基于Matlab GUI的光学血流造影实验平台设计

邓邦肯，朱锋炜，王茗祎，罗佳雄，翁嘉瞬，罗曦，张梦娇，吴淋昌，柳锦铭，曾亚光，韩定安

（佛山科学技术学院 物理与光电工程学院，广东 佛山 528225）

0 引言

《光电信息与技术实验》是光电信息科学与科学专业本科生所必修的实验课程，课程主要涵盖光学和电子两学科内容，具有实践性强、专业性强、难度较大的特点。但是该实验课程综合性欠缺、经济性与创新性明显不足，学科壁垒严重，窄化了工程人才的知识体系。为此，在该专业实验中加入多学科融合，综合性强，与产业联系紧密，难度相对低的实验十分必要[1]。这一课程改革符合新工科建设与发展的基本思路，打破了学科壁垒，可以为培养基础扎实、工程能力强、综合素质高的工程人才所服务[2]。光学血流造影实验是基于科研成果开发的一个综合性实验[3-5]，实验涉及了光学、生物、电子、机械、计算机、数学等多学科内容。所涉及的技术可用于生物医学等研究领域，应用性强。为降低实验难度，提高实验的可操作性，论文开发了基于Matlab GUI的光学血流图像处理实验平台，学生可以通过该平台完成实验结果演示与数据处理。此外，学生还可在该平台的基础上，进一步加入自编模块。

图1 光学血流造影实验平台结构框图Fig.1 Structure block diagram of optical hemodynamics experimental platform

1 实验平台简介

实验平台利用Matlab GUI设计了光学血流造影成像的交互式图形界面，该界面分为血流成像、血流监测以及血流图像处理3大模块。实验平台整体结构如图1所示。血流成像界面可以实现从原始散斑图像到血流造影图像的转换，该界面包含相机参数设置区、血流信号提取窗口设置区、图像显示区和运行控件区4个区域。血流监测界面可以将原始散斑图像转换成血流动力学变化监测视频，该功能在临床医学监测方面具有较高的应用价值。血流图像处理界面可以改变血流图像的对比度，为血流图像进行背景分割、中线提取以及边缘检测。该界面的功能主要是对血流数据进行形态学分析。

2 实验平台设计

在血流图像处理实验平台的设计中，每个模块的界面设计都包含2个步骤，即GUI界面的设计和回调函数的设计[6,7]。以 Matlab 用户界面提供的不同控件为基础，对界面进行设计；根据所需实现的功能，对控件所对应的函数进行编程，实现回调函数的设计。

2.1 主界面设计

该实验平台的主界面设计包括引导界面和一级界面两部分。如图2（a）所示，实验平台软件开始时，首先显示的为引导界面。点击引导界面上的“启动程序”按钮进入一级实验界面；点击“关闭界面”按钮，则实验平台软件系统关闭。如图2（b）所示，一级实验界面包含软件说明、血流成像按钮、血流监测按钮，血流图像处理平台按钮和返回界面按钮5部分。

2.2 子界面设计

图 2 主界面图Fig.2 Main interface diagram

图3 血流图像处理平台界面设计Fig.3 Interface design of blood flow image processing platform

血流图像处理实验平台分为血流成像、血流图像处理和血流监测3部分。其中，血流图像处理又包括血流图像对比度调节、血流图像背景分割、图像中线提取以及边缘提取4项功能。子界面的每个控件都包括初始函数、回调函数和输出函数3个重要的结构代码。其中，初始函数用于设定控件参数初始值，对于有初值要求的操作可以根据需求进行设定。回调函数是整个控件的核心函数，所有对控件进行响应的操作均在该函数中完成，其主要包括算法、调用函数以及具体操作代码等。输出函数用于返回并显示运行结果和数据信息。

以血流图像处理平台为例，介绍实验平台子界面设计过程。血流图像处理的界面设计如图3所示。按照设计思路在GUI编辑界面中添加相应的控件，即添加2个坐标轴对象、5个编辑文本框、6个静态文本框、6个显示面板和9个按键。2个坐标轴对象分别用于显示采集的原始图像和光学血流造影图像。只要点击“读取文件”按钮，选择原始数据路径，再点击“运行”按键，就能显示光学血流造影图像。此时，原始数据像素尺寸和帧率均显示在子界面中。在此基础上，可以进行血流图像对比度调节、背景分割，中线提取，边缘检测4种图像处理。

对比度调节界面：点击血流图像处理平台界面中的“对比度调节”按钮，可以进入血流对比度调节界面见图4（a）。在该界面中，可通过滑动滑块调节阈值和对比度次数，进行图像对比度的调节，调节结果显示在效果图位置处。该界面中还加入了“负片效果”和“效果数据”，以辅助使用者选取最优对比度阈值。点击“负片效果图”按钮，可以获得血管图像凸显的负片效果图；点击“效果数据”按钮，界面将弹出一个调节对比度后的效果图，用户可以在弹出的窗口中查看图片任意坐标处的数据值。

图4 图像处理Fig.4 Image processing

对比度调节的原理运用了自适应对比度增强（ACE）算法，用该算法后其整体对比度得到很大改善，能够弱化或滤除背景噪声信号。ACE算法采用了反锐化掩模技术，具体来说就是将图像分割为不同对比度的两块区域：低频区域通过对图像进行低通滤波的方法获取，高频区域用图像除去低频部分的方法获取。而后来求解对比度增益系数CG，使用该系数增强高频部分，最后将增强的部分图像与其他部分图像组合[11,12]。

图像背景分割界面：在GUI编辑界面中添加2个坐标轴对象、1个编辑文本框、1个滑块、3个显示面板以及3个按键。启动背景分割程序后，坐标轴对象上显示已调节对比度的血流图像；滑动滑块调节灰度线性拉伸阈值，其阈值将显示在对应的编辑文本框内；而后点击“运行”按钮，背景分割后的效果图将显示于坐标轴对象上。“运行”按钮的回调函数里含有中值滤波和灰度非线性对数变换算法。点击“保存结果图”按钮保存背景分割后的效果图；点击“返回”按钮，关闭背景分割界面，返回血流图像处理平台界面。

在对比度调节的基础上，系统使用者可对图像进行二值化处理，以达到背景分割的效果。二值化处理采用的是最大类间方差法求阈值法[8]。图像背景分割的程序内的两个前期图像处理算法，中值滤波和灰度非线性对数变换。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，即能抑制图像背景的噪声[9]。中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。灰度非线性对数变换，主要用于将图像的低灰度值部分扩展，将其高灰度值部分压缩，以达到强调图像低灰度部分的目的[10]，从而增强图像中的血管。用中值滤波和对数变换后，能滤掉背景噪声，防止二值化函数将背景噪声当成血流信号，影响图像效果。

中线提取界面：在GUI编辑界面中添加1个编辑文本框、1个滑块、2个坐标轴对象、3个显示面板以及3个按键。启动中线提取的程序后，滑动滑块调节中线提取阈值，点击“运行”按钮，经中线提取后的效果图就显示于坐标轴对象上。中线提取前对图像进行开运算，中线提取后再对图像进行闭运算[13]。

边缘检测界面：在GUI编辑界面中添加1个编辑文本框、1个滑块、2个坐标轴对象、2个复选框、3个显示面板以及3个按键。启动边缘检测的程序后，坐标轴对象上显示经边缘检测后的血流图像，滑动滑块可调节边缘检测阈值。本程序还设定了自动阈值检测，点击自动阈值复选框，将进行自适应边缘检测，其阈值将显示在其对应的编辑文本框里。点击“运行”按钮，边缘检测后的效果图将显示于坐标轴对象上。

图5 血流图像处理实验平台界面Fig.5 Interface of blood flow image processing experimental platform

3 实验平台运行结果实例

以小鸡胚胎血流数据为例，描述实验平台运行结果。血流图像处理实验平台界面如图5所示，读取采集的原始数据后，显示读取的原始小鸡胚胎血流图像和经血流成像算法处理而得的血流造影图像。在此界面可点击对比度调节，拉动滑条选取适宜的阈值并点击“运行”按钮，可得到调节对比度后运行结果见图6（a）。经对比度调节后，血流信号强度较弱的毛细血管将从背景中凸显出来。背景分割运行结果见图6（b）。这一功能可用于血管形态学提取，继而分析血管的直径、微循环系统分布等信息。

在对比度调节和图像背景分割的基础上，系统还可以实现血流中线提取和边缘提取两项操作。图6（c）和图6（d）分别为小鸡胚胎血流中线提取和边缘提取的结果。该结果作为血管分布密度计算的依据。此外，在进行血流速度测量、血流流向判定时，可根据中线提取结果进行血流定位，继而提高计算的准确性。

图6 小鸡胚胎血流图像处理结果图Fig.6 Image processing results of chicken embryo blood flow

4 结语

基于Matlab GUI的光学血流图像处理实验平台的开发有效地辅助了光学血流造影实验的进行，该实验平台既能直观地显示血流成像实验结果和血流动态监测结果，又能进一步地显示多项图像处理结果。实验平台运行实例显示，图像处理算法可以有效地提高图像对比度，将血流与背景进行分割。图像处理模块还具有血流中线提取，边缘检测等功能。此外，该实验平台可以促进拓展式教学开展，提高学生学习积极性。学生既可自主调节图像处理相关参数，理解相关参数与结果的关系；又可自行编译程序，丰富实验平台，参与实验教学改进。