[发明专利]基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811410151.9 申请日: 2018-11-23
公开(公告)号: CN109452941B 公开(公告)日: 2021-04-23
发明(设计)人: 陈智能;包红云;李学恩;徐毅;沈文彬 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: A61B5/107 分类号: A61B5/107;G06T7/62;G06T5/00
代理公司: 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 代理人: 郭文浩
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 图片 边界 提取 肢体 测量方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

步骤S10,获取包含待测量肢体图像信息的输入图像并统一到固定尺寸;

步骤S20,通过透视变换对输入图像进行去畸变处理,得到矫正图像;

步骤S30,对所述矫正图像进行肢体边界区域提取,得到肢体的上边界和下边界;

步骤S40,基于步骤S30获取得上边界和下边界,获取所有位置的对应点肢体周径;

其中,步骤S20中进行所述去畸变处理时,以标准正方形为参照物;

其中,所述步骤S30中“肢体边界区域提取”,其方法为:

通过二值化边界方法与GrabCut方法分别进行边界区域提取,取两对边界中较小部分进行融合;

其中,融合过程中制定肢体流线型规则,对于肢体以N个像素为边界,横向相邻像素,如果纵向相差N像素以上,称为存在断层,如出现断层,使用线性插值法通过两侧符合流线型的像素补齐,其中N为阈值;

其中,所述二值化边界方法包括:

提取标注的肢体部分图像,将图像转换为HSV颜色空间,其中,H是色相、S是饱和度、V是明度,当S=0时,只有灰度;

通过如下公式提取饱和度信息S,

其中,R、G、B为像素点的三原色信息;

并依据饱和度信息S将图片转化为基于饱和度信息的灰度图像进行处理,得到灰度处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述输入图像还包括标定板图像,所述标定板图像位于所述待测量肢体图像的一侧原始图像。

3.根据权利要求2所述的基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述输入图像为通过摄像装置获取的原始图像,

或者

所述输入图像所述原始图像经过如下步骤处理后的图像,步骤包括:

步骤S11,将所述原始图像的预设部位框定在预设框内;所述预设部位包括所述标定板和所述待测量肢体图像信息;

步骤S12,将步骤S11中所述预设框内的图像片变换至预设尺寸,得到第一图像,将第一图像作为输入图像。

4.根据权利要求3所述的基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述步骤S12中“将步骤S11中所述预设框内的图像片变换至预设尺寸”,其变换方法为双线性插值法。

5.根据权利要求3所述的基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述步骤S20之前还包括:

步骤S13,对第一图像的图像进行二值化处理,得到第二图像;并将输入图像更新为第二图像;

步骤S14,对第二图像进行轮廓查找,识别所述标定板的图像。

6.根据权利要求5所述的基于图片正畸与边界提取的肢体周径测量方法,其特征在于,所述步骤S13包括:

步骤S131,将第一图像转换为灰度图像;

步骤S132,使用预设的高斯核对步骤S131中获取的灰度图像进行高斯模糊处理;

步骤S133,使用二值阈值化方法对步骤S132中进行高斯模糊处理后的灰度图像进行处理。

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