[发明专利]基于物联网和云计算的智慧病房监控系统

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，该系统将视频帧分割为至少两个小块图像，在小块图像中的每个分量通道下，以每个像素点作为种子点进行区域生长，根据生长区域的重合情况获得每个像素点的综合一致度，根据综合一致度识别出噪声点，根据噪声差异、综合一致度和通道值获得每个非噪声点的白点显著值，根据白点显著值筛选出对应分量通道的白点通道值，根据白点通道值对非噪声点的通道值进行最大白点化增强，获得小块增强图像，进而获得实时增强视频并将其可视化展示。本发明通过精准识别非噪声点获得白点通道值，根据白点通道值对图像增强的效果更好，进而获得清晰的实时增强视频。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于物联网和云计算的智慧病房监控系统。

背景技术

为了更好地利用病房监控系统帮助医生和护士对病人进行治疗，需要对病房监控系统获得的实时监控视频中的图像进行处理，使医生和护士在各个时刻看到的病房内的情景都清晰明了。为保证病房更适合病人养病，在病人睡眠时间内，病房会保持黑暗，此时病房监控系统获得的图像质量不可避免地下降，因此需要对图像进行增强。

现有技术中能够根据最大白点化对图像进行增强，由于图像中存在噪声点，在筛选白点的过程中会将突出的噪声点选为白点，由于去噪后噪声点和非噪声点中较为突出的像素点的通道值会改变，则会导致图像中白点数量过少或者不存在白点，现有技术中通过区域生长算法识别图像中的噪声和非噪声，但是并非每个像素点作为种子点分别进行区域生长，未对每个像素点分别进行分析，不能精确识别出噪声点，在筛选白点的过程中不能找到在非噪声中突出的白点，根据该白点对图像进行增强的效果不佳。

发明内容

为了解决现有技术中由于噪声识别不精确导致不能获得精准的白点，根据该白点对图像进行增强的效果不佳的技术问题，本发明的目的在于提供基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了基于物联网和云计算的智慧病房监控系统，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。

进一步地，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。

进一步地，所述获得每个像素点对应的生长区域，包括：