公开(公告)号：CN117094901A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310704457.X

申请日：2023-06-14

Applicant: 上海大学

Inventor： 周文举 ,  徐惜缘 ,  靳懋宇 ,  覃瀚宁 ,  彭弈博 ,  陈岚昕 ,  任新振 ,  杨佳宁 ,  王佳拓

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/70 ,  G06V10/28

Abstract: 一种用于内窥镜图像实时去除竖条纹的方法，包括：(1)内窥镜使用前，预先使用内窥镜拍摄单色图像，离线获得清晰竖条纹图像；(2)将竖条纹像素点坐标从图像中提取出来作为竖条纹处理模板；(3)获取竖条纹处理模板中每个像素点处的条纹宽度信息和位置信息，并存入所述竖条纹处理模板；(4)内窥镜使用时，在所述内窥镜在线拍摄的图像中，计算所述竖条纹处理模板坐标对应的所述图像中每个像素的亮度信息，将所述亮度信息填入所述图像的像素中。相较于常规的全幅图像整体处理滤除条纹的方法，该方法仅仅处理条纹模板坐标对应图像上的像素信息，大大减少了需要计算的像素点个数，实现在内窥镜图像显示过程中实时地去除竖条纹，方便操作人员实时观察。

公开(公告)号：CN116630163A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310704515.9

申请日：2023-06-14

Applicant: 上海大学

Inventor： 周文举 ,  覃瀚宁 ,  靳懋宇 ,  徐惜缘 ,  彭弈博 ,  陈岚昕 ,  任新振 ,  杨佳宁 ,  王佳拓

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/22 ,  G06T5/50 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种自适应内窥镜图像超分辨率重建的方法。该方法利用深度卷积神经网络模型，提取内窥镜图像中的浅层与深层语义信息，在现有低分辨率的内窥镜图像中识别并提取出疑似病灶区域，使用超分辨率算法，仅对内窥镜图像中疑似病灶区域进行超分辨率重建，对非疑似病灶区域采用简单插值方法进行等比例缩放。相比于现有的采用对全局图像进行超分辨率重建的技术方案，本发明实现了针对疑似病灶区域的自适应超分辨率重建，将有限算力集中在关键区域的超分辨率重建中，满足了内窥镜实时超分辨率显示的需求，使得超分辨率后的疑似病灶区域细节更加清晰，也提高了系统整体运行效率。