[發(fā)明專利]一種檢測活體內(nèi)色度異常的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510069726.5
• 申請日: 2015-02-10
• 公開（公告）號: CN104658014B
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白家蓮;袁建;劉開兵
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶金山科技（集團(tuán)）有限公司
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/62
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務(wù)所(普通合伙)50211
• 代理人: 郭云

1.一種檢測活體內(nèi)色度異常的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間和RGB顏色空間，分別從所述HSV顏色空間和RGB顏色空間中提取圖像光譜特征數(shù)據(jù)，首先篩選出符合圖像光譜特征數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)條件的像素點(diǎn)，該像素點(diǎn)定義為初篩像素點(diǎn)；

所述步驟1包括：

步驟1-1，計(jì)算機(jī)醫(yī)用影像工作站接收來自便攜式圖像記錄儀數(shù)據(jù)存儲單元的圖像數(shù)據(jù)，將存儲單元的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間和RGB顏色空間，獲得在HSV顏色空間中整幅圖像的平均色調(diào)值H_avg，平均飽和度值S_avg，獲得在RGB顏色空間中整幅圖像的紅色分量平均值R_avg，綠色分量平均值G_avg，藍(lán)色分量平均值B_avg，從所述HSV顏色空間和RGB顏色空間中提取該圖像的圖像光譜特征數(shù)據(jù)，所述圖像光譜特征數(shù)據(jù)作為所述預(yù)設(shè)條件的像素點(diǎn)閾值設(shè)定基礎(chǔ)；

步驟1-2，所述存儲單元的圖像數(shù)據(jù)中，單一像素點(diǎn)的像素點(diǎn)光譜特征數(shù)據(jù)是HSV顏色空間中像素點(diǎn)的色調(diào)值H，飽和度值S，亮度值V，以及在RGB顏色空間中像素點(diǎn)的紅色分量R，綠色分量G，藍(lán)色分量B，如果該像素點(diǎn)光譜特征數(shù)據(jù)在圖像光譜特征數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，將該像素點(diǎn)篩選出來，該像素點(diǎn)定義為初篩像素點(diǎn)；

所述預(yù)設(shè)條件為圖像中各個像素點(diǎn)的色調(diào)值H滿足在區(qū)間[0°，30°]或[340°，360°]之間，飽和度值S在區(qū)間[0.5，1.0]內(nèi)，亮度值V在區(qū)間[0.25，1.0]內(nèi)，用公式表示為：

其中，p(x，y)為圖像中的任意一個像素點(diǎn)，H，S，V是HSV顏色空間中每個圖像像素點(diǎn)的色調(diào)值、飽和度值和亮度值；

通過以上的條件篩選后，能夠檢測圖像中色度異常的像素點(diǎn)，但同時引入了大量色度正常的像素點(diǎn)，所述預(yù)設(shè)條件根據(jù)提取的圖像光譜特征作進(jìn)一步調(diào)整，由公式：

計(jì)算出新的色調(diào)門限閾值H_th，判斷像素點(diǎn)p(x，y)是否為色度異常像素點(diǎn)的條件變?yōu)椋?!-- SIPO -->

為進(jìn)一步減小對色度異常像素點(diǎn)的誤檢，在RGB顏色空間中，對以上所述篩選出的色度異常像素點(diǎn)通過公式：

進(jìn)一步篩選得到所述的初篩像素點(diǎn)；

步驟2，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型對所述初篩像素點(diǎn)進(jìn)行再次篩選，得到色度異常像素點(diǎn)，該像素點(diǎn)定義為異常像素點(diǎn)；

步驟3，圖像中連續(xù)分布的異常像素點(diǎn)組成異常塊，獲取各異常塊中的異常像素點(diǎn)的數(shù)量，其中異常像素點(diǎn)數(shù)量最多的異常塊定義為最大異常塊，將最大異常塊與色度異常圖像的預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，所述最大異常塊的異常像素點(diǎn)數(shù)量如果大于所述預(yù)設(shè)閾值則說明所述圖像為色度異常圖像，如果小于所述預(yù)設(shè)閾值則說明所述圖像為色度正常圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測活體內(nèi)色度異常的方法，其特征在于，所述步驟2包括：

步驟2-1，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型包括輸入層、輸出層、隱含層，采集活體內(nèi)圖像中色度異常像素點(diǎn)和色度正常像素點(diǎn)的R、G、B值，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的三維特征向量輸入，選擇樣本S{x₁,x₂,...,x_n}為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，其中，x_i,i＝1,2,...,n為三維特征向量，即像素的RGB向量值，n為樣本個數(shù)；輸出層為一維特征向量T＝{m₁,m₂,...,m_n},m_i＝0,1為像素點(diǎn)對應(yīng)的結(jié)果輸出，0表示色度正常，1表示色度異常，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層考慮到計(jì)算的復(fù)雜度，中間層采用一層，神經(jīng)元設(shè)為5個，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的傳遞函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng)度的函數(shù)又稱刺激函數(shù)，采用Sigmoid函數(shù)，即

f(x)=11-e-x;]]>

步驟2-2，將初篩像素點(diǎn)輸入到經(jīng)過步驟2-1訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對每個初篩像素點(diǎn)進(jìn)行判斷，直到整幅圖像結(jié)束，檢測出整幅圖像中真正的異常像素點(diǎn)。