伪彩色图像处理在DR诊断中的应用

洪成坤

（福建中医药大学，福建 350000）

1950年左右，学者们逐渐开始使用计算机来解决医学图像的问题。当时，EMI公司开发了一种机器和设备，并获得了身体的断层图像。很明显，作为一个新的研究课题，图像处理很可能在20世纪60年代初期就产生了。其实，当时的图像处理是为了方便需求，提高需要的画质。根据人的需要，调整和达到人的眼睛、人的视觉冲击力、人对画面的敏感度。一般的图像处理致力于提高图像品质，例如改变图像相对密度、亮度、对比度、锐度和丢帧等。常见的计算机相关图像处理方法在原始图像模块中非常广泛，尤其是医学图像处理。

科学的发展推动了医学的发展。与传统的图像加载方法相比，许多新的图像加载技术出现并应用于临床医学。这种技术可以以不同的方式即时准确地检测出患者的疾病。由于人眼的技术性和能力有限，在各种DR诊断中，尤其是模糊的DR图像，根据不同角度，利用计算机语言的MATLAB编码来求解数字图像，可有效改善疾病的诊断、治疗。

1 伪彩色图像处理的基本理论

图像恢复和增强是数字图像的基础。影像还原是为了使影像的真实程度尽可能地还原影像中的资讯。数码产品最根本的特点就是其内在的噪音。在实际测量中，噪音是影响成像品质的重要原因。在图像恢复中，噪声的去除是最根本的问题之一。影像强化是指利用人体的生理特征来更好地对影像进行精细解析。

与其他领域相比，医疗影像等医疗领域的资讯具有独特之处，如：医疗影像具有更多的质感、更高的解析度、更大的关联度、更大的储存容量；对图像的解析和对图像的认识有更高的需求。其中，伪彩色技术是本文主要阐述的一门特别的技术。

伪彩色处理是指将黑白图像转换为数字图像，或将纯彩色图像按照独特的方法转换为符合要求的数字图像。将二值化转化为数字图像进行表达，可以加强识别图像关键点的能力。人眼具有区分色调和灰度的能力，识别色调的能力远高于灰度，因此，伪彩色解决方案致力于提高人眼对图像关键点的辨别能力，从而使得诊断率和鉴别疾病的准确率提升一个档次。

伪彩色处理的基本概念其实就是根据二值化的需要，将每幅灰度图像与色彩空间中的某一点进行配对，使纯色图像呈现出一幅彩色层次总宽度的数字图像。在二值化中将具有不同主要参数的色调分配给不同的灰度图像。

2 观察伪彩色影像图片的“武器”

每一个医学影像科医生都有各自的“武器”，其中包括他们使用的各种影像设备。当然，从一个好的影像设备中得到的优秀图像，更需要他们的另一个武器来进行精密诊断，这些步骤都是不可或缺的，技术和诊断一样的重要。只有先了解所使用“武器”的基本结构、功能原理，才能更好地实现观察图像或者根据需求改变图像的各个参数，从而让图像更加符合人体生物学，达到提高临床诊断效率的目的。所谓“武器”，就是拿来观察图像的工具，即人类的眼球。

2.1 眼球的生理结构与组成

最常见的视力系统就是屈光系统。该系统蕴含了泪液、角膜、晶状体和玻璃体。眼球壁由三层薄膜组成，分别是外层、中层和内层等膜结构。正常情况下，人的眼球是球形的，有一个眼球晶状体，用来聚焦眼睛，里面充满了完全透明的凝胶状成分。有一个称为虹膜的视网膜。人体眼睛和近视眼镜的主要结构可以识别周围环境的光线水平。基本上，眼球的更高层次结构不仅可以给予识别，还可以给予视觉冲击。在许多生物中，眼睛可以将光源投射到视网膜上，视网膜对光源的敏感可以产生图像，光源通过数据信号转换传输到大脑从而产生各种各样的画面。

2.2 人眼对色彩的感知原理

根据三菱反光镜片，将光源分成其组成色调，七彩灯条再次根据三菱反光镜片回归乳白色光［1］。人眼中有三种视锥细胞，它们对不同光波长的光更敏感，这些光构成了三色视觉的基础。根据光谱仪灵敏度最高的光波长顺序，这三种锥形体细胞分为短（S）、中（M）和长（L）体细胞类型。各个视锥细胞光波长的灵敏度呈曲形线性关系也是多样形态的。其中，S型体细胞以深蓝色为主，最敏感点在420nm左右；M型体细胞是翠绿色的关键，最敏感的区域在535nm左右；L型体细胞是鲜红色的关键，最敏感的区域大约为565nm。如图1。

图1 L、M、S几种不同的锥状细胞对光波长的不同敏感程度

3 伪彩色图像处理方法及MATLAB算法

灰度-彩色之间的转换可以用很多的数学函数来进行处理，一般有线性变换和非线性变换［2］。线性变换增强效果有限，且效果不好，主要采用分段线性变换。非线性变换常用的函数有对数、余弦、指数函数。需要做到的是利用数学关系将MATLAB强大的代码处理优势放大，并且更好地将其应用于医学灰度图像伪彩色化。

3.1 灰度级－彩色变换法

图（a）-（c）分别显示了鲜红色、翠绿色和深蓝色的转移函数公式。下图显示了二值化和数字图像之间的转换［3］。图（d）是三个彩色开环传递函数的组合。由图（a）可见，只要灰度图像的清晰度小于2，其统一参数组合的函数就会被解析，变成暗红色。并且根据函数图像分析，只要灰度图像位于L/2和3L/4之间的定义中间，就会按照线性形状进行变换，由暗到体积。灰度图像超过3L/4定义的地方，按照换算，统一变成最美的鲜红色。其他音调也是如此。为此，进行对比分析并进行变换。如图2。

图2 转移函数公式

3.2 通过相位调制密度的伪彩色编程代码

此方法通过对所要进行的灰度图像进行加密、记录和漂白，将所述图像中的各种密度数据转换为相位信息，形成一种含有灰色图像的全息光栅，并将其置于白光信息处理中进行白光过滤和解调，从而获得一幅具有较好色彩的虚拟图像。

该方法提出了一种基于白光浓度伪色彩的伪色编码的数学建模，并采用了光栅化技术；通过对图像进行滤波和解调，实现对图像进行伪色彩处理。它的基本思想是由物体强度的分配来确定的，在光照和观察的情况下，其只影响到输出的色彩和亮度。通过对不同像素点进行不同程度的对比，得到的图像层次清晰、色彩稳定、易于识别，是一种具有较高的灰度级分辨率的人工彩色处理技术。

3.3 伪彩色图像处理流程

在图像处理中使用伪彩色时应采取以下步骤。首先，选取几份试行病历，从给病历的诊所影像处理传输系统软件中，将所选病历的胸部X线影像复制到安全、无病毒、零风险的可移动磁盘，然后将其迁移到安全的电子计算机以进行编码解决方案。必须应用MATLAB进行处理，其函数公式可实际看本文3.4 MATLAB编码内容，导出为图像后对伪彩色图像进行解析，并对原始图像进行综合评价和比较其价值并应用在科学研究中。

3.4 MATLAB方法

通过灰度图像向彩色图像的转换，需要分别用到三个矩阵来保存，每个通道的灰度值，有不同的映射函数，需要用到三个通道的不同的灰度值。

3.5 MATLAB代码

4 伪彩色图像增强效果

经过计算机处理之后可以得到伪彩色图像增强效果。如图3。

图3 伪彩色图像增强效果

人眼对于灰度的屏幕分辨率是几十个灰度图像，而对于彩屏的分辨率可以达到近百个。因此，改善色调类型是提高人眼屏幕分辨率对图像视觉效果的重要途径［4］。根据修改后的代码各个区域的主要参数，可以显示出医生想看的结果。图3左边深灰色的DR肺部，左边下肺野，心包内的心血管影像，此病不容易被快速明确诊断，甚至很多经验丰富的医学专家也很容易漏诊。此时，伪彩色图像解析后，肺野左下侧病变区由深灰色、模糊不清变为彩色，这是心血管浅黄色成像的显著标志。由此，可以做到提高疾病诊断率，也可以进一步减少阅片时间。

2019年，王宪凯（2019）［5］充分利用伪彩色图像处理方法，以90多份病历为例，根据分类测试，使用患者的DR平片，利用计算机技术MATLAB输入代码求解图像，请多位有经验的医生阅读原图及其伪彩色平片，最终结果也证实了伪彩色图像处理在DR诊断中的出色表现。

5 伪彩色技术的应用前景

5.1 彩色多普勒超声技术

多普勒血管造影技术采用以彩色图像为基础的图像显示方法，并用红色、蓝色和绿色三种基本色彩进行模拟。将血液流向探测器的方向设置为红色，蓝色则为远离探测器的血液流动。血液流动速率与颜色的深浅程度相关，具有较高的流速就有较深层次的颜色，较低的速度则是较弱的颜色。比如，对着探测器的血液流动速率较快或对着探测器的血液流动速率较大，则呈深红色；如果远离探测器方向的血液流动速率较快，则呈深蓝色；如果血液流动速率较慢，则色彩较淡，难以从屏幕上辨别。在这些不足点上，加入一个颜色增强装置来提高在低速血液流动中的颜色讯号的亮度，可精确、迅速地显示出血液流动的速率，血液流动的速度由深红色转为鲜红代表血液流向探测器，如果血液流动加快，则由红转黄、黄转绿，三种颜色同时存在，代表着血液流动的速率。以青色和绿色表示较高的血液流动速度，以代表远离探测器的湍流。

5.2 红外线热成像仪

红外线热成像仪器是一种采用红外热来显示图像特点的高端技术，对目标物体进行红外检测和信号处理；利用光电变换等技术，将物体表面的温度场进行图形变换，转化为可视化影像。红外线热成像仪器可以精确地定量测量出真实温度，并以平面的方式对整个物体进行即时图像展示，从而可以对发热可疑部位进行准确鉴别。操作员根据画面颜色和热点跟踪的显示，对发热和失效位置进行初步判断，并对其进行严密的分析，因此在验证问题上表现出了高效、高精度。

当前的红外线技术属于初期的晚期，正在逐步发展为中等水平，其主要特征是：利用红外光谱仪可以获得“彩色照片”的两种颜色或多种颜色的红外检波器。目前常用的多种颜色识别技术，其关键在于利用MATLAB中的动态变换技术，实现了对图像的快速显示和输出。针对红外图像的伪色强化，可以分为像素级和特征级两个层面进行。第一种方法是按照特定的灰度来进行颜色的绘制，第二种方法则是通过颜色对比来区分不同的颜色，例如七色花、三色猫等，其颜色对比非常强烈，最后通过光线的强弱来决定颜色。

6 讨论和结语

6.1 讨论

计算机技术MATLAB编码方程，根据分类测试，能分别进行患者DR平片前后对比。伪彩色处理后的DR平片，主要包括肺和胸片的X线平片，其图案每一层的主要参数和品质都比以前更好，品质更高，从事实上证明了伪彩色图像解决方案可以优化疾病诊断率，且可以减少阅读时间，提高阅读速度。

伪彩色图像在分辨率上虽然可以提高疾病诊断率，但在统计学意义上有一定程度的差别。从理论上讲，提高伪彩色图像分辨率后，在DR平片上阅读的平均时间比传统X射线胶片略短。在差别中没有发现应用统计的实际意义。由于传统的伪色彩处理技术无法有效地解决图像中的小细节，因此，人们对其进行了修改，使其具有较高的计算效率、较高的可用性和更清楚的等级，颜色更加稳固，更易于识别细节。当然，伪彩色在医疗图像、红外热图像、遥感图像增强等等领域有着广阔的发展空间和发展前景。

6.2 结语

伪彩色表现基于图像出色的亮度和对比度使得容易被忽视的疾病被高效率地鉴别诊断出来。其不仅考虑了人眼球结构对色彩的敏感性，还可以根据MATLAB调整各种主要参数，选择不同的灰度级安全通道，显示不同的颜色程度来显示彩色图片。伪彩色分辨率图像在医学图像诊断中发挥了非常大的作用，尤其是提高了DR的诊断率。不仅在DR三维成像中，还可以利用伪彩色、伪彩色图像分辨率进行进一步科学研究，应用到更广泛的医学图像处理中。