[发明专利]一种应用于急性中毒安全预评价的系统

权利要求书

1.一种应用于急性中毒安全预评价的系统，其特征在于，所述应用于急性中毒安全预评价的系统包括：

图像检测模块，用于采集到急性中毒部位的数字视频传输给计算机或数字处理器，并对视频每帧进行二值化处理和边缘检测；

提取模块，用于提取出急性中毒部位图像轮廓曲线；经程序自动处理后，利用统计模型评价得中毒等级，并将中毒等级测量结果数据和标注过的图片生成记录报告；所述提取模块提取出急性中毒部位图像轮廓曲线中，对图像检测模块传输的图像提取颜色特征和自适应LBP算子特征；建立多特征底秩矩阵表示模型；对急性中毒部位图像准确区域校正，输出定位后的急性中毒部位图像；

诊断模块，用于根据中毒等级测量结果数据和记录报告，调用计算机数据库预存的治疗方案，输出治疗建议。

2.如权利要求1所述的应用于急性中毒安全预评价的系统，其特征在于，提取自适应LBP算子特征算法的具体步骤如下：

(1)将输入系统的图像转换成灰度图像，对图像{grayv(i,j)}像素灰度值求和，再获取平均值：

(2)利用总的纹理特征去除背景，计算图像的像素灰度值与平均像素灰度值的差值的绝对值之和，求其平均值：

利用局部纹理特征去除背景，用3×3大小的滑动窗口，遍历图像，求取中心像素灰度值与周边像素灰度值之差，在每一个窗口图像内求取平均值：

(3)拟合计算自适应阈值：

所述多特征底秩矩阵表示模型：

s.t.X_i＝X_iA_i+E_i,i＝1,…,K

其中α是大于0的系数，用来度量噪声和野点带来的误差；

急性中毒部位图像准确区域获得方法包括：

根据急性中毒部位图像比例留下每个子空间的外接矩阵为不确定急性中毒部位图像区域；

设置一个跳变函数f(i,j)，对不确定急性中毒部位图像区域进行精确定位，确定急性中毒部位图像的上下边界：

其中c(i,j)为

c(i,j)＝LBP_8,1(i,j)-LBP_8,1(i,j-1)

上两式中i＝1,2,3,4,…N,j＝2,3,4,…M，因此任意一行i的跳变次数和S(i)为：

如果任意一行跳变次数的和S(i≥12)，则这一行就有可能属于急性中毒部位图像；由上至下对整幅图像进行扫描，找出所有满足S(i≥12)的行，并记录下这一行的行数i；如果有连续的h行满足S(i≥12)，则得到一个宽度为M，高度为h的矩形区域，这个区域是急性中毒部位图像车牌区域，图像中不具有此特征的区域得到排除。

3.如权利要求1所述的应用于急性中毒安全预评价的系统，其特征在于，图像检测模块的边缘检测方法包括：

步骤一，图像获取，通过摄像头拍照获取待评价急性中毒部位图像；

步骤二，图像灰度化，为方便图像的边缘提取，利用数字图像处理中RGB图像的R、G、B各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：

Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11；

步骤三，图像边缘提取，利用数字图像处理方法中的Roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，我们根据具体模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，使用模板如下：

E(i,j)＝|F(i,j)-F(i+1,j+1)|+|F(i+1,j)-F(i,j+1)|；

步骤四，图像处理，利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：

步骤五，图像边缘统计信息计算，分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像F统计信息为sum_orig,滤波处理后的参考图像F2统计信息为sum_filter,具体计算公式如下：

其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3。