基于最佳匹配块搜索算法的皮质性白内障OCT图像自动修复方法研究

作者：张立友

来源：自动化与仪器仪表, 2021, (08): 40-47.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.08.040

• 图像修复
• 待修补目标块
• 最佳匹配块
• 优先权
• 信息填充
• 颜色信息

常规方法填充皮质性白内障OCT图像待修复区域结构信息时,轮廓信息提取过程复杂,填充不完整,导致修复图像信息熵较低,修复精度较差。针对这一问题,提出基于最佳匹配块搜索算法的皮质性白内障OCT图像自动修复方法。划分图像已知区域和待修复区域,计算区域边界像素点的修复优先权,选取优先权最高像素点为中心,设置修补目标块,搜索对应的最佳匹配块,通过最佳匹配块搜索算法,提取匹配块颜色信息,利用带通滤波器,调节扩展因子和移动因子,提取轮廓信息和细节信息,填充至待修复区域,完成破损像素点修复。选取医院提供的原始白内障OCT图像序列,设置对比实验,结果表明,设计方法相比设计对比方法,修复后图像信息熵提高了2.51 dB、2.89 dB,修复精度提高了1.04%和1.22%,充分保证了图像修复质量。