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一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置

阅读:1026发布:2020-06-09

专利汇可以提供一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 机器视觉 的压疮伤口测量方法和装置,该方法包括如下步骤:采集压疮伤口图像;对采集到的压疮图像进行 图像分割 ;对图像分割后的压疮色彩进行 鉴别 ;对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。医生使用时可打开手机,借助放置在一侧的一元硬币作为参考物,实现对病人压疮伤口的无 接触 评估。这种方法 精度 高、对病人的伤口无接触、使用方便、学习成本低、便于推广使用。,下面是一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置专利的具体信息内容。

1.一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
采集压疮伤口图像;
对采集到的压疮图像进行图像分割
对图像分割后的压疮色彩进行鉴别
对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,所述图像分割使用平集方法。
3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,所述压疮色彩进行鉴别使用HSV颜色空间的饱和度值来鉴别伤口。
4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,在压疮尺寸测量时使用标准参考物,使用时放置在压疮伤口同一平面上的任意位置
5.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,标准参考物选用一元硬币。
6.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,压疮尺寸测量具体如下:使用PNP解算得到参考物相对于相机的3D坐标信息,从而推算出分割后压疮伤口的3D坐标信息,进而得到测量结果。
7.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,其特征在于,压疮尺寸测量具体如下:在图像中使用霍夫圆检测和边缘检测得到一元硬币的上标记点的2D信息,而标记点间的实际相对位置是已知的,进而可以通过PNP算法求解出参考物相对于相机坐标系的3D坐标。由于参考物与压疮伤口位于同一平面内,故易知压疮轮廓的3D信息。
8.一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置,其特征在于,包括:
采集模,用于采集压疮伤口图像;
分割模块,用于对采集到的压疮图像进行图像分割;
色彩鉴别模块,用于对图像分割后的压疮色彩进行鉴别;
测量模块,用于对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。
9.如权利要求8所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置,其特征在于,所述采集模块使用单目视觉获取的图像。
10.如权利要求8所述的一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置,其特征在于,所述采集模块为手机摄像头。

说明书全文

一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置

技术领域

[0001] 本发明涉及一种压疮伤口评估方法,特别是一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置。

背景技术

[0002] 压疮由于局部组织长期受压,发生持续缺血、缺、营养不良而致组织溃烂坏死。临床上,医生为获取伤口的基本资料,制定治疗和护理计划,需要对病人的压疮进行评估。
现有的评估方法大多是观察伤口的颜色并用尺测量伤口大小来进行评估,缺点是易造成感染,同时测量存在一定的主观性和模糊性。

发明内容

[0003] 针对上述背景技术中的现有压疮伤口评估方法存在的问题,本发明提供了一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法和装置,这种方法精度高、对病人的伤口无接触、使用方便、学习成本低、便于推广使用。
[0004] 本发明所采用的具体技术方案是:一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,该方法包括如下步骤:
[0005] 采集压疮伤口图像;
[0006] 对采集到的压疮图像进行图像分割
[0007] 对图像分割后的压疮色彩进行鉴别
[0008] 对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。
[0009] 进一步的,所述图像分割使用平集方法。
[0010] 进一步的,所述压疮色彩进行鉴别使用HSV颜色空间的饱和度值来鉴别伤口。
[0011] 进一步的,在压疮尺寸测量时使用标准参考物,使用时放置在压疮伤口同一平面上的任意位置
[0012] 进一步的,标准参考物选用一元硬币。
[0013] 进一步的,压疮尺寸测量具体如下:使用PNP解算得到参考物相对于相机的3D坐标信息,从而推算出分割后压疮伤口的3D坐标信息,进而得到测量结果。
[0014] 进一步的,压疮尺寸测量具体如下:在图像中使用霍夫圆检测和边缘检测得到一元硬币的上标记点的2D信息,而标记点间的实际相对位置是已知的,进而可以通过PNP算法求解出参考物相对于相机坐标系的3D坐标。由于参考物与压疮伤口位于同一平面内,故易知压疮轮廓的3D信息。
[0015] 本发明的另一目的是提供一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置,包括:
[0016] 采集模,用于采集压疮伤口图像;
[0017] 分割模块,用于对采集到的压疮图像进行图像分割;
[0018] 色彩鉴别模块,用于对图像分割后的压疮色彩进行鉴别;
[0019] 测量模块,用于对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。
[0020] 进一步的,所述采集模块使用单目视觉获取的图像。
[0021] 进一步的,所述采集模块为手机摄像头。
[0022] 相对于现有技术,本发明的有益效果如下:相比于传统的医生手动用眼观察、用尺测量,本发明的方法可以对病人进行无接触测量、且精度高、使用方便、学习成本低、便于推广使用。附图说明
[0023] 图1是本发明的方法框架示意图;
[0024] 图2是本发明的分割模块中包络曲线的演化过程。

具体实施方式

[0025] 这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0026] 在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0027] 如图1所示,本申请提供一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法,该方法包括如下步骤:
[0028] S001、采集压疮伤口图像;采集压疮伤口图像可以使用单目视觉获取的图像,也可使用手机摄像头。
[0029] S002、对采集到的压疮图像进行图像分割;所述图像分割使用水平集方法,图2为一实例,自上向下为在梯度的驱动下包络曲线的演化过程,图中四张图分别表示初始状态的包络线(图2中的(a))、迭代次数为80次的包络线(图2中的(b))、迭代次数为135的包络线(图2中的(c))、迭代次数为310次的最终包络线(图2中的(d))。
[0030] S003、对图像分割后的压疮色彩进行鉴别;所述压疮色彩进行鉴别使用HSV颜色空间的饱和度值来鉴别伤口,压疮伤口在HSV颜色空间下,H均为红色,V受光照强度影响而变化,只有饱和值S能够反映颜色的深浅,即伤口的严重程度。
[0031] S004、对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量。在压疮尺寸测量时使用标准参考物,使用时放置在压疮伤口同一平面上的任意位置。标准参考物可以选用一元硬币。使用PNP解算得到参考物相对于相机的3D坐标信息,从而推算出分割后压疮伤口的3D坐标信息,进而得到测量结果。具体方法是在图像中使用霍夫圆检测和边缘检测得到一元硬币的上标记点的2D信息,而标记点间的实际相对位置是已知的,进而可以通过PNP算法求解出参考物相对于相机坐标系的3D坐标。由于参考物与压疮伤口位于同一平面内,故易知压疮轮廓的3D信息。
[0032] 与前述一种基于机器视觉的压疮伤口测量方法的实施例相对应,本申请还提供了一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置的实施例。
[0033] 本发明申请一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置的实施例可以应用在智能手机上。具体实施可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其手机内部的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的,具体来说就是一个手机可使用的APP。从硬件层面而言,除了处理器、内存、接口、摄像头、屏幕、以及非易失性存储器之外,实施例中装置所在的处理器通常根据其实际功能,还可以包括其他硬件,对此不再赘述。
[0034] 本申请提供一种基于机器视觉的压疮伤口测量装置,包括:
[0035] 采集模块,用于采集压疮伤口图像;
[0036] 分割模块,用于对采集到的压疮图像进行图像分割;
[0037] 色彩鉴别模块,用于对图像分割后的压疮色彩进行鉴别;
[0038] 测量模块,用于对色彩鉴别后的图像进行压疮尺寸测量;
[0039] 还可以包括人机交互模块,用于用户使用时的操纵和显示。
[0040] 上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
[0041] 以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
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