一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置及方法与流程

本发明涉及医疗检测设备的领域，尤其是涉及一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置及方法。

背景技术：

手足口病是一种儿童传染病，易发于6岁以下的学龄前儿童，对于儿童具有较大的健康危害且有较强的传染性。手足口病的具体表现为手、足、口部会出现疱疹。目前幼儿园每天早上都需要保健人员晨检，包括检测儿童的手掌是否有疱疹，只有体检合格才能入园。但是人眼的测量和判断具有主观性，幼儿园缺乏专业的医护人员，可能会造成误检。且人力的检测无法留下相关的照片以及检测记录以供参考。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术的缺陷，提供一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置及方法，该装置及方法能够有效地代替人眼测量和主观判断对疱疹进行检测，并将相关检测结果保存，节省幼儿入园时间。

为达到上述目的，本发明提供一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置，包括：

获取部，获取手掌rgb彩色图像；

rgb图像处理部，包括图像分割单元、r-g图像获取单元和预处理单元，所述图像分割单元将所获取的手掌rgb彩色图像分割为手掌区域和背景区域，所述r-g图像获取单元将获取的手掌rgb彩色图像的r通道减去g通道得到r-g图像，所述预处理单元将所述r-g图像中所述手掌区域中小于0的值设为0，将r-g图像中所述背景区域的值设为0；

运算部，赋予经过所述rgb图像处理部处理后的r-g图像一个阈值并进行二值化处理，并做开运算，得到第一潜在疱疹位置；

检测部，用高斯拉普拉斯算子检测经过所述rgb图像处理部处理后的所述r-g图像，得到第二潜在疱疹位置和与所述第二潜在疱疹位置对应的矩形框；

筛选部，包括第一筛选单元和第二筛选单元，所述第一筛选单元判断所述检测部得到的矩形框是否存在误选区域和重叠较大的矩形框，并删除误选区域和重叠较大的矩形框得到位置显示图，所述第二筛选单元对所述位置显示图的所有矩形框进行检测，删除包含所述背景区域的矩形框，并删除不包含第一潜在疱疹位置的矩形框，得到最终检测结果图；

显示部，将所述最终检测结果图显示并保存。

进一步地，所述获取部包括用于放置手掌的黑色盒子、摄像头以及光源。

进一步地，所述第一筛选单元判断并删除误选区域的具体方法为:判断所述第二潜在疱疹位置对应的所述矩形框的四个顶点的坐标位置是否都在手掌区域内，如果都在则保留该检测结果，否则就删除该点的检测结果和对应的所述矩形框。

进一步地，所述第一筛选单元判断并删除重叠较大的矩形框的具体方法为:通过非极大值抑制的方法去除重叠较大的所述矩形框。

本发明同时提供了一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测方法，包括以下步骤，步骤一、获取手掌rgb彩色图像；

步骤二、将所获取的手掌rgb彩色图像图片中的手掌区域和背景区域图片进行分割出来（可以通过阈值实现，如图像的r通道小于50就认为是背景区域）；

步骤三、将经过步骤二分割的手掌rgb彩色图像得到的图片中的r通道减去g通道，得到r-g图像；

步骤四、对所述r-g图像进行预处理，将r-g图像中手掌区域小于0的值设为0，将r-g图像中背景区域的值也设为0；

步骤五、赋予经过所述步骤四的r-g图像一个阈值，将其二值化，并作图像形态学的开运算，得到基于阈值下的第一潜在疱疹位置p1；

步骤六、用高斯拉普拉斯算子检测经过步骤四处理后的r-g图像，得到第二潜在疱疹位置p2和与其位置对应的矩形框；

步骤七、对经过所述步骤六处理后的r-g图像进行检测，删除误选区域和重叠较大的矩形框；

步骤八、对经过所述步骤七处理后的r-g图像进行检测，判断每个矩形框内是否包含所述背景区域，如果有就删除该矩形框，判断每个矩形框内是否包含第一潜在疱疹位置p1，如果没有包含则删除该矩形框；

步骤九、将经过所述步骤八处理后的图像上传到显示设备显示并保存。

进一步地，所述步骤一中获取图像的方式是通过图像捕获设备采集，或者通过数据传输接收或从存储装置中读取。

进一步地，所述步骤七中，删除误选区域的方法为，判断第二潜在疱疹位置p2对应的矩形框的四个顶点的坐标位置是否都在手掌区域内，如果都在则保留该检测结果，否则就删除该点的检测结果和对应的矩形框。

进一步地，所述步骤七中，通过非极大值抑制的方法去除重叠较大的矩形框。

相较于现有技术，本发明提供的一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置及方法有以下有益效果：

1、程序检测速度快，能达到快速晨检的目的，以减少小朋友晨检入园的时间；

2、有统一的评判标准，运用算法处理通过开运算得到的第一潜在疱疹水泡位置p1和高斯拉普拉斯算子检测到的第二潜在疱疹水泡位置p2，并设置有多重筛选算法，准确率高；

3、可以节省大量的人力物力；

4、数据可以以图像的形式被存储和显示。

附图说明

图1为本发明一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置的系统结构框图。

图2为本发明一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测方法的流程框图。

图3为本实施例中待测手掌的rgb彩色图像。

图4为图3经过r通道减g通道处理后得到的r-g图像。

图5为图4经过赋予阈值、二值化、开运算后得到的基于阈值下的第一潜在疱疹位置p1的图像。

图6为本实施例最终的检测结果示意图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明做进一步详细的说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明不限于以下实施例。

参照图1，本实施例一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测装置，包括：获取部、rgb图像处理部、运算部、检测部、筛选部及显示部。

获取部用于获取手掌rgb彩色图像，在本实施例中，所述获取部包括用于放置手掌的黑色盒子、摄像头以及光源。

rgb图像处理部包括图像分割单元、r-g图像获取单元和预处理单元，所述图像分割单元将所获取的手掌rgb彩色图像分割为手掌区域和背景区域，所述r-g图像获取单元将获取的手掌rgb彩色图像的r通道减去g通道得到r-g图像，所述预处理单元将所述r-g图像中所述手掌区域中小于0的值设为0，将r-g图像中所述背景区域的值设为0；rgb色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(r)、绿(g)、蓝(b)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，rgb即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。

运算部赋予经过所述rgb图像处理部处理后的r-g图像一个阈值并进行二值化处理，并做开运算，得到第一潜在疱疹位置；图像二值化（imagebinarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。开运算即先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了），能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。

检测部用高斯拉普拉斯算子检测经过所述rgb图像处理部处理后的所述r-g图像，得到第二潜在疱疹位置和与所述第二潜在疱疹位置对应的矩形框；拉普拉斯算子是一种高通滤波器，是影像灰度函数在两个垂直方向二阶偏导数之和。在离散数字影像的情况下,直接用影像灰度级的二阶差分代替连续情形下的二阶偏导数,对噪声很敏感,在提取边缘时往往会出现伪边缘响应，高斯函数是一种很好的归一化低通滤波器,可用于对数字影像进行低通滤波以减少噪声的影响，在此基础上再利用拉普拉斯算子提取边缘,这就是高斯-拉普拉斯算子，又称为log(laplacianofgaussian)算子。

筛选部包括第一筛选单元和第二筛选单元，所述第一筛选单元判断所述检测部得到的矩形框是否存在误选区域和重叠较大的矩形框，并删除误选区域和重叠较大的矩形框得到位置显示图，所述第二筛选单元对所述位置显示图的所有矩形框进行检测，删除包含所述背景区域的矩形框，并删除不包含第一潜在疱疹位置的矩形框，得到最终检测结果图；

显示部将所述最终检测结果图显示并保存。本实施例中，显示屏采用fpc2667液晶显示屏，也可以采用其他带控制系统的显示屏。

所述第一筛选单元判断并删除误选区域的具体方法为:判断所述第二潜在疱疹位置对应的所述矩形框的四个顶点的坐标位置是否都在手掌区域内，如果都在则保留该检测结果，否则就删除该点的检测结果和对应的所述矩形框。

所述第一筛选单元判断并删除重叠较大的矩形框的具体方法为:通过非极大值抑制的方法去除重叠较大的所述矩形框；非极大值抑制（non-maximumsuppression，nms），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索，其目的在于去除冗余的检测框,保留最好的一个。

在本实施例中，还包括一个微型处理器作为控制部和一存储芯片，微型处理器可以是单片机、plc、cpu和嵌入式系统等处理器或处理系统，本实施例中以ti的单片机1m4f120h5qr作为处理器，其引脚与摄像头、显示屏和存储芯片的引脚连接，在本实施例中，rgb图像处理部、运算部、检测部、筛选部均通过软件算法实现，可以使用编程语言、c语言或者c++语言实现编写，并将rgb图像处理部、运算部、检测部、筛选部的算法打包烧入至控制部单片机内，其中，在每一个单独的算法内设置有一指针，方便在数据传输至电脑中调用查看每一算法步骤处理后的图像。在其它实施例中，可以使用其它硬件作为控制部，再次不详细赘述其实现方式。

参照图2至图6，本发明还提供了一种基于图像的非接触式手掌疱疹检测方法，其可以通过上述装置实现，包括以下步骤：

步骤一、通过图像捕获设备采集，或者通过数据传输接收或从存储装置中读取获取手掌rgb彩色图像；在本实施例中，通过用于放置手掌的黑色盒子、摄像头以及光源获取手掌rgb彩色图像，其中光源用于照亮手掌面，本实施例的待检测手掌彩色图像如图3所示（进行过灰度处理）。

步骤二、rgb图像处理部将所获取的手掌rgb彩色图像图片中的手掌区域和背景区域图片进行分割出来；在本实施例中，手的背景是黑色的盒子内壁，在rgb图片中，背景的像素会趋向于较小的值，rgb图像处理部很容易就可以将手掌区域和背景区域从图片中分割出来。

步骤三、rgb图像处理部将经过步骤二分割的手掌rgb彩色图像得到的图片中的r通道减去g通道，得到r-g图像；我们在此处设定指针，方便调用查看处理过后的r-g图像，其图片如图4所示，该图片可以在上传至pc端查看，也可以通过带有操作系统的显示屏调用查看。

步骤四、rgb图像处理部对所述r-g图像进行预处理，将r-g图像中手掌区域小于0的值设为0，将r-g图像中背景区域的值也设为0，处理过后rgb图像处理部将数据传输至运算部和检测部算法内进行下一次处理；

步骤五、运算部赋予经过所述步骤四的r-g图像一个阈值，将其二值化，并作图像形态学的开运算，得到基于阈值下的第一潜在疱疹位置p1，同样在此处设定指针，处理后的图像结果如图5所示；

步骤六、检测部用高斯拉普拉斯算子检测经过步骤四处理后的r-g图像，得到第二潜在疱疹位置p2和与其位置对应的矩形框，并保留数据传输至筛选部算法内；

步骤七、筛选部对经过所述步骤六处理后的r-g图像数据进行检测，删除误选区域和重叠较大的矩形框；删除误选区域的方法为，判断第二潜在疱疹位置p2对应的矩形框的四个顶点的坐标位置是否都在手掌区域内，如果都在则保留该检测结果，否则就删除该点的检测结果和对应的矩形框，同时通过非极大值抑制的方法去除重叠较大的矩形框；

步骤八、对经过所述步骤七处理后的r-g图像进行检测，判断每个矩形框内是否包含所述背景区域，如果有就删除该矩形框，判断每个矩形框内是否包含第一潜在疱疹位置p1，如果没有包含则删除该矩形框，最后将数据传输至显示部。

步骤九、显示部将经过所述步骤八处理后的图像上传到显示设备显示并保存，显示部设备已在上文提及，在本实施例中，存储设备可以采用存储芯片，也可以采用云端存储，其中存储芯片的型号可以是市面上任意一个常见产品的型号，如果采用云端存储，还需另建云端数据库与传输设备，其建立方法不属于本发明主要发明点，在此不进行详细论述。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。