合获得第一权重值集合。例如，计算出第一权重值集合w_enhace，获得与第一权重值集合相同大小的第二权重值集合w_ori，使得该第二权重值集合w_ori中每个元素w_ori(i,j)的值为1与w_enhace(i,j)的差值，其中，w_enhace(i,j)为第一权重值集合w_enhace中与元素w_ori(i,j)对应的元素的值。

需要说明的是，除了采用计算距离变换值的方式获得第一权重值集合和第二权重值集合，还可以通过对图7所示的图像分割图进行高斯平滑处理，根据高斯平衡处理后的图获得第一权重值集合和第二权重值集合，本申请实施例对其并不加以限定。

s1052c：根据所述初始合成图像、所述基准图像、所述第一权重值集合和所述第二权重值集合，获得增强后的图像。

可选的，将第一权重值集合中的权重值与初始合成图像中对应的像素值相乘获得第一矩阵，将第二权重值集合中的权重值与基准图像中对应的像素值相乘获得第二矩阵，将第一矩阵和第二矩阵之和作为增强后的图像对应的图像矩阵。

例如，增强后的图像i_comb：

i_comb＝i_ori.*w_ori+i_enhance.*w_enhance

其中，i_ori为基准图像的图像矩阵，i_enhance为初始合成图像的图像矩阵，.*表示两个矩阵点乘，即矩阵对应的元素相乘。i_comb可以如图8所示，图像中的冠型动脉支架区域保持了增强后的效果，其他区域保持原始图像的效果。

对应上述方法实施例，本申请还提供了相应的装置实施例，下面具体说明。

请参阅图10，本申请提供了图像增强显示装置的一种装置实施例。本实施例包括：第一获得单元1001、配准单元1002、第二获得单元1003、确定单元1004和合成单元1005。

第一获得单元1001，用于获得采集到的多个原始图像，所述多个原始图像分别包括目标物体区域；

配准单元1002，用于根据所述多个原始图像中的目标物体区域对应的位置，对所述多个原始图像进行配准，获得多个配准图像；

第二获得单元1003，用于根据所述多个配准图像，获得增强后的目标物体区域；

确定单元1004，用于将所述多个原始图像的一个图像作为基准图像，确定所述基准图像的非目标物体区域；

合成单元1005，用于对所述增强后的目标物体区域和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，所述第二获得单元1003，具体用于对所述多个配准图像进行像素值的加权平均处理，获得初始合成图像，所述初始合成图像中包括所述增强后的目标物体区域；

所述合成单元1005，具体用于对所述初始合成图像和所述基准图像的非目标物体区域进行合成，获得增强后的图像。

可选的，所述合成单元1005包括：

确定子单元，用于确定所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域；

获得子单元，用于根据所述初始合成图像的目标物体区域和非目标物体区域、以及所述基准图像的非目标物体区域，获得增强后的图像；

其中，所述增强后的图像中的目标物体区域根据所述初始合成图像的目标物体区域获得，所述增强后的图像中的非目标物体区域包括与所述增强后的图像中的目标物体区域之间的过渡区域，和除所述过渡区域之外的非过渡区域，所述过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域和所述初始合成图像的非目标物体区域获得，所述非过渡区域根据所述基准图像的非目标物体区域获得。

可选的，所述确定子单元，具体用于根据所述初始合成图像生成图像分割图；其中，所述图像分隔图中的目标物体区域对应的像素值为第一像素值，所述图像分隔图中的非目标物体区域对应的像素值为第二像素值；

所述获得子单元，包括：

距离获得子单元，用于根据所述图像分隔图，获得各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值；

权重获得子单元，用于根据各个像素点距离所述图像分隔图中的目标物体区域的距离值以及预设最大距离，获得第一权重值集合和第二权重值集合；所述第一权重值集合包括所述初始合成图像中各个像素点对应的权重值，所述第二权重值集合包括所述基准图像中各个像素点对应的权重值；

图像获得子单元，用于根据所述初始合成图像、所述基准图像、所述第一权重值集合和所述第二权重值集合，获得增强后的图像。

可选的，所述第二获得单元1003，包括：

提取子单元，用于分别提取所述多个配准图像中的目标物体区域；

区域获得子单元，用于对所述多个配准图像的目标物体区域进行像素值的加权平均处理，获得所述增强后的目标物体区域。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，物流管理服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。