实时YUV空间四邻域多项式回归算法：高清电子内窥镜色彩校正

本文主要探讨了高清晰度电子内窥镜中的颜色校正问题。电子内窥镜作为医学成像诊断的重要工具，其图像质量中的细微色彩区别对于准确识别组织结构和病理变化至关重要。然而，在图像采集、传输和显示过程中，由于各种因素，如传感器特性、信号损失和显示器色彩响应不一致，常常会导致组织或器官的颜色失真，这无疑会降低诊断的精确性和早期病变的识别。 针对这一挑战，作者提出了一种实时的基于四邻域和多项式回归的色彩校正算法。该算法主要在YUV色彩空间中进行，这是因为YUV色空间将图像分解为亮度（Y）和两个色度分量（U和V），这样可以更好地处理色彩补偿问题。首先，通过对比标准色彩检查板上的标准值和内窥镜所捕捉图像的实际测量值，利用多项式回归方法计算出颜色校正矩阵。值得注意的是，这个校正过程只针对YUV色彩空间中的U和V分量，避免了对亮度信息的干扰。 作者强调，这种四邻域策略有助于保持周围像素的颜色一致性，从而提高图像的整体视觉效果和诊断准确性。通过局部的色彩调整，可以减少噪声影响，同时保留原始色彩信息，使得医生能够更准确地分析病灶细节和病变特征，提升临床决策的质量。 本文的贡献在于提供了一种有效的方法来解决高分辨率电子内窥镜图像中的颜色校正问题，这对于提高内窥镜成像技术在医疗领域的应用具有重要意义。通过实时执行和优化颜色校正，研究人员和临床医生可以期待在未来的医疗实践中得到更加精准的图像分析结果，从而促进早期疾病的诊断和治疗。