常見的圖像預(yù)處理方法

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理最重要的一步，以超聲圖像數(shù)據(jù)為例，通過從圖像數(shù)據(jù)中提取潛在診斷信息，探尋影像與細(xì)胞、蛋白、基因及分子間的內(nèi)在規(guī)律，并進(jìn)行處理和歸類。

圖像是人工智能應(yīng)用于超聲醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要對(duì)象，圖像預(yù)處理的目的是優(yōu)化或簡(jiǎn)化圖像。常見的圖像預(yù)處理方法包括灰度化、二值化、圖像增強(qiáng)、去噪處理及圖像增廣等。

01

灰度化與二值化

在預(yù)處理過程中，首先應(yīng)該將圖像進(jìn)行灰度化或者二值化。大部分彩色圖像的顯示運(yùn)用的是“RGB色彩模式”，由紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色組成，顯示幕上的任何一個(gè)顏色都可以由一組RGB值來(lái)記錄和表達(dá)，三種顏色的亮度范圍均介于0（黑色）到255（白色）之間。

灰度指的是只包含亮度信息的特征，灰度化即指將彩色圖像調(diào)整為R=G=B，則該彩色圖像僅表示一種灰度顏色，此時(shí)三個(gè)通道的值都是相等的，每個(gè)像素只需要一個(gè)字節(jié)進(jìn)行灰度值存放即可有效節(jié)約內(nèi)存。

新生兒顱腦RGB圖像灰度化處理前后（圖像上方橫條）

A.原始顱腦超聲圖像；B.灰度化處理后顱腦超聲圖像

而圖像的二值化是指將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0（黑色）或255（白色），以致整幅圖像只有黑、白兩種顏色，但仍能反映圖像的整體和局部特征。

圖像灰度化或二值化后，圖像數(shù)據(jù)量及存儲(chǔ)空間減小，有利于后續(xù)進(jìn)一步處理。

02

圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是一種常用的圖像處理技術(shù)，其目的是增強(qiáng)圖像中全局或局部有用的信息，以增強(qiáng)圖像特征，有效改善圖像質(zhì)量，提高圖像清晰度。

利用Rivent軟件圖像增強(qiáng)處理前后對(duì)比圖

A.原始肝臟超聲圖像；B.軟件增強(qiáng)處理后肝臟超聲圖像

常用的圖像增強(qiáng)方法包括以下幾種：

01

灰度變換：灰度變換不改變?cè)瓐D像中像素的位置，只是逐一改變像素點(diǎn)的灰度值。灰度變化增強(qiáng)有以下幾種實(shí)現(xiàn)方法：線性灰度增強(qiáng)、分段線性灰度增強(qiáng)、對(duì)數(shù)函數(shù)非線性變換、指數(shù)函數(shù)非線性變換。

02

直方圖修正：圖像的灰度直方圖反映了圖像中每種灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率，代表了該圖像中具有每種灰度的像素個(gè)數(shù)。直方圖均衡化是最常用的直方圖修正方法，也是增強(qiáng)圖像對(duì)比度的常用方法。該方法是根據(jù)輸入圖像的灰度頻率分布來(lái)確定其對(duì)應(yīng)的輸出灰度值，擴(kuò)展圖像的動(dòng)態(tài)范圍，從而提升圖像對(duì)比度。

03

圖像平滑：是一種區(qū)域增強(qiáng)算法，在圖像產(chǎn)生、傳輸和復(fù)制過程中，常常會(huì)受到噪聲干擾或發(fā)生數(shù)據(jù)丟失，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，通過圖像平滑技術(shù)，可降低這些問題對(duì)后續(xù)各種圖像處理效果的影響。常用的圖像平滑技術(shù)包括均值濾波、中值濾波及高斯濾波等。

04

圖像銳化：一般圖像的能量主要集中在低頻段，噪聲及圖像邊緣信息主要在高頻段，圖像在濾波去噪后，圖像邊緣會(huì)變得模糊，圖像銳化處理可使圖像的邊緣和細(xì)節(jié)更加清晰。常用的圖像銳化方法包括高通濾波和空域微分法。

圖甲狀腺結(jié)節(jié)的灰度變化及圖像平滑處理

A.原始圖像；B.灰度化后的圖；C.在圖B基礎(chǔ)上進(jìn)行線性灰度增強(qiáng)；D.在圖B基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像平滑

03

去噪處理

圖像在生成和傳輸過程中常常受到各種噪聲的干擾而影響圖像質(zhì)量，不利于后續(xù)的特征提取及模式識(shí)別，因此要對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。常見的噪聲包括：高斯噪聲、泊松噪聲、椒鹽噪聲及斑點(diǎn)噪聲。

圖 高斯噪聲中值濾波前后對(duì)比

A.原始顱腦超聲圖像；B.中值濾波處理后超聲圖像

噪聲消除方法可分為空間域?yàn)V波和頻率域?yàn)V波兩種類型。

空間域?yàn)V波通過窗口或卷積核進(jìn)行，其基于相鄰像素的空間關(guān)系，通過改變單個(gè)像素的灰度值實(shí)現(xiàn)部分特征的強(qiáng)調(diào)，或去除圖像中一些不需要的部分。

頻率域?yàn)V波是對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換，然后對(duì)變換后頻率域圖像中的頻譜進(jìn)行濾波。低通濾波在頻率域中保留圖像的低頻部分，抑制高頻部分，其作用是過濾掉高頻中的噪聲，減少圖像的像素突變部分，以起到圖像平滑處理的作用。但這種處理方法同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致圖像變得模糊。高通濾波則保留圖像的高頻部分而削弱低頻部分，起到圖像銳化作用，突顯圖像的邊界。

04

圖像增廣

圖像增廣技術(shù)是指通過對(duì)原始圖像進(jìn)行一系列隨機(jī)改變，產(chǎn)生一些相似但又不同于原始圖像的訓(xùn)練樣本，從而擴(kuò)大訓(xùn)練集的規(guī)模。

這種技術(shù)的應(yīng)用主要是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建對(duì)大量數(shù)據(jù)集的迫切需求。為了提高模型的泛化能力以及魯棒性，避免出現(xiàn)過擬合，通常要求輸入足夠的數(shù)據(jù)量，但是有效醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的獲取較為困難，此時(shí)可采用圖像增廣技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換擴(kuò)充。

圖像增廣的另一作用是通過隨機(jī)改變?cè)紙D像，以降低模型對(duì)某些特征的依賴，從而提高模型的泛化能力。

圖像增廣的方法主要有以下幾種：

01

圖像轉(zhuǎn)置：將原始圖像進(jìn)行順時(shí)針或者逆時(shí)針按照隨機(jī)角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，改變圖像的朝向。

02

水平鏡像：將原始圖像沿水平或者垂直方向進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。

03

圖像旋轉(zhuǎn)：以圖像某一點(diǎn)為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度形成一幅新的圖像的過程。

04

圖像平移：將原始圖像沿著x軸或y軸方向移動(dòng)，平移范圍和平移步長(zhǎng)可隨機(jī)或人為定義，從而改變圖像內(nèi)容的位置。

05

縮放變換：按照一定的比例放大或縮小圖像。

06

裁剪：隨機(jī)從圖像中選取一部分，然后將這部分圖像裁剪出來(lái)，然后再調(diào)整至原圖像大小。

07

尺度變換：將原始圖像按照指定的尺度因子進(jìn)行放大或縮?。换蚶弥付ǖ某叨纫蜃痈淖儓D像內(nèi)容的大小或模糊程度。

08

對(duì)比度變換：改變圖像的飽和度，增加光照變化。

09

噪聲擾動(dòng)：過擬合通常發(fā)生在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)高頻特征時(shí)。為優(yōu)化圖像，需要隨機(jī)加入噪聲數(shù)據(jù)來(lái)消除高頻特征，一般采用對(duì)圖像中每個(gè)像素的RGB值進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)。

圖像增廣的常見方法

A：原始圖像；B：圖像轉(zhuǎn)置；C：水平鏡像；D：圖像旋轉(zhuǎn)；E：圖像平移

總而言之，圖像預(yù)處理的目的是優(yōu)化或簡(jiǎn)化圖像，以便于后續(xù)圖像處理（如圖像分割、邊緣檢測(cè)、特征提取等）及數(shù)據(jù)分析。圖像預(yù)處理方法需要根據(jù)研究目標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)選擇，使得圖像信息最大限度簡(jiǎn)化為無(wú)關(guān)和有關(guān)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的檢測(cè)能力，提高分析準(zhǔn)確性。