[發明專利]基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法

在審

• 申請號: 201811293899.5
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109447975A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 肖湘江
• 申請（專利權）人: 肖湘江
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G16H50/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法。所述方法包括如下步驟：獲取手掌區域輪廓的外接四邊形點集坐標，在原圖的Cr分量圖中獲取手掌區域感興趣圖像；對獲取的所述手掌區域感興趣圖像計算灰度最大值和最小值；對獲取的所述手掌區域感興趣圖像進行分段自適應線性拉伸以獲取手掌圖像；設置紅色斑點檢測參數；對進行分段自適應線性拉伸處理的圖像計算灰度最大值和最小值；判斷灰度最大值是否大于經驗值從而設定不同的二值化起始閾值；調用Opencv的blob檢測函數檢測獲得紅色斑點數量結果。本發明提供的檢測方法先對圖像像素進行了線性拉伸，且拉伸變換函數為動態連續的，從而使斑點檢測精確、范圍擴大，方法步驟簡單，運算速度更快。

技術領域

本發明涉及圖像檢測技術領域，尤其涉及一種基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法。

背景技術

隨著計算機視覺技術的不斷發展，圖像處理技術被人們用于各種領域中。計算機診病就是其中重要的應用案例之一，由于具有自動、快捷等特點，能大幅提高診病效率，被視為未來醫學診病的發展方向。考慮到皮膚病診斷主要通過觀察皮膚表面癥狀，可以通過計算機視覺技術實現皮膚病的自動診斷過程。如何將皮膚圖像中的病變區域辨識出來是實現計算機皮膚病診斷的重要過程，有助于分析疹點數量、分布、形態大小等。本發明利用計算機視覺庫OpenCV(Open Source Computer Vision Library)提供的斑點檢測方法類SimpleBlobDetector，并通過對其進行改進，使檢測更精確，方法步驟更簡單，運算速度更快。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法。

一種基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法，包括如下步驟：獲取手掌輪廓區域的外接四邊形點集坐標，在原圖的Cr分量圖中獲取手掌區域感興趣圖像；

對獲取的所述手掌區域感興趣圖像計算灰度最大值和最小值；

對獲取的所述手掌區域感興趣圖像進行分段自適應線性拉伸以獲取手掌圖像；

設置紅色斑點檢測參數；

對進行分段自適應線性拉伸處理的圖像計算灰度最大值和最小值；

判斷灰度最大值是否大于經驗值從而設定不同的二值化起始閾值；

調用Opencv的blob檢測函數檢測獲得紅色斑點數量結果。

在本發明提供的基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法的一種較佳實施例中，所述經驗值為177像素，判斷灰度最大值是否大于經驗值177像素，若是，則設置紅色斑點檢測參數之一的二值化起始閾值為176；若否，則設置紅色斑點檢測參數之一的二值化起始閾值為173；

在本發明提供的基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法的一種較佳實施例中，所述分段自適應線性拉伸的處理方法為：

設置分段拉伸區間；

計算各所述拉伸區間內的拉伸斜率；

根據所述拉伸區間和其對應的拉伸斜率進行相應的線性拉伸處理。

在本發明提供的基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法的一種較佳實施例中，所述分段自適應線性拉伸的拉伸區間為：【0，x1】，【x1，x2】，【x2，255】，其中x1＝132，x2＝184。

在本發明提供的基于圖像的手掌紅色斑點檢測方法的一種較佳實施例中，拉伸斜率計算：【0，x1】區間段內k0＝1，該區間段為恒定區間，像素不做拉伸；【x1，x2】區間段內k1＝0.75，該區間為膚色區間，像素值向下壓縮；【x2，255】區間段內k2根據統計試驗得出該區間的像素值拉伸斜率是自適應變化的，k2的值隨灰度最大值(maxv)變化而變化，其變化公式為：