[發明專利]一種皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別的方法、系統及手機有效
| 申請號: | 201910304531.2 | 申請日: | 2019-04-16 |
| 公開(公告)號: | CN110070024B | 公開(公告)日: | 2020-05-05 |
| 發明(設計)人: | 蔡福滿;江小瓊;王昱;石夫乾;陳麗萍;鄧海松;江詩鈺 | 申請(專利權)人: | 溫州醫科大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00;G06T7/11 |
| 代理公司: | 溫州名創知識產權代理有限公司 33258 | 代理人: | 陳加利 |
| 地址: | 325000 浙江省溫州市甌海*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 皮膚 壓力 損傷 成像 圖像 識別 方法 系統 手機 | ||
1.一種皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別的方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
步驟S1、獲取多張原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像;
步驟S2、對每一張原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均標記有相應的標簽,且進一步對每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均進行圖像分割處理,分割出每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像的目標區域圖像;
步驟S3、對已分割出的每一個目標區域圖像進行圖像特征提取,得到每一個目標區域圖像特征提取后的特征數據,且進一步將每一個目標區域圖像特征提取后的特征數據進行預處理并建立數據集;
步驟S4、基于預設的機器學方法,對所述數據集中的預處理后的特征數據進行訓練,構建出皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別模型;
步驟S5、獲取一張待測皮膚熱成像圖像并導入所構建出的皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別模型中進行檢測,確定出所述待測皮膚熱成像圖像是否為皮膚壓力性損傷熱成像圖像;
所述步驟S2具體包括:
若某一張原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像與預設的皮膚壓力性損傷熱成像圖像的匹配度大于預設閾值時,則標記標簽為1;反之,則標記標簽為0;
待所有原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像標簽標記完成后,對每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均進行真彩色增強處理;其中,所述真彩色增強處理為圖像色彩保持不變,但像亮度增強;
基于預設的視覺顏色聚類的彩色圖像分割方法,對每一張真彩色增強處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均進行圖像分割處理,分割出每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像的目標區域圖像;
所述對每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均進行真彩色增強處理的具體步驟包括:
將每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中的R、G、B分量均對應轉換為H、I、S分量來表示;
利用灰度線性變換方法,增強每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中已轉換的I分量;
待每一張灰度線性變換后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中I分量增強后,將每一張灰度線性變換后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像的H、I、S分量逆轉換為R、G、B分量來表示,得到每一張真彩色增強處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像;
所述基于預設的視覺顏色聚類的彩色圖像分割方法,對每一張真彩色增強處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像均進行圖像分割處理,分割出每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像的目標區域圖像的具體步驟包括:
確定灰度閾值;
將每一張真彩色增強處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像進行灰度化處理,得到每一張灰度化處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中各像素的灰度值,且進一步在每一張灰度化處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中,篩選出灰度值與所述灰度閾值相等的像素并保留下來,得到每一張灰度化處理后的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像中由所保留像素形成的灰度圖像;
將所得到的各灰度圖像均逆轉換為對應的RGB圖像后,進一步均轉換為H、I、S分量表示的圖像;
使用基于預設的視覺顏色聚類方法,對各灰度圖像轉換為H、I、S表示圖像中的H、I、S分量分別進行聚類計算,并進一步進行區域合并及刪除操作,得到以H、I、S分量表示的各目標區域圖像;
將所得到的以H、I、S分量表示的各目標區域圖像分別逆轉換為對應的RGB圖像作為分割后的每一張已有標簽的原始皮膚壓力性損傷熱成像圖像的目標區域圖像輸出。
2.如權利要求1所述的皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別的方法,其特征在于,所述步驟S3中的“對已分割出的每一個目標區域圖像進行圖像特征提取”的具體步驟包括:
對已分割出的每一個目標區域圖像的近似熵和樣本熵進行提取并作為主要特征,且進一步使用顏色統計特征提取方法、灰度共生矩陣方法及局部二值化方法,對已分割出的每一個目標區域圖像的顏色直方圖、顏色矩、能量、對比度、紋理熵、圖像局部二值化特征進行提取并作為補充特征。
3.如權利要求1所述的皮膚壓力性損傷熱成像圖像識別的方法,其特征在于,所述步驟S4中的“預設的機器學方法”為支持向量機算法或BP神經網路算法。
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