Laproscopic-Image-Dehazing: 实时腹腔镜图像除雾的暗通道先验方法

简介：
本研究提出了一种基于暗通道先验理论的实时腹腔镜图像去雾技术——Laproscopic-Image-Dehazing，旨在改善手术视野清晰度。 “Laproscopic-Image-Dehazing”是一种应用于腹腔镜图像处理的技术，旨在去除图像中的雾霾效果以提高清晰度与可读性。在腹腔镜手术中，通过引入微型摄像头观察高清内部器官图像是微创手术的重要部分。然而，由于复杂光学环境的影响，图像可能会变得模糊或雾化，这影响了手术的精确性和安全性。 使用暗通道先验进行实时腹腔镜图像去雾的方法是由Jie Tang等人在2009年提出的一种常见技术。该方法基于观察到的事实：大部分非天空区域中至少有一个颜色通道存在非常暗的像素值。利用这一特性，可以估计出大气散射导致的透射率，并进而去除雾霾。 理解暗通道的概念是关键步骤之一，在自然场景下由于大气散射的影响，阳光无法完全穿透所有地方，导致某些位置的像素特别低形成所谓的“暗通道”。通过识别这些最暗的像素值，我们可以推断没有雾时的实际亮度水平。接下来利用这一方法进行图像去雾包括以下主要步骤： 1. **提取暗通道**：从每个RGB颜色通道中找出最低的像素值，并组合成一张新的暗通道图。 2. **估计透射率**：根据假设即该暗通道代表无雾霾情况下的最小光强，反向推算出大气散射造成的实际图像中的透射率分布。 3. **估算大气光照强度**：通过全局分析上述提取的暗通道来确定整个场景的大气光照水平。 4. **恢复去雾图象**：结合之前得到的透射率和大气光信息，使用特定公式计算出无雾霾影响后的清晰图像。 此项目中提到的是用C++语言实现该算法。作为一种高效的语言，C++非常适合处理如图像处理这类需要大量计算的任务。可能还会利用OpenCV库来简化代码编写过程并提高效率。 在“Laproscopic-Image-Dehazing-master”这个文件包里可能会包含源码、数据集、预处理脚本等资源。其中源码部分通常包括从提取暗通道到图像恢复的所有步骤，而数据集中则可能含有腹腔镜手术中的原始图象及去雾后的结果以供测试和验证之用。 “Laproscopic-Image-Dehazing”项目专注于通过实时去除腹腔镜影像的雾霾来提高视觉效果，从而提升医疗操作的安全性和精确度。该技术不仅能够改进医学图像处理的质量，也为其他领域的图像增强方法提供了有价值的参考。