申请/专利权人：哈尔滨工业大学;南方医科大学南方医院

申请日：2024-02-06

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876262A

主分类号：G06T5/73

分类号：G06T5/73;G06T5/50;G06T7/00;G06T7/33;G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种手术视频的自监督烟雾去除方法，属于图像复原技术领域。本发明针对腹腔镜手术过程中产生的手术烟雾干扰医生视野的问题。由雾帧编码器、参考帧编码器、对齐模块、融合模块和重建模块搭建视频烟雾去除模型，将高能器械开始工作前的一帧，即烟前帧视作不对齐监督信号，采用包含N帧烟雾帧的烟雾视频序列和烟前帧Sref对视频烟雾去除模型进行训练，得到训练后视频烟雾去除模型；在实际应用中，训练后视频烟雾去除模型基于真实烟前帧和真实烟雾视频序列得到烟雾去除后视频序列。本发明方法用于烟雾视频中烟雾的去除。

主权项：1.一种手术视频的自监督烟雾去除方法，其特征在于包括，由雾帧编码器、参考帧编码器、对齐模块、融合模块和重建模块搭建视频烟雾去除模型，采用包含N帧烟雾帧的烟雾视频序列和烟前帧Sref对视频烟雾去除模型进行训练，得到训练后视频烟雾去除模型；在实际应用中，训练后视频烟雾去除模型基于真实烟前帧和真实烟雾视频序列得到烟雾去除后视频序列；采用烟前帧Sref作为监督信息对视频烟雾去除模型进行训练的方法为：对齐模块采用光流估计网络由烟前帧Sref和烟雾帧Si得到由烟前帧到烟雾帧的光流偏移量Ψi→ref；基于光流偏移量Ψi→ref将烟前帧Sref向烟雾帧Si对齐得到对齐后烟前帧Sref→i；烟前帧Sref经参考帧编码器得到参考帧特征Fref；烟雾帧Si经雾帧编码器得到烟雾帧特征Fi，基于光流偏移量Ψi→ref将参考帧特征Fref向烟雾帧特征Fi对齐，得到对齐后特征Fref→i；基于对齐后烟前帧Sref→i和烟雾帧Si得到特征掩膜Mi，采用特征掩膜Mi对对齐后特征Fref→i进行校正，得到复原参考特征融合模块基于烟雾帧Si、复原参考特征和相邻前一烟雾帧Si-1对应的融合特征Hi-1得到融合特征Hi；融合特征Hi再经重建模块得到烟雾帧Si的重建帧在视频烟雾去除模型训练过程中，根据由重建损失函数正则损失函数和对抗损失函数组合得到的总损失函数调整视频烟雾去除模型的网络参数。

全文数据：

权利要求：

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