Bildoptimierung für Faserendoskope

Die Herausforderung

Die eingesetzten faseroptischen Bildleiter zeigen auf Grund ihrer flexiblen Bauweise und Miniaturisierung ein störendes Wabenmuster und Beeinträchtigungen in der Helligkeits- und Farbwiedergabe. Diese negativen Effekte mindern die Bildqualität und werden in herkömmlichen Systemen meist durch Weichzeichnen, sowie einer Anpassung von Helligkeit und Kontrast reduziert.

Unsere Lösung: DeFiberizer

Zur Unterdrückung des Wabenmusters werden zunächst in einem Kalibrierschritt sämtliche Faserzentren in der faseroptischen Abbildung (a) registriert. Der direkte Zugriff auf die Rohdaten des Farbfilterarrays in der Kamera ermöglicht die optimierte Berechnung von individuellen Korrekturfaktoren für die Farbverteilung innerhalb der verschiedenen Zellen. Zusammen mit der Information über die lokalen Nachbarschaftsbeziehungen dienen sie als Grundlage für die anschließende Interpolation. Mit der beschriebenen Algorithmik lassen sich globale Schatteneffekte und Farbartefakte sichtbar reduzieren.

Die Software passt sich automatisch den meisten Kombinationen aus gängigen Endoskopen und geeigneten digitalen Kameramodulen an. Der Betrieb auf einer PC-Plattform lässt zudem eine Beschleunigung durch leistungsstarke Grafikhardware zu.

Integration in digitale Endoskopieplattform

Im Rahmen einer Studie mit der Abteilung Bildsysteme wurde ein Konzept für die echtzeitfähige Implementierung der DeFiberizer Technologie auf einer FPGA-basierten Hardwareplattform entwickelt. Die wesentlichen Vorteile einer Hardware-basierten Lösung sind der vergleichsweise geringe Stromverbrauch, die kompakte Bauweise und die universelle mobile Einsatzmöglichkeit gegenüber einer PC-basierten Anwendung. Nähere Informationen und Leistungsdaten können dem Projektvorschlag im Downloadbereich (siehe unten) entnommen werden.

Veröffentlichung

  • Winter, C.; Zerfaß, T.; Elter, M.; Rupp, S.; Wittenberg, T.: Physically motivated enhancement of color images for fiber endoscopy. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Springer Verlag, Heidelberg, 2007, S. 360-367.

Weitere Informationen

Medical Image Analysis – Publikationen

Hier finden Sie unsere Veröffentlichungen gegliedert nach Jahren.

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