膠囊內(nèi)窺鏡圖像去模糊算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、消化道黏膜疾病以及由此進(jìn)一步引發(fā)的消化道癌變是國(guó)民健康的最大殺手之一。依照傳統(tǒng)，醫(yī)生利用光纖式內(nèi)窺鏡進(jìn)行消化道疾病的檢查，因此許多患者由于痛苦而放棄這種檢查。而膠囊內(nèi)窺鏡可以很好的解決這一問(wèn)題，但是膠囊內(nèi)窺鏡圖像數(shù)據(jù)量巨大，而且圖像由于運(yùn)動(dòng)模糊不清使得醫(yī)生不能準(zhǔn)確的判斷病變區(qū)域。因此需要對(duì)膠囊內(nèi)窺鏡圖像進(jìn)行去模糊，提高可疑病變區(qū)域的識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　 圖像的去模糊過(guò)程是一個(gè)利用模糊內(nèi)核對(duì)模糊圖像解卷積的過(guò)程。在膠囊內(nèi)窺鏡圖像去模

2、糊中，模糊內(nèi)核是不可知的，該過(guò)程為一個(gè)盲解卷積。因此，膠囊內(nèi)窺鏡圖像去模糊的算法可以分為兩步：第一，利用最大后驗(yàn)概率法估計(jì)模糊圖像的模糊內(nèi)核，第二，利用變分偏微分方程進(jìn)行圖像去模糊。傳統(tǒng)的圖像去模糊算法在解卷積過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)烈的振鈴效應(yīng)，影響去模糊效果。而且傳統(tǒng)的算法也不能很好的保留住清晰圖像的紋理細(xì)節(jié)，容易造成紋理丟失。針對(duì)這些問(wèn)題，首先，利用局部概率模型進(jìn)行模糊內(nèi)核的估計(jì)，能夠很好的抑制住去模糊過(guò)程中的振鈴效應(yīng)。其次，利用變分偏微