CN116389907A - 内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置 - Google Patents

Abstract

本公开关于一种内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置，其中，内窥镜的曝光状态判定方法包括：利用内窥镜获取目标图像；对所述目标图像的亮度进行直方图统计，得到亮度直方图；对所述亮度直方图进行平均估计，得到基准亮度值，并确定所述基准亮度值是否属于第一稳定区间；对所述亮度直方图进行信息熵估计，得到信息熵值，并确定所述信息熵值是否属于第二稳定区间；在所述基准亮度值属于所述第一稳定区间和/或所述信息熵值属于所述第二稳定区间的情况下，将所述内窥镜的曝光状态判定为稳定状态。该曝光状态判定方法提高了内窥镜的场景适用性，使得内窥镜在稳定曝光状态下能够获得更加丰富的图像细节。

Description

内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置

技术领域

本公开总体说来涉及数字图像处理技术领域，更具体地讲，涉及一种内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置。

背景技术

图像的信息熵估计和直方图估计分别都是现有的较成熟的算法，但是传统算法里的单估计方法体系不能完全覆盖所有场景，例如，内窥镜整体亮度高，但实际是因为较好场景下有一部分因镜头与腔道内壁距离过近导致的过曝，且该部分为可忽略部分，此时信息熵较高、直方图估计值偏高，稳定曝光在此场景能够获得较好的图像细节，而传统算法里的单估计方法体系并不能稳定曝光在此场景，导致无法有效处理上述情况，难以获得较好的图像细节。

发明内容

本公开提供一种内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置，通过利用信息熵估计和直方图估计进行双系统估计，能够根据双系统估计结果来判断内窥镜的曝光状态，提高了内窥镜的场景适用性，使得内窥镜在稳定曝光状态下能够获得更加丰富的图像细节。

在一个总的方面，提供一种内窥镜的曝光状态判定方法，包括：利用内窥镜获取目标图像；对所述目标图像的亮度进行直方图统计，得到亮度直方图；对所述亮度直方图进行平均估计，得到基准亮度值，并确定所述基准亮度值是否属于第一稳定区间；对所述亮度直方图进行信息熵估计，得到信息熵值，并确定所述信息熵值是否属于第二稳定区间；在所述基准亮度值属于所述第一稳定区间和/或所述信息熵值属于所述第二稳定区间的情况下，将所述内窥镜的曝光状态判定为稳定状态。

可选地，还包括：在所述基准亮度值不属于所述第一稳定区间以及所述信息熵值不属于所述第二稳定区间的情况下，将所述内窥镜的曝光状态判定为待调整状态。

可选地，对所述目标图像的亮度进行直方图统计，包括：将所述目标图像划分为预设数量个方块图像；在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域；对所述有效统计区域的亮度进行直方图统计。

可选地，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，包括：基于预先确定的二维数组，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，其中，所述二维数组基于所述内窥镜的使用场景来预先确定，并且所述二维数组包括预设数量个逻辑元素，每个逻辑元素各自与一个方块图像相对应，其中，所述逻辑元素用于确定对应的方块图像是否属于有效统计区域。

可选地，所述逻辑元素包括1或0，其中，基于预先确定的二维数组，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，包括：针对任意一个方块图像，在该方块图像对应的逻辑元素为1的情况下，确定该方块图像属于所述有效统计区域；在该方块图像对应的逻辑元素为0的情况下，确定该方块图像不属于所述有效统计区域。

可选地，确定所述基准亮度值是否属于第一稳定区间，包括：确定所述基准亮度值与预先确定的目标亮度值之间的差值，并将所述差值的绝对值与第一阈值进行比较；在所述绝对值小于或等于所述第一阈值的情况下，确定所述基准亮度值属于所述第一稳定区间；在所述绝对值大于所述第一阈值的情况下，确定所述基准亮度值不属于所述第一稳定区间。

可选地，确定所述信息熵值是否属于第二稳定区间，包括：确定所述信息熵值与预先确定的信息熵最大值之间的比值，并将所述比值与第二阈值进行比较；在所述比值大于或等于所述第二阈值的情况下，确定所述信息熵值属于所述第二稳定区间；在所述比值小于所述第二阈值的情况下，确定所述信息熵值不属于所述第二稳定区间。

在另一总的方面，提供一种内窥镜的曝光方法，包括：利用如上所述的内窥镜的曝光状态判定方法对所述内窥镜的曝光状态进行判定；在所述内窥镜的曝光状态为稳定状态的情况下，基于所述内窥镜在所述稳定状态下的曝光参数来进行曝光。

在另一总的方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者如上所述的内窥镜的曝光方法。

在另一总的方面，提供一种计算装置，所述计算装置包括：处理器；和存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者如上所述的内窥镜的曝光方法。

根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置，通过利用信息熵估计和直方图估计进行双系统估计，能够有效覆盖更多细节饱满的内窥镜使用场景，避免了传统算法里的单估计方法体系不能稳定曝光在部分细节饱满的场景的问题，提高了内窥镜的场景适用性，使得内窥镜在稳定曝光状态下能够获得更加丰富的图像细节。

将在接下来的描述中部分阐述本公开总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本公开总体构思的实施而得知。

附图说明

通过下面结合示出实施例的附图进行的描述，本公开的实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1是示出根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定方法的流程图；

图2是示出根据本公开的实施例的内窥镜的曝光方法的流程图；

图3是示出根据本公开的实施例的计算装置的框图。

具体实施方式

提供下面的具体实施方式以帮助读者获得对在此描述的方法、设备和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开之后，在此描述的方法、设备和/或系统的各种改变、修改和等同物将是清楚的。例如，在此描述的操作的顺序仅是示例，并且不限于在此阐述的那些顺序，而是除了必须以特定的顺序发生的操作之外，可如在理解本申请的公开之后将是清楚的那样被改变。此外，为了更加清楚和简明，本领域已知的特征的描述可被省略。

在此描述的特征可以以不同的形式来实现，而不应被解释为限于在此描述的示例。相反，已提供在此描述的示例，以仅示出实现在此描述的方法、设备和/或系统的许多可行方式中的一些可行方式，所述许多可行方式在理解本申请的公开之后将是清楚的。

除非另有定义，否则在此使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与由本公开所属领域的普通技术人员在理解本公开之后通常理解的含义相同的含义。除非在此明确地如此定义，否则术语(诸如，在通用词典中定义的术语)应被解释为具有与它们在相关领域的上下文和本公开中的含义一致的含义，并且不应被理想化或过于形式化地解释。

此外，在示例的描述中，当认为公知的相关结构或功能的详细描述将引起对本公开的模糊解释时，将省略这样的详细描述。

下面将参照图1至图3对根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置行详细描述。

图1是示出根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定方法。

参照图1，在步骤S101中，可利用内窥镜获取目标图像。作为示例，内窥镜可以是一次性支气管镜，在相应使用场景下，主要观察区域为远端，但本公开不限于此。

接下来，在步骤S102中，可对目标图像的亮度进行直方图统计，得到亮度直方图。这里，在直方图统计时，可先对目标图像进行ROI(region of interest，感兴趣区域)划分，作为示例，可将目标图像划分为预设数量个方块图像；然后，在预设数量个方块图像中确定目标图像的有效统计区域；然后，对有效统计区域的亮度进行直方图统计。进一步地，方块图像的预设数量可由本领域技术人员根据实际情况来确定，例如可将目标图像划分为64*64的方块图像，然而本公开不限于此。通过在目标图像中确定有效统计区域，提高了亮度直方图统计的可靠性，避免了图像噪声。

根据本公开的实施例，可基于预先确定的二维数组，在预设数量个方块图像中确定目标图像的有效统计区域。这里，二维数组可基于内窥镜的使用场景来预先确定，并且二维数组可包括预设数量个逻辑元素，每个逻辑元素各自与一个方块图像相对应，逻辑元素用于确定对应的方块图像是否属于有效统计区域。作为示例，在将目标图像划分为64*64的方块图像的情况下，可基于内窥镜的使用场景预先确定一个64*64的二维数组，从而将二维数组作为逻辑开关来选择当前内窥镜使用场景中需要关注的部分作为有效统计区域。通过利用预先确定的二维数组来确定目标图像的有效统计区域，提高了有效统计区域的经验性处理效率。

根据本公开的实施例，逻辑元素可包括1或0，即二维数组由1或0两种逻辑元素构成。在一种的可能的实现中，针对任意一个方块图像，在该方块图像对应的逻辑元素为1的情况下，可确定该方块图像属于有效统计区域；在该方块图像对应的逻辑元素为0的情况下，可确定该方块图像不属于有效统计区域，然而本公开不限于此。通过使用1或0两种逻辑元素，增加了二维数组的直观性，便于标定二维数组以及利用二维数组进行后续处理。

接下来，在步骤S103中，可对亮度直方图进行平均估计，得到基准亮度值，并确定基准亮度值是否属于第一稳定区间。这里，可确定基准亮度值与预先确定的目标亮度值之间的差值，并将差值的绝对值与第一阈值进行比较；在绝对值小于或等于第一阈值的情况下，确定基准亮度值属于第一稳定区间；在绝对值大于第一阈值的情况下，确定基准亮度值不属于第一稳定区间。作为示例，目标亮度值可以是128，第一阈值可以是5，从而第一稳定区间为[123,133]，换言之，在基准亮度值处于[123,133]范围之内时，可认为基准亮度值属于第一稳定区间，然而本公开不限于此。通过基准亮度值与目标亮度值之间的差值来确定基准亮度值是否属于第一稳定区间，方式简单，易于实施，提高了判别效率。

接下来，在步骤S104中，可对亮度直方图进行信息熵估计，得到信息熵值，并确定信息熵值是否属于第二稳定区间。这里，可确定信息熵值与预先确定的信息熵最大值之间的比值，并将比值与第二阈值进行比较；在比值大于或等于第二阈值的情况下，确定信息熵值属于第二稳定区间；在比值小于第二阈值的情况下，确定信息熵值不属于第二稳定区间。作为示例，信息熵最大值可以是12，第二阈值可以是0.95，从而第二稳定区间为[11.4,12]，换言之，在信息熵值处于[11.4,12]范围之内时，可认为信息熵值属于第二稳定区间，然而本公开不限于此。通过信息熵值与信息熵最大值之间的比值来确定信息熵值是否属于第二稳定区间，提高了判别效率，对于信息熵而言具有合理性。

应理解，上述目标亮度值、信息熵最大值、第一阈值和第二阈值的取值仅为示例性说明，具体数值可由本领域技术人员根据实际情况来确定，例如可通过模拟实验采集目标图像等方式来对目标亮度值、信息熵最大值、第一阈值和第二阈值进行标定，本公开对此不做限制。

接下来，在步骤S105中，可在基准亮度值属于第一稳定区间和/或信息熵值属于第二稳定区间的情况下，将内窥镜的曝光状态判定为稳定状态。即在基准亮度值或信息熵值中的任一值处于稳定区间时，可认为内窥镜的曝光状态已稳定，无需再调整曝光参数，以得到更丰富的图像细节。或者，还可在基准亮度值不属于第一稳定区间以及信息熵值不属于第二稳定区间的情况下，将内窥镜的曝光状态判定为待调整状态，然后对曝光参数进行调整，以使基准亮度值或信息熵值中的任一值最终处于稳定区间。

根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定方法，通过利用信息熵估计和直方图估计进行双系统估计，能够有效覆盖更多细节饱满的内窥镜使用场景，避免了传统算法里的单估计方法体系不能稳定曝光在部分细节饱满的场景的问题，提高了内窥镜的场景适用性，使得内窥镜在稳定曝光状态下能够获得更加丰富的图像细节。

图2是示出根据本公开的实施例的内窥镜的曝光方法的流程图。

参照图2，在步骤S201中，可利用根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定方法对内窥镜的曝光状态进行判定。

接下来，在步骤S202中，可在内窥镜的曝光状态为稳定状态的情况下，基于内窥镜在稳定状态下的曝光参数来进行曝光。

图3是示出根据本公开的实施例的计算装置的框图。

参照图3，根据本公开的实施例的计算装置300可包括处理器310和存储器320。处理器310可包括(但不限于)中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)、微型计算机、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SoC)、微处理器、专用集成电路(ASIC)等。存储器320存储将由处理器310执行的计算机程序。存储器320包括高速随机存取存储器和/或非易失性计算机可读存储介质。当处理器310执行存储器320中存储的计算机程序时，可实现如上所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者内窥镜的曝光方法。

根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定方法或者内窥镜的曝光方法可被编写为计算机程序并被存储在计算机可读存储介质上。当所述计算机程序被处理器执行时，可实现如上所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者内窥镜的曝光方法。计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、卡式存储器(诸如，多媒体卡、安全数字(SD)卡或极速数字(XD)卡)、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，所述任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器或计算机能执行所述计算机程序。在一个示例中，计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机系统上，使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。

根据本公开的实施例的内窥镜的曝光状态判定及曝光方法、介质、计算装置，通过利用信息熵估计和直方图估计进行双系统估计，能够有效覆盖更多细节饱满的内窥镜使用场景，避免了传统算法里的单估计方法体系不能稳定曝光在部分细节饱满的场景的问题，提高了内窥镜的场景适用性，使得内窥镜在稳定曝光状态下能够获得更加丰富的图像细节。

虽然已表示和描述了本公开的一些实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本公开的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行修改。

Claims (10)

1.一种内窥镜的曝光状态判定方法，其特征在于，包括：

利用内窥镜获取目标图像；

对所述目标图像的亮度进行直方图统计，得到亮度直方图；

对所述亮度直方图进行平均估计，得到基准亮度值，并确定所述基准亮度值是否属于第一稳定区间；

对所述亮度直方图进行信息熵估计，得到信息熵值，并确定所述信息熵值是否属于第二稳定区间；

在所述基准亮度值属于所述第一稳定区间和/或所述信息熵值属于所述第二稳定区间的情况下，将所述内窥镜的曝光状态判定为稳定状态。

2.如权利要求1所述的曝光状态判定方法，其特征在于，还包括：

在所述基准亮度值不属于所述第一稳定区间以及所述信息熵值不属于所述第二稳定区间的情况下，将所述内窥镜的曝光状态判定为待调整状态。

3.如权利要求1所述的曝光状态判定方法，其特征在于，对所述目标图像的亮度进行直方图统计，包括：

将所述目标图像划分为预设数量个方块图像；

在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域；

对所述有效统计区域的亮度进行直方图统计。

4.如权利要求3所述的曝光状态判定方法，其特征在于，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，包括：

基于预先确定的二维数组，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，

其中，所述二维数组基于所述内窥镜的使用场景来预先确定，并且所述二维数组包括预设数量个逻辑元素，每个逻辑元素各自与一个方块图像相对应，其中，所述逻辑元素用于确定对应的方块图像是否属于有效统计区域。

5.如权利要求4所述的曝光状态判定方法，其特征在于，所述逻辑元素包括1或0，其中，基于预先确定的二维数组，在所述预设数量个方块图像中确定所述目标图像的有效统计区域，包括：

针对任意一个方块图像，在该方块图像对应的逻辑元素为1的情况下，确定该方块图像属于所述有效统计区域；

在该方块图像对应的逻辑元素为0的情况下，确定该方块图像不属于所述有效统计区域。

6.如权利要求1所述的曝光状态判定方法，其特征在于，确定所述基准亮度值是否属于第一稳定区间，包括：

确定所述基准亮度值与预先确定的目标亮度值之间的差值，并将所述差值的绝对值与第一阈值进行比较；

在所述绝对值小于或等于所述第一阈值的情况下，确定所述基准亮度值属于所述第一稳定区间；

在所述绝对值大于所述第一阈值的情况下，确定所述基准亮度值不属于所述第一稳定区间。

7.如权利要求1所述的曝光状态判定方法，其特征在于，确定所述信息熵值是否属于第二稳定区间，包括：

确定所述信息熵值与预先确定的信息熵最大值之间的比值，并将所述比值与第二阈值进行比较；

在所述比值大于或等于所述第二阈值的情况下，确定所述信息熵值属于所述第二稳定区间；

在所述比值小于所述第二阈值的情况下，确定所述信息熵值不属于所述第二稳定区间。

8.一种内窥镜的曝光方法，其特征在于，包括：

利用如权利要求1至7中任意一项所述的内窥镜的曝光状态判定方法对所述内窥镜的曝光状态进行判定；

在所述内窥镜的曝光状态为稳定状态的情况下，基于所述内窥镜在所述稳定状态下的曝光参数来进行曝光。

9.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任意一项所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者如权利要求8所述的内窥镜的曝光方法。

10.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：

处理器；和

存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任意一项所述的内窥镜的曝光状态判定方法或者如权利要求8所述的内窥镜的曝光方法。

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