一种数字病理图像色彩标准化方法

本发明涉及医学图像处理领域，更具体地，涉及一种数字病理图像色彩标准化方法。

背景技术：

1、在医学领域，数字病理图像是一种重要的诊断工具，由于不同设备、温度湿度、不同组织结构和不同医院等因素的影响，病理图像的色彩存在较大的差异，给医生的诊断和分析带来了困难，因此，对病理图像进行色彩标准化处理，提高图像的质量和一致性，对于提高病理诊断和分析的准确性具有重要意义。

2、目前，已有一些病理图像色彩标准化算法被提出，如：均值迁移算法：通过对图像中每个像素的颜色值进行迭代，将其移动到颜色空间中的颜色密集区域中，从而实现图像的颜色平衡和一致性。

3、基于直方图均衡化的算法：该算法可以增强图像的对比度，但是在处理过程中，可能会导致图像的亮度和色彩失真，导致处理效果不稳定。

4、基于retinex算法的算法：该算法可以消除图像中的阴影和反光，但是处理时间较长，不适用于实时处理，因此，需要提出一种更加高效、稳定的病理图像色彩标准化算法。

技术实现思路

1、本发明为克服上述现有技术所述的由于不同设备、温度湿度、不同组织结构、不同医院等因素的影响，病理图像的色彩存在较大的差异的问题，提供一种数字病理图像色彩标准化方法。

2、本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

3、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

4、一种数字病理图像色彩标准化方法，包含以下步骤：

5、s1：获取全切片图像的指定区域的图块；

6、s2：过滤图块中的高频噪声；

7、s3：对降噪后的图块进行亮度增强；

8、s4：对亮度增强后的图块使用reinhard算法进行色彩标准化操作，得到标准化的病理图像。

9、进一步，在步骤s1中，所述获取全切片图像，包含以下步骤：

10、s11：安装处理全切片图像的库；

11、s12：使用所述处理全切片图像的库打开存储全切片图像的文件，获取全切片图像的基本信息；

12、s13：选择缩放级别，对文件里的全切片图像进行缩放；

13、s14：依次读取经过缩放后全切片图像中的指定区域的图块。

14、进一步，步骤s12中，所述全切片图像的基本信息包括尺寸、缩放级别和格式。

15、进一步，在步骤s2中，所述过滤图块中的高频噪声，包含以下步骤：

16、s21：将图块转换成cielab颜色空间，得到转换成cielab颜色空间的图块；

17、s22：获取国际色彩标准配置文件；

18、s23：利用国际色彩标准配置文件，校正转换成cielab颜色空间的图块中的色彩偏差；

19、s24：将校正后的cielab颜色空间的图块转换回原始色彩空间，得到降噪后的图块。

20、进一步，步骤s3中，采用直方图均衡化对降噪后的图块进行亮度增强。

21、进一步，采用直方图均衡化对降噪后的全切片图像进行亮度增强，包含以下步骤：

22、s31：将降噪后的图块转换为ycrcb颜色空间；

23、s32：对ycrcb颜色空间的图块的亮度通道进行直方图均衡化处理；

24、s33：将均衡化处理后的ycrcb颜色空间的图块转换回bgr颜色空间，得到亮度增强的图块。

25、进一步，步骤s4中，所述对亮度增强后的图块使用reinhard算法进行色彩标准化操作，包括：将亮度增强后的图块分为模板图像和目标图像，将模板图像的颜色结构迁移到目标图像上。

26、进一步，在步骤s4中，所述将模板图像的颜色结构迁移到目标图像上，包括以下步骤：

27、s41：将亮度增强后的模板图像和目标图像转换为lab颜色空间，计算亮度增强后的模板图像和目标图像在l、a和b通道上的均值和标准差；

28、s42：通过reinhard算法将亮度增强后的目标图像在l、a和b通道上的均值和标准差变换为模板图像在l、a和b通道上的均值和标准差来实现色彩标准化；

29、s43：将色彩标准化后的目标图像从lab颜色空间转换到bgr颜色空间。

30、进一步，步骤s42中，所述将亮度增强后的全切片图像的均值和标准差变换为参考图像在l、a和b通道上的均值和标准差来实现色彩标准化，在每个通道中执行以下步骤：

31、s42.1:对亮度增强后的目标图像在l、a和b通道上的每个像素值，减去均值，然后除以标准差；

32、s42.2:用模板图像在l、a和b通道上的均值和标准差对亮度增强后的目标图像进行缩放和偏移。

33、一种数字病理图像色彩标准化系统，一种数字病理图像色彩标准化方法应用于所述的色彩标准化系统，包括：

34、获取模块，用于获取全切片图像的指定区域的图块；

35、过滤模块，用于过滤图块中的高频噪声；

36、亮度增强模块，用于对降噪后的图块进行亮度增强；

37、标准化模块，用于对亮度增强后的图块使用reinhard算法进行色彩标准化操作，得到标准化的病理图像。

38、与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

39、本发明以目标图像的色彩特点设定合适的阈值，突出病理图像中的重要区域，并实现消除设备和环境导致的色彩偏差，使得不同来源的病理图像具有较高的一致性，本发明可广泛应用于各种病理图像色彩标准化的问题。

技术特征：

1.一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，在步骤s1中，所述获取全切片图像，包含以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，步骤s12中，所述全切片图像的基本信息包括尺寸、缩放级别和格式。

4.根据权利要求1所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，在步骤s2中，所述过滤图块中的高频噪声，包含以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，步骤s3中，采用直方图均衡化对降噪后的图块进行亮度增强。

6.根据权利要求5所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，采用直方图均衡化对降噪后的全切片图像进行亮度增强，包含以下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，步骤s4中，所述对亮度增强后的图块使用reinhard算法进行色彩标准化操作，包括：将亮度增强后的图块分为模板图像和目标图像，将模板图像的颜色结构迁移到目标图像上。

8.根据权利要求7所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，在步骤s4中，所述将模板图像的颜色结构迁移到目标图像上，包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种数字病理图像色彩标准化方法，其特征在于，步骤s42中，所述将亮度增强后的全切片图像的均值和标准差变换为参考图像在l、a和b通道上的均值和标准差来实现色彩标准化，在每个通道中执行以下步骤：

10.一种数字病理图像色彩标准化系统，其特征在于，一种数字病理图像色彩标准化方法应用于如权利要求1至9任一项所述的色彩标准化系统，包括：

技术总结
本发明涉及医学图像处理技术领域领域，更具体地，涉及一种数字病理图像色彩标准化方法，本发明旨在解决病理图像处理中因图像颜色差异导致的模型不稳定和适用性问题，包括以下步骤：首先，使用国际色彩标准(ICC)将图像色彩初始化，过滤掉原始图像中的高频噪声并映射到新的灰度空间，其次，对图像进行增强处理，采用直方图均衡化和对比度拉伸等方法提高图像清晰度和细节展现，使用Reinhard算法进行色彩标准化，消除设备和环境导致的色彩偏差，提高图像的一致性，本发明的病理图像色彩标准化方法可广泛应用于病理诊断、肿瘤分析和组织学研究等领域，提高图像处理相关模型的准确性和稳定性。

技术研发人员：姚正安,倪亨吏,晏瑞阳,马健淞,杨茂林,李建明,幸俊龙
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/5