[发明专利]基于物联网和云计算的智慧病房监控系统

权利要求书

1.基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述系统包括：监控数据获取模块、云端服务器和可视化显示模块；

所述监控数据获取模块，用于通过基于物联网的病房监控摄像头采集病房的实时视频并实时上传至云端服务器；

所述云端服务器包括图像分割模块、噪声识别模块、白点筛选模块和图像增强模块；

所述图像分割模块，用于将所述实时视频的每个视频帧分割为至少两个小块图像；

所述噪声识别模块，用于在每个小块图像的每个分量通道下，分别以每个像素点作为种子点进行区域生长，获得每个像素点对应的生长区域，根据每个像素点的所述生长区域与其他像素点的所述生长区域的重合情况，获得每个像素点对应的综合一致度，根据所述综合一致度获得对应分量通道下的非噪声点和噪声点；

所述白点筛选模块，用于在每个分量通道下，对所述小块图像进行去噪，获得每个所述非噪声点去噪前后的噪声差异，根据所述噪声差异、所述综合一致度和通道值，获得每个非噪声点的白点显著值，根据所述白点显著值筛选出对应分量通道的白点通道值；

图像增强模块，用于根据每个所述分量通道下的所述白点通道值对所述小块图像中的非噪声点进行最大白点化增强，结合去噪后所述噪声点的通道值，获得小块增强图像；

所述可视化显示模块，用于将所述小块增强图像合并，获得对应的视频增强帧，获得实时增强视频，将所述实时增强视频进行可视化显示。

2.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述将所述实时视频的每个视频帧分割为至少两个小块图像，包括：

对所述视频帧进行超像素分割，将所述视频帧分割为至少两个超像素块，所述超像素块为所述小块图像。

3.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述获得每个像素点对应的生长区域，包括：

以每个像素点为中心建立预设邻域范围的窗口，在每个所述窗口中，中心点的灰度值分别与对应的预设邻域范围内每个其他像素点的灰度值计算差异，取差异的中位数作为对应的相似半径；所述小块图像中所有像素点的所述相似半径的平均值作为相似半径阈值，以所述相似半径阈值作为区域生长过程中的生长条件参数进行区域生长，获得所述生长区域。

4.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述获得每个像素点对应的综合一致度，包括：

将每个像素点的所述生长区域分别与其他像素点的所述生长区域计算重合情况，当所述重合情况为完全重合时，将两个像素点对应的一致影响度设置为预设标签值；当所述重合情况为不完全重合时，不设置两个像素点对应的一致影响度；将每个像素点对应的所有标签值累加，获得综合一致度。

5.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述获得对应分量通道下的非噪声点和噪声点，包括：

所有所述综合一致度经过层次聚类后分为两个类别，以两个类别中综合一致度的平均值最大的一个类别中的像素点作为所述非噪声点，另一个类别对应的像素点为所述噪声点。

6.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述获得每个所述非噪声点去噪前后的噪声差异，包括：

所述去噪的方法为高斯去噪，所述高斯去噪的去噪窗口大小为预设尺寸，所述小块图像中每个非噪声点的去噪后的通道值与对应分量通道的去噪前的通道值的差异为对应分量通道下的噪声差异。

7.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述获得每个非噪声点的白点显著值，包括：

将所述综合一致度归一化，获得归一化值，将所述归一化值与预设常数系数的和作为矫正归一化值，将所述非噪声点的噪声差异与对应的所述矫正归一化值的比值作为像素点突出度，将所述像素点突出度与对应所述非噪声点的通道值的乘积作为对应的白点显著值。

8.根据权利要求1所述的基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，其特征在于，所述根据所述白点显著值筛选出对应分量通道的白点通道值，包括：

在每个分量通道中，对所有白点显著值进行从大到小排序，获得对应的序列，选取所述序列的前预设百分数个白点显著值对应像素点的平均通道值，作为对应分量通道的所述白点通道值。