CN110060275B - 一种人体微循环血流速度检测的方法及*** - Google Patents
一种人体微循环血流速度检测的方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种人体微循环血流速度检测的方法及***，所述方法包括以下步骤：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；对每一帧图像中的血管进行分割得到血管的轮廓和中线；采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置并生成运动轨迹图；对运动轨迹图进行投影计算得到运动目标的速度。本发明将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种人体微循环血流速度检测的方法及***，属于人工智能技术领域。
背景技术
近年来，随着中西医对心血管疾病研究工作的深入，不少医疗***对微循环的研究日趋重视，特别是许多祖国医学中的中药，在临床中，对治疗心血管疾病有着显著的作用，但对其机理并不清楚，也无法相互比较其药物效果的优异。对于人体微循环的研究，主要是研究微循环形态参数的测量，比如毛细血管密度、毛细血管中的血流速度、细胞聚集程度等。其中微循环中的血流速度是一项直观而且重要的参数指标。
微循环血流速度测量方法主要有两种，一种是通过多普勒分析仪进行测定，另外一种是对微循环的视频进行分析计算。其中，多普勒分析仪的方法是使用麻烦，成本太高，一台多普勒分析仪造价几十万。于是，通过视频分析的方法得到了更多人的研究，该方法也得到了长足的发展。目前视频分析主要的研究方法包括空间相关法、光流法、粒子图像测速法以及基于时空图的方法。
空间相关方法通过搜索最大互相关系数得到在视频序列中区域窗口位置的移动距离，瞬时速度即为空间位移除以视频序列的间隔时间的结果，但空间相关方法无法适用于视频噪声较大的情况，而且区域窗口的大小以及形状难以确定。光流法被用于估算X，Y方向的流速，但它的假设条件难以满足，即连续帧图像像素在小范围内亮度保持不变，因此光流法更适用于高帧频，高分辨率的视频图像。粒子图像测速法主要是通过测量流体中加入的示踪粒子在两次经过某一特定平面期间的位移来计算流速，但粒子图像测速法对设备的要求高且需要较高时空分辨率。近年来，一种基于ST图的方法逐渐被应用于血流速度的定量测量。ST图是时空图的缩写，该方法的思想是将细胞的运动轨迹映射到二维时空图中，将基于视频的流速测量转换为对ST图中轨迹的方向测量。但是，该方法在计算ST图的时候，计算量较大，实时性略显不足。
发明内容
针对以上方法存在的不足，本发明提出了一种人体微循环血流速度检测的方法，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。
本发明解决其技术问题采取的技术方案是：
一方面，本发明实施例提供的一种人体微循环血流速度检测的方法，包括以下步骤：
步骤1：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；
步骤2：采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；
步骤3：对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；
步骤4：采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；
步骤5：对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤1中，对甲襞微循环视频图像做去抖动，得到稳定的视频图像序列V的过程包括以下步骤：
步骤11：通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；
步骤12，甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)利用公式(1.1)进行灰度化得到图像g(x,y)；
Gray＝0.114×B+0.587×G+0.299×R (1.1)
其中，B、G、R分别为图像中每一个像素点的三种颜色分量；
步骤13，选择甲襞微循环视频图像序列的第一帧图像为参考帧图像，后面每一帧都参考第一帧图像进行偏移校正，利用公式(1.2)对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据，
其中，
分别表示第k帧图像gk(i,j)的第i行和第j列的灰度投影值，M和N分别为图像的高度和宽度，m和n分别表示投影区间长度，m和n满足下面条件：1≤m≤M,1≤n≤N；
步骤14，根据公式(1.3)计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性ρ(ω)：
其中，Pk(i)为第k帧图像第i行的灰度投影值，P1(i)为第一帧图像第i行的灰度投影值，q是偏移量相对于参考帧在一侧的搜索范围，M-2q表示图像的高度去除两侧搜索范围后的高度，即匹配区域的高度，ω是搜索偏移量；
步骤15，假设ωmin为ρ(ω)最小值时ω的值，则根据公式(1.4)计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk，
δk＝m+1-ωmin (1.4)
其中，δk为正时表明待匹配的帧向上运动了|δk|个像素，δk为负时表明向下运动了|δk|个像素；
步骤16，采用与步骤15同样的方法计算出当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到得到稳定的视频图像序列V。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤2中，采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模的过程包括以下步骤：
步骤21，从视频图像序列V中选择第一帧图像来初始化背景模型，高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
步骤22，利用公式(2.1)对视频图像序列V进行背景建模，
其中，g(x,y,t)是在t时刻图像坐标(x,y)处的灰度值，P(g(x,y,t))是该灰度值出现的概率，μt和σt分别为t时刻该像素高斯分布的期望和方差；
步骤23，根据公式(2.2)检测背景像素，
|g(x,y,t)-μt-1(x,y)|<λσt-1 (2.2)
其中，λ为高斯背景参数；
步骤24，利用公式(2.3)、公式(2.4)和公式(2.5)分别对高斯模型的期望、标准差和方差进行更新；
μt(x,y)=(1-α)*μt-1(x,y)+α*g(x,y,t) (2.3)
步骤25，重复步骤23和步骤24，直至背景像素检测完毕为止，得到背景模型GM。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤3中，对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线的过程包括以下步骤：
步骤31，选择合适的阈值Th，根据公式(3.1)对景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，血管区域集合H中包括若干个分割出来的血管h；
步骤32，从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行细化，提取骨架，得到血管h的中线E。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤4中，采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置和运动轨迹图的过程包括以下步骤：
步骤41，利用公式(4.1)对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
D(x,y)＝|f(x,y)-GM(x,y)| (4.1)
步骤42，设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则，D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
步骤43，根据步骤32得到的中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
步骤44，根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，运动轨迹图就是把微循环中血流速度的测量转换为对二维图像中运动目标轨迹方向的测量，即对运动轨迹图中的轨迹的斜率进行计算就可以得到血流速度，得到的运动轨迹图。
作为本实施例一种可能的实现方式，对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度的过程包括以下步骤：
步骤51，利用公式(5.1)对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
其中，M和N分别为图像的高度和宽度，运算符┖┚表示下取整，投影坐标(t,s)与原坐标(x,y)之间的对应关系；
步骤52，对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
步骤53，从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
步骤54，计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。
另一方面，本发明实施例提供的一种人体微循环血流速度检测的***，包括：
视频图像序列获取模块，用于对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；
背景建模模块，用于采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；
图像血管分割模块，用于对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；
运动轨迹模块，用于采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；
投影模块，用于对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述视频图像序列获取模块包括：
视频影像文件模块，用于通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；
图像灰度化模块，用于对甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)进行灰度化得到图像g(x,y)；
图像投影模块，用于选择甲襞微循环视频图像序列的第一帧图像为参考帧图像，后面每一帧都参考第一帧图像进行偏移校正，对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据；
相关性计算模块，用于计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性ρ(ω)；
动矢量计算模块，用于计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk；
图像平移模块，用于计算当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，并对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到得到稳定的视频图像序列V。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述背景建模模块包括：
背景模型初始化模块，用于从视频图像序列V中选择第一帧图像来初始化背景模型，高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
建模模块，用于对视频图像序列V进行背景建模；
背景像素检测模块，用于检测背景像素；
更新模块，用于对高斯模型的期望、标准差和方差进行更新。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述图像血管分割模块包括：
背景模型二值化模块，用于选择合适的阈值Th，对景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，血管区域集合H中包括若干个分割出来的血管h；
骨架提取模块，用于从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行细化，提取骨架，得到血管h的中线E。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述运动轨迹模块包括：
差分模块，用于对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
运动目标二值化模块，用于设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则，D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
距离集合模块，用于中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
运动轨迹图生成模块，用于根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置运动轨迹图W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，运动轨迹图就是把微循环中血流速度的测量转换为对二维图像中运动目标轨迹方向的测量，即对运动轨迹图中的轨迹的斜率进行计算就可以得到血流速度，得到的运动轨迹图。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述投影模块包括：
S方向投影模块，用于对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
方差计算模块，用于对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
投影角度模块，用以从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
角度余切计算模块，用于计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。
本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：
本发明实施例的技术方案的一种人体微循环血流速度检测的方法，首先对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V，再采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模，然后对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线，再采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置并据此生成运动轨迹图，最后对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。本发明主要用于自动检测甲襞微循环血流速度，将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。
本发明实施例的技术方案的一种人体微循环血流速度检测的***包括：视频图像序列获取模块，用于对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；背景建模模块，用于采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；图像血管分割模块，用于对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；运动轨迹模块，用于采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；投影模块，用于对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。本发明主要用于自动检测甲襞微循环血流速度，将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。
附图说明：
图1是根据一示例性实施例示出的一种人体微循环血流速度检测的方法的流程图；
图2为甲襞微循环视频的一帧图像；
图3为甲襞微循环血管中血浆的一种运动轨迹图；
图4为运动轨迹的投影坐标(t,s)与原坐标(x,y)之间的对应关系示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种人体微循环血流速度检测的***的示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
图1是根据一示例性实施例示出的一种人体微循环血流速度检测的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例提供的一种人体微循环血流速度检测的方法，包括以下步骤：
步骤1：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V。
对甲襞微循环视频图像做去抖动，得到稳定的视频图像序列V的过程包括以下步骤：
步骤11：通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；
步骤12，对如图2所示的甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)，利用公式(1.1)进行灰度化得到图像g(x,y)；
Gray＝0.114×B+0.587×G+0.299×R (1.1)
其中，B、G、R分别为图像中每一个像素点的三种颜色分量；
步骤13，选择甲襞微循环视频图像序列的第一帧图像为参考帧图像，后面每一帧都参考第一帧图像进行偏移校正，利用公式(1.2)对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据，
其中，
分别表示第k帧图像gk(i,j)的第i行和第j列的灰度投影值，M和N分别为图像的高度和宽度，m和n分别表示投影区间长度，m和n满足下面条件：1≤m≤M,1≤n≤N；
步骤14，根据公式(1.3)计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性ρ(ω)：
其中，Pk(i)为第k帧图像第i行的灰度投影值，P1(i)为第一帧图像第i行的灰度投影值，q是偏移量相对于参考帧在一侧的搜索范围，M-2q表示图像的高度去除两侧搜索范围后的高度，即匹配区域的高度，ω是搜索偏移量；
步骤15，假设ωmin为ρ(ω)最小值时ω的值，则根据公式(1.4)计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk，
δk＝m+1-ωmin (1.4)
其中，δk为正时表明待匹配的帧向上运动了|δk|个像素，δk为负时表明向下运动了|δk|个像素；
步骤16，采用与步骤15同样的方法计算出当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到得到稳定的视频图像序列V。
步骤2：采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模。
采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模的过程包括以下步骤：
步骤21，从视频图像序列V中选择第一帧图像来初始化背景模型，高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
步骤22，利用公式(2.1)对视频图像序列V进行背景建模，
其中，g(x,y,t)是在t时刻图像坐标(x,y)处的灰度值，P(g(x,y,t))是该灰度值出现的概率，μt和σt分别为t时刻该像素高斯分布的期望和方差；
步骤23，根据公式(2.2)检测背景像素，
|g(x,y,t)-μt-1(x,y)|<λσt-1 (2.2)
其中，λ为高斯背景参数；
步骤24，利用公式(2.3)、公式(2.4)和公式(2.5)分别对高斯模型的期望、标准差和方差进行更新；
μt(x,y)=(1-α)*μt-1(x,y)+α*g(x,y,t) (2.3)
步骤25，重复步骤23和步骤24，直至背景像素检测完毕为止，得到背景模型GM。
步骤3：对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线。
对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线的过程包括以下步骤：
步骤31，选择合适的阈值Th，根据公式(3.1)对景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，血管区域集合H中包括若干个分割出来的血管h；
步骤32，从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行细化，提取骨架，得到血管h的中线E。
步骤4：采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图。
采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置和运动轨迹图的过程包括以下步骤：
步骤41，利用公式(4.1)对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
D(x,y)＝|f(x,y)-GM(x,y)| (4.1)
步骤42，设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则，D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
步骤43，根据步骤32得到的中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
步骤44，根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，运动轨迹图就是把微循环中血流速度的测量转换为对二维图像中运动目标轨迹方向的测量，即对运动轨迹图中的轨迹的斜率进行计算就可以得到血流速度，得到的运动轨迹图，如图3所示。
步骤5：对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。
对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度的过程包括以下步骤：
步骤51，利用公式(5.1)对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
其中，M和N分别为图像的高度和宽度，运算符┖┚表示下取整，例如:┖X┚则是对X进行下取整运算；投影坐标(t,s)与原坐标(x,y)之间的对应关系如图4所示；
步骤52，对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
步骤53，从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
步骤54，计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。：
本发明将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测。
图5是根据一示例性实施例示出的一种基于背景差分和投影的人体微循环血流速度检测***的示意图。如图5所示，本实施例提供的一种基于背景差分和投影的人体微循环血流速度检测***，包括：
视频图像序列获取模块，用于对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；
背景建模模块，用于采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；
图像血管分割模块，用于对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；
运动轨迹模块，用于采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；
投影模块，用于对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。
在本实施例一种可能的实现方式中，所述视频图像序列获取模块包括：视频影像文件模块、图像灰度化模块、图像投影模块、相关性计算模块、动矢量计算模块和图像平移模块；
视频影像文件模块通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；图像灰度化模块对如图2所示的甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)利用公式(1.1)进行灰度化处理得到图像g(x,y)；
Gray＝0.114×B+0.587×G+0.299×R (1.1)
其中，B、G、R分别为图像中每一个像素点的三种颜色分量；
图像投影模块选择视频图像序列的第一帧为参考帧图像，对后面每一帧都参考第一帧进行偏移校正，利用公式(1.2)对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据，
其中，
分别表示第k帧图像gk(i,j)的第i行和第j列的灰度投影值，M和N分别为图像的高度和宽度，m和n分别表示投影区间长度，m和n满足下面条件：1≤m≤M,1≤n≤N；
相关性计算模块根据公式(1.3)计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性，
其中，Pk(i)为第k帧图像第i行的灰度投影值，P1(i)为第一帧图像第i行的灰度投影值，q是偏移量相对于参考帧在一侧的搜索范围，M-2q表示图像的高度去除两侧搜索范围后的高度，即匹配区域的高度，ω是搜索偏移量；
假设ωmin为ρ(ω)最小值时ω的值，动矢量计算模块根据公式(1.4)可以计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk，
δk＝m+1-ωmin (1.4)
其中，δk为正时表明待匹配的帧向上运动了|δk|个像素，为负时表明向下运动了|δk|个像素；
采用同样的方法，图像平移模块可以计算出当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到得到稳定的视频图像序列V。
在本实施例一种可能的实现方式中，所述背景建模模块包括：背景模型初始化模块、建模模块、背景像素检测模块和更新模块；
背景模型初始化模块从V中选择第一帧图像来初始化背景模型，将高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
建模模块利用公式(2.1)对V进行背景建模，
其中，g(x,y,t)是在t时刻图像坐标(x,y)处的灰度值，P(g(x,y,t))是该灰度值出现的概率，μt和σt分别为t时刻该像素高斯分布的期望和方差；
背景像素检测模块根据公式(2.2)检测背景像素，
|g(x,y,t)-μt-1(x,y)|<λσt-1 (2.2)
其中，λ为高斯背景参数；
更新模块利用公式(2.3)、(2.4)和(2.5)分别对高斯模型的期望，标准差和方差进行更新；
μt(x,y)=(1-α)*μt-1(x,y)+α*g(x,y,t) (2.3)
背景像素检测模块和更新模块相互交替，检测背景像素并对高斯模型的期望，标准差和方差进行更新，直至背景像素检测完毕为止，得到背景模型GM。
在本实施例一种可能的实现方式中，所述图像血管分割模块包括：背景模型二值化模块和骨架提取模块；
背景模型二值化模块对得到的背景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)，选择合适的阈值Th后根据公式(3.1)对图像进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，H中包括若干个分割出来的血管h；
骨架提取模块从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行细化，提取骨架，得到血管h的中线E。
在本实施例一种可能的实现方式中，所述运动轨迹模块包括：差分模块、运动目标二值化模块、距离集合模块和运动轨迹图生成模块；
差分模块利用公式(4.1)对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
D(x,y)＝|f(x,y)-GM(x,y)| (4.1)
运动目标二值化模块设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则，D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
距离集合模块对得到的中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
运动轨迹图生成模块根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，运动轨迹图就是把微循环中血流速度的测量转换为对二维图像中运动目标轨迹方向的测量，即对运动轨迹图中的轨迹的斜率进行计算就可以得到血流速度，得到的运动轨迹图，如图3所示。
在本实施例一种可能的实现方式中，所述投影模块包括：S方向投影模块、方差计算模块、投影角度模块和角度余切计算模块；
S方向投影模块利用公式(5.1)对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
其中，M和N分别为图像的高度和宽度，运算符┖┚表示下取整，投影坐标(t,s)与原坐标(x,y)之间的对应关系如图4所示；
方差计算模块对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
投影角度模块从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
角度余切计算模块计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。
本发明主要用于自动检测甲襞微循环血流速度，将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。
以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视作为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种人体微循环血流速度检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；
步骤2：采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；
步骤3：对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；
步骤4：采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；
步骤5：对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度；
在步骤1中，对甲襞微循环视频图像做去抖动，得到稳定的视频图像序列V的过程包括以下步骤：
步骤11：通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；
步骤12，甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)利用公式(1.1)进行灰度化处理得到图像g(x,y)；
Gray＝0.114×B+0.587×G+0.299×R (1.1)
其中，B、G、R分别为图像中每一个像素点的三种颜色分量；
步骤13，选择甲襞微循环视频图像序列的第一帧图像为参考帧图像，对后面每一帧都参考第一帧图像进行偏移校正，利用公式(1.2)对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据，
其中，
分别表示第k帧图像gk(i,j)的第i行和第j列的灰度投影值，M和N分别为图像的高度和宽度，m和n分别表示投影区间长度，1≤m≤M,1≤n≤N；
步骤14，根据公式(1.3)计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性ρ(ω)：
其中，Pk(i)为第k帧图像第i行的灰度投影值，P1(i)为第一帧图像第i行的灰度投影值，q是偏移量相对于参考帧在一侧的搜索范围，M-2q表示图像的高度去除两侧搜索范围后的高度，ω是搜索偏移量；
步骤15，假设ωmin为ρ(ω)最小值时ω的值，则根据公式(1.4)计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk，
δk＝m+1-ωmin (1.4)
其中，δk为正时表明待匹配的帧向上运动了|δk|个像素，δk为负时表明向下运动了|δk|个像素；
步骤16，采用与步骤15同样的方法计算出当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到稳定的视频图像序列V；
在步骤2中，采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模的过程包括以下步骤：
步骤21，从视频图像序列V中选择第一帧图像来初始化背景模型，高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
步骤22，利用公式(2.1)对视频图像序列V进行背景建模，
其中，g(x,y,t)是在t时刻图像坐标(x,y)处的灰度值，P(g(x,y,t))是该灰度值出现的概率，μt和σt分别为t时刻该像素高斯分布的期望和方差；
步骤23，根据公式(2.2)检测背景像素，
|g(x,y,t)-μt-1(x,y)|<λσt-1 (2.2)
其中，λ为高斯背景参数；
步骤24，利用公式(2.3)、公式(2.4)和公式(2.5)分别对高斯模型的期望、标准差和方差进行更新；
μt(x,y)＝(1-α)*μt-1(x,y)+α*g(x,y,t) (2.3)
步骤25，重复步骤23和步骤24，直至背景像素检测完毕为止，得到背景模型GM；
在步骤3中，对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线的过程包括以下步骤：
步骤31，选择合适的阈值Th，根据公式(3.1)对景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，血管区域集合H中包括若干个分割出来的血管h；
步骤32，从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行提取骨架，得到血管h的中线E；
在步骤4中，采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置和运动轨迹图的过程包括以下步骤：
步骤41，利用公式(4.1)对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
D(x,y)＝|f(x,y)-GM(x,y)|(4.1)
步骤42，设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
步骤43，根据步骤32得到的中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
步骤44，根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，得到的运动轨迹图；
在步骤5中，对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度的过程包括以下步骤：
步骤51，利用公式(5.1)对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
其中，M和N分别为图像的高度和宽度，运算符┖┚表示下取整；
步骤52，对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
步骤53，从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
步骤54，计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。
2.一种人体微循环血流速度检测的***，其特征在于，包括：
视频图像序列获取模块，用于对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；
背景建模模块，用于采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；
图像血管分割模块，用于对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；
运动轨迹模块，用于采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；
投影模块，用于对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度；
所述视频图像序列获取模块包括：
视频影像文件模块，用于通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；
图像灰度化模块，用于对甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)进行灰度化得到图像g(x,y)；
图像投影模块，用于选择甲襞微循环视频图像序列的第一帧图像为参考帧图像，后面每一帧都参考第一帧图像进行偏移校正，对图像在行方向和列方向上分别进行投影得到两个独立的一维数据；
相关性计算模块，用于计算第k帧图像的行灰度投影曲线与参考帧图像行投影曲线的相关性ρ(ω)；
动矢量计算模块，用于计算第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的运动矢量δk；
图像平移模块，用于计算当前帧图像在水平方向的运动矢量Δk，并对当前帧图像水平方向平移-Δk，在垂直方向平移-δk，即可得到稳定的视频图像序列V；
所述背景建模模块包括：
背景模型初始化模块，用于从视频图像序列V中选择第一帧图像来初始化背景模型，高斯函数的期望初始化为图像像素的灰度值，标准差初始化为常数c，则方差为c2；
建模模块，用于对视频图像序列V进行背景建模；
背景像素检测模块，用于检测背景像素；
更新模块，用于对高斯模型的期望、标准差和方差进行更新；
所述图像血管分割模块包括：
背景模型二值化模块，用于选择合适的阈值Th，对景模型GM图像中任意一点的灰度值GM(x,y)进行二值化得到二值图像B(x,y)，取其中白色连通区域得到血管区域集合H，血管区域集合H中包括若干个分割出来的血管h；
骨架提取模块，用于从血管集合H中选择一个目标血管h，利用数学形态学的骨架提取方法进行细化，提取骨架，得到血管h的中线E；
所述运动轨迹模块包括：
差分模块，用于对当前帧图像f(x,y)与背景图像GM(x,y)进行差分，得到运动目标图像D(x,y)；
运动目标二值化模块，用于设置一个阈值T，对运动目标图像进行二值化，若D(x,y)>T，则D(x,y)＝255，否则，D(x,y)＝0，得到新的二值图像D(x,y)中的白色像素区域就是运动目标；
距离集合模块，用于中线与运动目标D(x,y)做与运算，得到交点集合HJ，对HJ中的每个点计算到中线一端的距离，得到距离集合Hd；
运动轨迹图生成模块，用于根据每一帧的距离集合Hd生成运动轨迹图W，设置运动轨迹图W的初始像素值均为0，其横坐标代表视频帧数，纵坐标代表中线上每一个点到中线端点的距离，对于第i帧图像，其距离集合为Hdi，则对Hdi中的每个元素a，令W(i，a)＝255，得到的运动轨迹图；
所述投影模块包括：
S方向投影模块，用于对运动轨迹图W在S方向进行投影，投影角度θ的值从0旋转到π，得到一个投影集合Hw；
方差计算模块，用于对集合Hw中的每一个直方图，都计算其方差并将该方差放入集合Hσ；
投影角度模块，用以从方差集合Hσ中，选择最大的元素，并根据该元素从集合Hw中找到对应的投影直方图，从而找到该投影直方图的投影角度θ；
角度余切计算模块，用于计算角度θ的余切，就可得到血流速度v，即v＝cotθ。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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