способ повышения качества структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии

Формула изобретения

Способ получения структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии, заключающийся в том, что осуществляют разбиение исходного цветного видеокадра на неперекрывающиеся пространственные блоки, состоящие из более чем одного пикселя, отличающийся тем, что для получения структурного изображения используется метод малоуглового растрового сканирования в плече образца оптического когерентного томографа, полученное изображение размером Р_исх байт разбивается на неперекрывающиеся пространственные блоки только по столбцам, соседние блоки-столбцы попиксельно усредняются, формируя при этом новое изображение, новое изображение разбивается на неперекрывающиеся пространственные блоки только по строкам, соседние блоки-строки попиксельно усредняются, формируя при этом результирующее изображение размером Р_рез байт, и процесс усреднения контролируется по экспоненциальной зависимости размера результирующего изображения Р_рез байт от числа усреднений соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов U:

,

где n и m - соответственно количество строк и столбцов в изображении с размером Р_исх; - размер одного пикселя после усреднения, байт; i и j - индексы строки и столбца, являющиеся координатами пикселя в изображении размером Р_рез, байт.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к области кодирования изображения, в частности, может быть использовано для сжимающего кодирования структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии с повышением при этом его контраста и информативности.

Известен способ сжатия и снятия сжатия изображения [см. Патент № 2461977 (РФ), H04N 7/26 (2006.01), H04N 7/64 (2006.01), № 2009127749/07/Цзо Ф.; Де В.С; Брюльс В.X.А.; Хиннен К.Й.Г.; Верберне М.Й. - 2007], принадлежащий корпорации "КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В.", в котором кластеры пикселей задаются для использования при сжатии и снятии сжатия изображения, при этом информация изображения, используемая для задания кластеров, может включать в себя значения пикселя в заранее определенной позиции относительно пикселя или соответствующие векторы движения, градиенты, текстуру и т.д. Техническим результатом является обеспечение ослабления артефактов сжатия.

Недостатками данного способа являются частичная потеря качества изображения и направленность на сжатие с наименьшими потерями качества уже существующих изображений.

За прототип принят способ сжатия изображений и видеопоследовательностей [см. Патент № 2420021 (РФ), H04N 7/26 (2006.01), Н03М 7/34 (2006.01), H04N 11/04 (2006.01), № 2009110512 / Мишуровский М.Н.; Джосан О.В.; Рычагов М.Н.; Рыбаков О.С.; Ли С.-С. - 2009], принадлежащий корпорации "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." (KR), в котором предложено каждый цветной пиксель представлять тремя цветовыми компонентами, каждую из которых изначально кодируют десятью битами. Кодирование осуществляют путем разбиения исходного цветного видеокадра на неперекрывающиеся пространственные блоки и последующего разделения битового представления каждой из цветовых компонент пикселя на старшую часть, состоящую из более чем одного старшего бита, и младшую часть, состоящую из, по меньшей мере, одного младшего бита, далее раздельного кодирования старшей и младшей частей, причем кодирование старшей части осуществляют путем применения более одного способа кодирования, каждый из которых учитывает межпиксельные связи только в пределах обрабатываемого пространственного блока, оценки погрешности кодирования, выбора способа кодирования, дающего наименьшую погрешность, пересылки данных о способе кодирования посредством передачи префиксного кода, кодирования младшей части, которое осуществляется путем усреднения более одного значения, входящего в младшую часть, причем размеры областей усреднения в пределах младшей части зависят от выбранного метода кодирования старшей части, устанавливают фиксированное наперед количество бит, необходимое для компактного представления исходного пространственного цветного блока. Техническим результатом является эффективное сжатие цветного высококачественного изображения без видимых визуальных искажений.

К недостаткам данного способа можно отнести частичную потерю качества изображения и то, что он ориентирован на сжатие с наименьшими потерями качества видеопоследовательностей и уже существующих изображений.

Технической задачей способа является повышение качества структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии, а именно значения отношения сигнал/шум за счет растровых усреднений.

Поставленная техническая задача достигается тем, что в способе получения структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии осуществляют разбиение исходного цветного видеокадра на неперекрывающиеся пространственные блоки, состоящие из более чем одного пикселя, и в отличие от прототипа с целью повышения качества структурного изображения, а именно значения отношения сигнал/шум, для получения структурного изображения используется метод малоуглового растрового сканирования в плече образца оптического когерентного томографа, полученное изображение размером Р_исх байт разбивается на неперекрывающиеся пространственные блоки только по столбцам, соседние блоки-столбцы попиксельно усредняются, формируя при этом новое изображение, новое изображение разбивается на неперекрывающиеся пространственные блоки только по строкам, соседние блоки-строки попиксельно усредняются, формируя при этом результирующее изображение размером Р_рез байт, и процесс усреднения контролируется по экспоненциальной зависимости размера результирующего изображения Р_рез байт от числа усреднений соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов U:

,

где n и m - соответственно количество строк и столбцов в изображении с размером Р_исх; - размер одного пикселя после усреднения, байт; i и j - индексы строки и столбца, являющиеся координатами пикселя в изображении размером Р_рез, байт.

Для построения структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии возможны различные подходы, отличающиеся особенностями фильтрации сигнала во временной и частотной области, типами оконной функции для преобразования Фурье, особенностями чтения и разбиения сигнала, порядком выполнения операций и прочими подобными тонкостями, не имеющими отношения к предлагаемому изобретению. В связи с этим рассмотрим сущность способа, опираясь на конкретную блок-схему, приведенную на фиг.1.

Блоки, ответственные за контроль над процессом построения структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии, показаны красным цветом и отмечены символом - *.

В блоке «Ввод данных» пользователю предоставлена возможность выбора пути построения изображения:

1) с заданным показателем сжатия относительно несжатого изображения,

2) с заданным показателем усреднения относительно не усредненного изображения.

Если выбран 1-й путь, то управляющему логическому параметру F присваивается значение 1, а если выбран 2-й путь, то присваивается значение 0.

После завершения цикла обработки сегментов данных проверяется значение параметра F.

Если условие F>0 не выполняется, то в блоке «Расчет усреднения», на основании указанного пользователем показателя сжатия, вычисляется показатель усреднения, затем в блоке «Растровые усреднения» с помощью усреднений выполняется сжатие.

Если условие F>0 выполняется, то в блоке «Расчет сжатия», на основании указанного пользователем показателя усреднения, вычисляется показатель сжатия, затем в блоке «Растровые усреднения» с помощью усреднений выполняется сжатие.

Очевидно, что поэлементно усреднять пиксели изображения, в данном случае корректнее - данные матрицы спектрограммы, можно как по строкам, так и столбцам, деля изображение на неперекрывающиеся пространственные блоки-строки и блоки-столбцы соответственно. При этом в обоих случаях размер получающегося после усреднений структурного изображения с ростом числа усреднений будет снижаться почти экспоненциально (точная закономерность зависит от выбранного графического формата и от самого изображения).

Экспоненциальная зависимость объясняется тем, что при сохранении структурного изображения с оптического когерентного томографа в не векторных графических форматах каждый пиксель изображения будет соответствовать ячейке матрицы спектрограммы, т.е. размерность изображения будет совпадать с размерностью матрицы. При усреднениях эта размерность будет обратно пропорционально усреднениям, но с округлением в меньшую сторону. На фиг.2 показана зависимость количества пикселей в изображении от показателя усреднения, для изображения из 500 строк и 180 столбцов. Если количество пикселей в изображении снижается почти экспоненциально, то и его размер будет изменяться примерно так же, с поправкой лишь на кодировку цвета.

Наличие четко прослеживаемой закономерности между поэлементным усреднением неперекрывающихся пространственных блоков данных и сжатием изображения наиболее ярко проявляется при дистанционном малоугловом растровом методе сканирования в плече образца оптического когерентного томографа (использование гальвано-сканера) и имеет большую практическую значимость, т.к. позволяет повысить качество изображения, снизив при этом размер его файла.

Рассмотрим эту закономерность подробно для усреднения U-соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов, матрицы спектрограммы размером n·m, с последующим сохранением данных полученного изображения в формате t×t.

Примем следующие условные обозначения:

показатель сжатия данных - S;

размер (байт) исходного изображения, т.е. изображения до усреднения - Р_исх ;

размер (байт) изображения-результата, т.е. изображения после усреднения - Р_рез;

размер (байт) одного пикселя до усреднения - P_i,j.

размер (байт) одного пикселя после усреднения - .

Очевидно, что показатель сжатия данных будет равен отношению размера изображения до усреднения к размеру изображения после усреднения:

Для формата t×t размер файла до и после усреднения вычислить достаточно легко. Это объясняется тем, что при записи все символы (включая делиметр), которые мы будем использовать, в этом формате занимают 1 байт. При этом в структуре файла нет столбцов, запись идет построчно, каждая строка отделяется от предыдущей пробелом. Из вышесказанного следует, что размер файла исходного изображения будет равен:

Размер изображения после усреднения вычисляется по аналогичной формуле, с той лишь разницей, что размерность изображения будет меньше из-за усреднения и речь пойдет о совсем других значениях для пикселей.

Новые значения интенсивностей, возникают как раз в процессе циклического усреднения (нахождения среднего арифметического) каждых U-соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов в один. Условно этот процесс можно выразить следующей формулой:

Не следует забывать, что усреднения соседних блоков-столбцов производятся циклически, со сдвигом на U, а расчет размеров файла изображения до и после усреднения проводятся один раз, поэтому эти формулы нельзя объединять. Формула (4) лишь наглядно демонстрирует усреднение на примере первых U-столбцов и справедлива, лишь когда m=U.

Таким образом, объединяя формулы (1)-(3), получаем итоговую формулу зависимости сжатия файла от показателя усреднения для рассматриваемого случая:

Выводить аналогичную формулу для усреднения по соседним неперекрывающимся пространственным блокам-строкам нет смысла, т.к. намного проще транспонировать матрицу спектрограммы, произвести усреднения и расчеты по этим формулам (учитывая тот факт, что строк в спектрограмме стало не n, а в U раз меньше), и затем еще раз транспонировать для привычного вида изображения.

В случае усреднения изображения и по неперекрывающимся пространственным блокам-строкам и по неперекрывающимся пространственным блокам-столбцам - усреднения производят последовательно: сначала усредняют по блокам-столбцам, затем транспонируют результат, еще раз усредняют (уже по блокам-строкам), повторно транспонируют и, наконец, выводят результат.

В качестве примера, наглядно иллюстрирующего вышесказанное, на фиг.3 показана зависимость размера файла изображения от значения показателя усреднения по неперекрывающимся пространственным блокам-столбцам. Характеристики структурного изображения с оптического когерентного томографа: ноготь и ногтевое ложе большого пальца руки человека in vivo, 180 А-сканов (вертикальных линий), 35000 точек в А-скане. Эта зависимость получена и экспериментально, и по вышеописанным формулам - для формата t×t было получено практически стопроцентное совпадение, то есть и абсолютная, и относительная погрешности практически равны нулю.

Количество усредняемых в один блок-столбец определятся в зависимости от числа А-сканов, и, к примеру, для 900 А-сканов составляет 3-10. Число усредняемых в одну блок-строку определяется в зависимости от глубины когерентного зондирования и чаще всего составляет 2-3. В результате указанного процессинга - усреднений по двум координатам, увеличивается контраст изображения и уменьшается уровень спекл шумов.

К преимуществам предлагаемого способа относится то, что при выбранном рациональном сжатии качество структурного изображения не только не теряется, а даже повышается. Это, в первую очередь, связано с тем, что растровые усреднения существенно (на 10-20 дБ) снижают фазовые шумы низкокогерентного источника инфракрасного излучения оптического когерентного томографа и сильно снижают спекл шумы. Этот эффект отчасти обусловлен тем, что сжатие является частью процесса построения изображения и поэтому операции производятся над значениями интенсивностей для исходных данных каждой точки структурного изображения с оптического когерентного томографа, а не с кодами цветов пикселей и отчасти связан с особенностями самого процесса малоуглового растрового сканирования и усреднения. В качестве примера, наглядно иллюстрирующего вышесказанное, фиг.4 и фиг.5 показывают структурные изображения ногтя и ногтевого ложа человека in vivo с различными значениями показателя усреднения по блокам-строкам и блокам-столбцам: (а) - изображение, построенное без усреднений - 500×900 пикселей; (б), (в) и (г) - с усреднениями 2, 3, 4 соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов соответственно, (д) и (ж) - с усреднениями 2 и 4 соседних неперекрывающихся пространственных блоков-строк соответственно; (е) - оптимальное изображение (параметр усреднения по блокам-строкам равен 4 и по блокам-столбцам равен 2); (з) - излишне усредненное изображение (параметр усреднения и по блокам-строкам и по блокам-столбцам равен 4) - в результате частично потеряно качество. Размер изображения 2×2 мм². Синим кругом отмечены капилляры ногтевого ложа, становящиеся заметными в результате применения методов усреднения.

Для подтверждения столь высокой эффективности усреднений при малоугловом растровом сканировании проанализируем, как изменяется значение соотношения сигнал/шум на примере нескольких структурных изображений с оптического когерентного томографа. На фиг.6 и фиг.7 приведены графики зависимости соотношения сигнал/шум от показателя усреднения по блокам-столбцам для первых и последних 5000 точек, взятых из 180 А-сканов двух одинаковых сканирований двух разных биообъектов in vivo: ногтя человека и кровеносного сосуда на ладони человека соответственно. В каждом из А-сканов всего по 35000 точек, на первые и последние 5000 точек приходится максимум шумов. На графиках можно заметить резкий рост соотношения сигнал/шум при небольших значениях показателя усреднения (до 30) и плавный рост далее вплоть до усреднения всех вертикальных линий в одну. Также, судя по этим графикам, не наблюдается сильное насыщение по соотношению сигнал/шум. Причем с увеличением числа А-сканов эта тенденция сохраняется.

Предлагаемое изобретение может быть использовано в оптических когерентных томографах, сканерах для ультразвуковых исследований и в других аналогичных устройствах для рациональной визуализации внутренней структуры биообъекта.

Таким образом, использование метода малоуголового растрового сканирования в плече образца оптического когерентного томографа для получения структурного изображения размером Р_исх байт, поэлементного усреднения неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов и блоков-строк и контроль над этим процессом, основанный на экспоненциальной зависимости размера результирующего изображения Р_рез (байт) от числа усреднений соседних неперекрывающихся пространственных блоков-столбцов U, повышают значение отношения сигнал/шум и, как следствие, повышают качество структурного изображения биообъекта в оптической когерентной томографии.