一种确定GDV能量图像中手指的内外轮廓比率的方法及系统与流程

本发明涉及计量校准领域，并且更具体地，涉及一种确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法及系统。

背景技术：

现代生物光子学的研究表明，人体能够自发地发出电子和光子。科学家把人体发出的电子和光子，视为人体能量的表现；人体自发产生的能量就构成了人体能量场，并且利用能量场检测设备可以检测到人体十根手指能量。气体释放显像(gasdischargevisualization，gdv)技术由教授科罗特科夫(pr.korotkov)领导的团队在1995年开发的创新性科技，利用该技术可以获得gdv手指能量图像。

但是，如何对获取的手指能量图像进行处理，以获取能量图像中手指的内外轮廓比率，进而对能量场进行研究是需要解决的问题。

技术实现要素：

本发明提出一种确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率，以解决如何确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的问题。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法，所述方法包括：

对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像；

对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图；

利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度；

计算每个手指的轮廓图中的外轮廓长度和内轮廓长度的比值，作为每个手指的内外轮廓比率。

优选地，其中所述对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像，包括：

分别计算所述gdv手指能量原始图像的预设区域的rgb三个颜色的像素均值；

分别计算每个颜色的预设像素值与对应的像素均值的比值，作为每个颜色的校正系数；

计算所述gdv手指能量原始图像的每个像素点的rgb三个颜色的像素值与对应颜色的校正系数的乘积，以获取gdv手指能量校正图像；

将所述gdv手指能量校正图像中红色通道的像素值小于预设红色像素阈值的像素点的像素值修改为预设像素值，以获取gdv手指能量去噪图像；

对获取的gdv手指能量去噪图像进行灰度化处理，以获取gdv手指能量处理图像。

优选地，其中对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图，包括：

根据预设的二值化处理阈值，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，以获取gdv手指能量二值化图像；

确定所述gdv手指能量二值化图像中的所有手指轮廓，计算每个手指轮廓的轮廓面积；

删除轮廓面积小于预设轮廓面积阈值的手指轮廓，并根据剩余的手指轮廓的圆心和半径进行整合，以获取每个手指的内外轮廓图。

优选地，其中所述利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度，包括：

将每个手指的处于极坐标系中的内外轮廓图转换到笛卡尔坐标系中，以获取每个手指对应的转换图像；

计算每个手指对应的转换图像的每一列的最大值和最小值，并将获取的最大值和最小值转换到极坐标中，以获取每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图；

根据每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图中的像素点个数，确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述方法还包括：

利用如下方式将处于极坐标系中的像素点转换到笛卡尔坐标系中:

x＝rcos(θ)，

y＝rsin(θ)，

利用如下方式将笛卡尔积坐标系中的像素点转换到极坐标系中：

θ＝arctan(y/x)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。

根据本发明的另一个方面，提供了一种确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的系统，所述系统包括：

预处理单元，用于对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像；

内外轮廓图确定单元，用于对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图；

内外轮廓长度确定单元，用于利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度；

内外轮廓比率确定单元，用于计算每个手指的轮廓图中的外轮廓长度和内轮廓长度的比值，作为每个手指的内外轮廓比率。

优选地，其中所述预处理单元，对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像，包括：

分别计算所述gdv手指能量原始图像的预设区域的rgb三个颜色的像素均值；

分别计算每个颜色的预设像素值与对应的像素均值的比值，作为每个颜色的校正系数；

计算所述gdv手指能量原始图像的每个像素点的rgb三个颜色的像素值与对应颜色的校正系数的乘积，以获取gdv手指能量校正图像；

将所述gdv手指能量校正图像中红色通道的像素值小于预设红色像素阈值的像素点的像素值修改为预设像素值，以获取gdv手指能量去噪图像；

对获取的gdv手指能量去噪图像进行灰度化处理，以获取gdv手指能量处理图像。

优选地，其中所述内外轮廓图确定单元，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图，包括：

根据预设的二值化处理阈值，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，以获取gdv手指能量二值化图像；

确定所述gdv手指能量二值化图像中的所有手指轮廓，计算每个手指轮廓的轮廓面积；

删除轮廓面积小于预设轮廓面积阈值的手指轮廓，并根据剩余的手指轮廓的圆心和半径进行整合，以获取每个手指的内外轮廓图。

优选地，其中所述所述内外轮廓长度确定单元，利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度，包括：

将每个手指的处于极坐标系中的内外轮廓图转换到笛卡尔坐标系中，以获取每个手指对应的转换图像；

计算每个手指对应的转换图像的每一列的最大值和最小值，并将获取的最大值和最小值转换到极坐标中，以获取每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图；

根据每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图中的像素点个数，确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述内外轮廓长度确定单元，利用如下方式将处于极坐标系中的像素点转换到笛卡尔坐标系中:

x＝rcos(θ)，

y＝rsin(θ)，

利用如下方式将笛卡尔积坐标系中的像素点转换到极坐标系中：

θ＝arctan(y/x)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。

本发明提供了一种确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法及系统，包括：对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像；对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图；利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度；计算每个手指的轮廓图中的外轮廓长度和内轮廓长度的比值，作为每个手指的内外轮廓比率。利用本发明提供的方法能够快速准确地确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率，为gdv能量图像的研究提供了技术支撑，为进一步研究人体能量场奠定了坚实的基础。

附图说明

通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：

图1为根据本发明实施方式的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法100的流程图；

图2为根据本发明实施方式的gdv手指能量原始图像；

图3为根据本发明实施方式的gdv手指能量校正图像；

图4为根据本发明实施方式的gdv手指能量处理图像；

图5为根据本发明实施方式的手指的内外轮廓图；

图6为根据本发明实施方式的对残缺的轮廓进行整合的过程示意图；

图7a和7b分别为根据本发明实施方式的处于极坐标系中的内外轮廓图和对应的笛卡尔坐标系中的图像的示意图；

图8a和8b为根据本发明实施方式的确定的最大值和最小值在笛卡尔积坐标系中的图像；

图9a和9b为根据本发明实施方式的确定的极坐标系中的手指的内轮廓图像和外轮廓图像；以及

图10为根据本发明实施方式的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的系统1000的结构示意图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

图1为根据本发明实施方式的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法100的流程图。如图1所示，本发明的实施方式提供的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法，能够快速准确地确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率，为gdv能量图像的研究提供了技术支撑，为进一步研究人体能量场奠定了坚实的基础。本发明的实施方式提供的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法100从步骤101处开始，在步骤101对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像。

优选地，其中所述对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像，包括：

分别计算所述gdv手指能量原始图像的预设区域的rgb三个颜色的像素均值；

分别计算每个颜色的预设像素值与对应的像素均值的比值，作为每个颜色的校正系数；

计算所述gdv手指能量原始图像的每个像素点的rgb三个颜色的像素值与对应颜色的校正系数的乘积，以获取gdv手指能量校正图像；

将所述gdv手指能量校正图像中红色通道的像素值小于预设红色像素阈值的像素点的像素值修改为预设像素值，以获取gdv手指能量去噪图像；

对获取的gdv手指能量去噪图像进行灰度化处理，以获取gdv手指能量处理图像。

对于在低照度情况下采集到的gdv图像，由于摄像头自动曝光和自动白平衡等原因，会导致背景色有偏差，并存在很多噪声；所以，我们需要背景色校正。在本发明的实施方式中，采用高效的局部背景区域rgb统计值来校正整幅gdv图像。

图2为根据本发明实施方式的gdv手指能量原始图像，如图2所示，分别为左手和右手的gdv图像。以左手为例，由原始图像获取校正图像的步骤包括：首先，设定预设像素值，该像素值为rgb像素值，分别为25，45和20；选取只包含背景像素的部分作为预设区域；其中，确定预设区域为原始图像(左手的原始图像)的左上角矩形区域，宽高分别为图像的宽高的十分之一，并计算此区域的rgb三个颜色的像素均值；利用25，45，20分别除以红、绿和蓝三个颜色像素均值，以确定每个颜色对应的校正系数；计算原始图像中每个像素点的rgb三个颜色的像素值与对应颜色的校正系数的乘积，以获取校正图像。其中，获取的校正图像如图3所示。

然后，对于校正图像，通过把红色通道r的像素值小于预设红色像素阈值的像素改为背景的方式来进行去噪，获取去噪图像。

最后，对去噪后得到的去噪图像进行灰度化，以获取处理图像。其中，可以直接使用opencv函数cvtcolor执行。本发明实施方式获取的处理图像如图4所示。

在步骤102，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图。

优选地，其中对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图，包括：

根据预设的二值化处理阈值，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，以获取gdv手指能量二值化图像；

确定所述gdv手指能量二值化图像中的所有手指轮廓，计算每个手指轮廓的轮廓面积；

删除轮廓面积小于预设轮廓面积阈值的手指轮廓，并根据剩余的手指轮廓的圆心和半径进行整合，以获取每个手指的内外轮廓图。

在本发明的实施方式中，设置二值化处理阈值为30。对于任一只手的图像，使用opencv函数threshold对处理图像进行二值化处理，获取gdv手指能量二值化图像。然后，利用opencv函数findcontours在二值化图像中查找手指轮廓，找出5个手指。由于这里会有很多小轮廓，因此需要去掉。具体地，计算每个轮廓的面积，并删除小于预设轮廓面积阈值的手指轮廓，剩下的即为每个手指的内外轮廓图，如图5所示。

由于手指轮廓存在断裂残缺的情况，因此还需要合并相邻的轮廓。在本发明的实施方式中根据每个轮廓的圆心和半径，把相邻的轮廓合并成一个整体。本发明实施方式的对残缺的轮廓进行整合的过程如图6所示。

在步骤103，利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度，包括：

将每个手指的处于极坐标系中的内外轮廓图转换到笛卡尔坐标系中，以获取每个手指对应的转换图像；

计算每个手指对应的转换图像的每一列的最大值和最小值，并将获取的最大值和最小值转换到极坐标中，以获取每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图；

根据每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图中的像素点个数，确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述方法还包括：

利用如下方式将处于极坐标系中的像素点转换到笛卡尔坐标系中:

x＝rcos(θ)，

y＝rsin(θ)，

利用如下方式将笛卡尔积坐标系中的像素点转换到极坐标系中：

θ＝arctan(y/x)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。

在本发明的实施方式中，为了更精确地寻找内外轮廓，采用极坐标的方法。首先，对于任一个手指，把二值化的手指图像变换到极坐标系。利用如下方式将处于极坐标系中的像素点转换到笛卡尔坐标系中:

x＝rcos(θ)，

y＝rsin(θ)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。本发明的实施方式确定的处于极坐标系中的手指的内外轮廓图和对应的笛卡尔坐标系中的图像分别如图7a和7b所示。

然后，对极坐标系下的图像，针对每一列计算最大值和最小值，本发明的实施方式确定的最大值和最小值在笛卡尔积坐标系中的图像如图8a和8b所示。

然后，把最大值图和最小值图分别转换回笛卡尔坐标系，获得该手指的内轮廓和外轮廓。其中，利用如下方式将笛卡尔积坐标系中的像素点转换到极坐标系中：

θ＝arctan(y/x)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。本发明的实施方式确定的极坐标系中的一个手指的内轮廓图像和外轮廓图像如图9a和9b所示。

最后，计算每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图中的像素点个数，确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

在步骤104，计算每个手指的轮廓图中的外轮廓长度和内轮廓长度的比值，作为每个手指的内外轮廓比率。

图10为根据本发明实施方式的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的系统1000的结构示意图。如图10所示，本发明的实施方式提供的确定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的系统1000，包括：预处理单元1001、内外轮廓图确定单元1002、内外轮廓长度确定单元1003和内外轮廓比率确定单元1004。

优选地，所述预处理单元1001，用于对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像。

优选地，其中所述预处理单元1001，对获取的gdv手指能量原始图像进行预处理，以获取gdv手指能量处理图像，包括：

分别计算所述gdv手指能量原始图像的预设区域的rgb三个颜色的像素均值；

分别计算每个颜色的预设像素值与对应的像素均值的比值，作为每个颜色的校正系数；

计算所述gdv手指能量原始图像的每个像素点的rgb三个颜色的像素值与对应颜色的校正系数的乘积，以获取gdv手指能量校正图像；

将所述gdv手指能量校正图像中红色通道的像素值小于预设红色像素阈值的像素点的像素值修改为预设像素值，以获取gdv手指能量去噪图像；

对获取的gdv手指能量去噪图像进行灰度化处理，以获取gdv手指能量处理图像。

优选地，所述内外轮廓图确定单元1002，用于对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图。

优选地，其中所述内外轮廓图确定单元1002，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，并确定每个手指的内外轮廓图，包括：

根据预设的二值化处理阈值，对所述gdv手指能量处理图像进行二值化处理，以获取gdv手指能量二值化图像；

确定所述gdv手指能量二值化图像中的所有手指轮廓，计算每个手指轮廓的轮廓面积；

删除轮廓面积小于预设轮廓面积阈值的手指轮廓，并根据剩余的手指轮廓的圆心和半径进行整合，以获取每个手指的内外轮廓图。

优选地，所述内外轮廓长度确定单元1003，用于利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述所述内外轮廓长度确定单元1003，利用极坐标法确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度，包括：

将每个手指的处于极坐标系中的内外轮廓图转换到笛卡尔坐标系中，以获取每个手指对应的转换图像；

计算每个手指对应的转换图像的每一列的最大值和最小值，并将获取的最大值和最小值转换到极坐标中，以获取每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图；

根据每个手指对应的内轮廓图和外轮廓图中的像素点个数，确定每个手指的内外轮廓图中的内轮廓长度和外轮廓长度。

优选地，其中所述内外轮廓长度确定单元，利用如下方式将处于极坐标系中的像素点转换到笛卡尔坐标系中:

x＝rcos(θ)，

y＝rsin(θ)，

利用如下方式将笛卡尔积坐标系中的像素点转换到极坐标系中：

θ＝arctan(y/x)，

其中，r为极坐标系中任一像素点p(i,j)所在圆的半径；θ为该像素点对应的角度；该像素点p在笛卡尔坐标系中对应的点的坐标为(x,y)。

优选地，所述内外轮廓比率确定单元1004，用于计算每个手指的轮廓图中的外轮廓长度和内轮廓长度的比值，作为每个手指的内外轮廓比率。

本发明的实施例的定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的系统1000与本发明的另一个实施例的定gdv能量图像中手指的内外轮廓比率的方法100相对应，在此不再赘述。

已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。

通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。