基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法及装置与流程

本发明涉及一种基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法及装置。

背景技术：

通过呼吸系统传播的病毒感染性疾病一方面因为感染者在潜伏期无明显自觉症状，另一方面伴随着人的流动性，传播的病毒感染性疾病轻而易举的就跨过地区、跨过国界，在短短的两、三个月中就会形成全球爆发的趋势。面对这种疫情，尽早发现感染者并对其实施隔离是遏制疫情爆发的必要手段。

因为这类病毒感染者通常会伴随体温升高，所以需要利用红外技术对流动性人群采取遥感式体温检测。因此，取得准确有效的人体红外热图，对于遏制疫情的爆发起着重要作用。

而目前想要取得准确有效的人体红外热图，一来依赖于高精度的非接触式红外测温仪，避免测得温度与实际温度不符，二来需要对人体红外热图进行分区，以备医学统计和医学诊断之用，而目前的设备和技术无法满足上述要求。

技术实现要素：

针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种能够得到准确有效的人体红外热图来检测感染者，并帮助遏制疫情爆发的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法，包括以下步骤：

1)建立分区标准，根据医学研究和临床诊断的需要，从医学角度对红外热图i进行多分科的分区，每一组分区中都包括了轮廓线、分区线和定位参考点的几何参数；

2)图形轮廓提取，从红外热图i中提取人体轮廓，并进行矢量化；

3)定位标志的提取，提取图像及轮廓中的特征点；

4)图形配准，根据图谱的位置码调取标准分区图，将红外热图i和标准分区图进行配准；

5)实现分区，对人体热图实现分区。

作为优选，在步骤1)中，所述的分区包括有解剖学分区、神经支配分区或疼痛分区，在步骤2)中，所述矢量化的方法为:首先计算阈值v来提取红外热图i中的总图像g，接着采用梯度算子对总图像g进行卷积得到边界轮廓图像p，最后对轮廓图像p进行矢量化即可得到人体轮廓p。

进一步的，所述总图像g采用以下公式得出：

设：i(y，x)＝i；0≤y≤h-1；0≤x≤w-1；

则：

其中，h、w分别为：红外热图i的高和宽；

总图像g为：

其中，总图像g是一个二值图像，其中白色部分为1，令其为人体图像g1，g1涵盖红外热图i中的人体区域；黑色为0，对应背景。

更进一步的，所述轮廓图像p采用以下方法得出：

设：

其中，sx、sy分别是水平和垂直方向上3×3的卷积模板，卷积公式可描述为：

其中，gx(x，y)和gy(x，y)为分别用算子sx、sy卷积得到的轮廓点的集合，对p(x,y)用矢量表示即可得到人体轮廓p。

作为优选，在步骤3)中，所述特征定位标志的提取方法为：

1)在红外热图i中提取对应人体生理热区的位置a(i)，且a(i)∈g1；

2)在人体轮廓p上提取端部特殊点b(i)，且b(i)∈p；

其中，a、b为数据结构，包含了区域位置的坐标和对应的人体区域属性代号，i是程序运行结束后得到一个逐渐加1的值，定义为索引序号。

进一步的，在步骤4)中，所述红外热图i和标准分区图的配准流程为：

1)首先，依据分区类型和红外图像的位置码从数据库中调取相应的标准分区图ppg(i)；

2)根据a(i)、b(i)，计算红外热图的坐标系cs；

3)根据a(i)、b(i)，计算人体图像g1的比例关系kx、ky；

4)根据kx、ky，对标准分区图ppg(i)的相关参量进行比例缩放，得到pu；

5)实现人体图像g1与pu的配准——使a(i)、b(i)与pu定位参考点对准。

本发明所要解决的另一技术问题为提供一种基于头面部热场分布算法的装置，包括有用于采集分析人体热辐射数据的红外摄像仪，及用于配合红外摄像仪作为测温的修正依据的红外热成像温度修正装置；其中，所述的红外摄像仪包括有用于采集人体热辐射数据的红外摄像头，及用于接收红外摄像头所采集的人体热辐射数据的pc端，及用于分析pc端所接收的人体热辐射数据的红外分析系统，其中在所述红外分析系统中运行根据权利要求1-8之一的红外热图分区方法。

作为优选，所述红外摄像头包括有红外光学镜头、红外探测器、红外信号模数转换输出电路和信号传输电路，所述pc端包括有通用计算机、计算机操作系统、信号输入端口和无线网络设备，所述红外分析系统包括有红外信号采集单元，红外热图转换单元、红外测温计算单元、红外热图分析单元。

进一步的，所述红外热成像温度修正装置包括有微处理器，及与微处理器输出端连接的功率驱动模块，及与微处理器交互连接的数据传输模块，及与功率驱动模块输出端连接的发热器件，及设置于发热器件上的热辐射面，及设置于热辐射面上的、与微处理器的输入端连接的温度传感器。

更进一步的，所述发热器件为一将电能转换为热能的热源发生器，所述温度传感器为一将热能转换成电压值发送给微处理器的铂电阻器件，所述发热器件为紧贴热辐射面设置，所述温度传感器为紧贴热辐射面设置，所述功率驱动模块、微处理器和数据传输模块还接有用于供电的电源模块。

本发明的有益效果是：

该红外热图分区方法涉及了图像处理和模式识别两大技术；分区的目的是为了自动提取人体红外热图各个区域的温度，以备医学统计和医学诊断之用，同时，搭配了更为精确的非接触式红外测温仪，相比于现有市面上采用的黑体作为修正依据，该非接触式红外测温仪的温度修正装置相比于普通黑体其精确度更高，能够达到±0.2℃，而现有市面上的常规黑体则为±0.4℃，而高精度的黑体则价格昂贵，一般不会用于作为人体测温装置普及实用，而本方案的温度修正装置其成本更低，适用于作为人体测温装置普及实用。

附图说明

图1为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的人体神经支配分区图；

图2为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的人体面部上呼吸道的分区图；

图3为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的图像轮廓提取的示意图。

图4为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的8相邻点的方向码示意图；

图5为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的矢量化的过程示意图；

图6为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的轮廓点矢量化算法程序框图；

图7为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的人体红外热图与标准分区图谱的配准示意图；

图8为本发明的基于头面部热场分布算法的红外热图分区方法的总逻辑框图；

图9为本发明的基于头面部热场分布算法的装置的工作框图；

图10为本发明的基于头面部热场分布算法的装置的红外热成像温度修正装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

实施例

热图分区的基本步骤如下：

分区标准

根据医学研究和临床诊断的需要，从医学角度可以对红外热图进行多分科的分区，如解剖学分区、神经支配分区、疼痛分区等等。这些分区可以以标准人的形态进行划分。每一组分区中都包括了轮廓线、分区线和定位参考点等几何参数(参见图1-2)。

图1是神经支配分区图，图2是上呼吸道疾病的面部分区图。这些图形是由轮廓线、用来区域划分的几何线段(条形线段)和定位参考点(黑点)组成。这些参量都可以按比例进行缩放。这里为了叙述，令标准分区图为：ppg。

图像轮廓提取——正确地从红外热图i(i实质上可看成灰度图像)中提取矢量化的人体轮廓p。关于图像的轮廓提取算法有多中，本文所列简单而有效。

这里采用阈值—梯度法可将热图中的人体部分与背景分割，然后可采用梯度法提取其边界，并进行矢量化，参见图3。

(1)首先计算阈值v来提取红外热图i中的人体图像部分；

设：i(y，x)＝i；0≤y≤h-1；0≤x≤w-1；

则：

其中：h、w分别为：i的高和宽。

则对于图2(b)的图像g可由下式得到：

图像g是一个二值图像，其中白色部分为1，令其为g1，g1涵盖了i中的人体区域；黑色为0，对应着背景。可以较容易地对其进行轮廓提取。

(2)可以采用下面梯度算子对g进行卷积得到边界轮廓图像p：

sx、sy分别是水平和垂直方向上3×3的卷积模板，则卷积公式可描述为：

对p(x,y)用矢量表示即可得到人体轮廓p。关于矢量化过程的描述如下：首先定义方向表示码，设图像中一点d，它的8相邻点的方向码如图4。

然后以图5为例说明将轮廓图像p矢量化的过程。

按从左至右、从上到下的顺序寻找到第一个点后，按图4、图5加上逆时针方向(与方向码的变化一致)，可得到如下表1边界轮廓的矢量化参量。

表1：

由此可整理出轮廓点矢量化的算法程序，其框图如图5。

图6中，x、y是图像点变化坐标；i是找到的轮廓点的记录索引；oc是与图4对应的方向码。oc的变化顺序为逆时针。oc的结果取决于当前找到的轮廓点与上一点的方位关系(参见图4、图5)。

定位标志的提取

根据红外图像的位置码(它是表征人体部位的属性代码；是在图像采集时人为定义的)，可控制程序对图像进行特征定位标志的提取，如：

(1)在热图中通常会有一些相对较热的区域如：眼内眦、锁骨上窝、腋窝、肚脐、腹股沟、腰骶等区域，称之为生理热区。

视热图对应人体部位，通过特征算法找出这些区域在热图中的座标点作为特征点，计入数据结构a(i)中，a(i)∈g1(g1是人体图像区域)。

(2)仿照(1)在人体轮廓上可以提取头顶、耳尖、脖颈、腋窝、股阴结合、手腕、手掌尖、脚腕、足尖、足跟等结构特征点b(i)；b(i)∈p(p是矢量化的人体轮廓)。

a、b可以是数据结构，其中包含了区域位置的坐标和对应的人体区域属性代号。i是索引序号。

图像配准

由上述步骤取得了a(i)、b(i)之后，就可以实现人体红外热图与标准分区图谱的配准(参见图7)。其过程可描述如下：

(1)首先，依据分区类型和红外图像的位置码从数据库中调取相应的标准分区图ppg(i)；

(2)根据a(i)、b(i)，计算红外热图的坐标系cs；

(3)根据a(i)、b(i)，计算人体图像g1的比例关系kx、ky；

(4)根据kx、ky，对标准分区图ppg(i)的相关参量进行比例缩放，得到pu；

(5)实现g1(或g)与pu的配准——使a(i)、b(i)与pu定位参考点对准。

实现分区

根据坐标系cs、人体轮廓g和pu中的分区线对图像g1实现分割，使得到在cs中的一系列闭合区域。最终得到人体红外图像的医学分区，热图分区的总逻辑框图如图8所示。

实施例2

参阅图9所示，一种基于头面部热场分布算法的装置，包括有用于采集分析人体热辐射数据的红外摄像仪，及用于配合红外摄像仪作为测温的修正依据的红外热成像温度修正装置；其中，所述的红外摄像仪包括有用于采集人体热辐射数据的红外摄像头，及用于接收红外摄像头所采集的人体热辐射数据的pc端，及用于分析pc端所接收的人体热辐射数据的红外分析系统，其中在所述红外分析系统中运行上述的红外热图分区方法。

其中，红外测温技术的原理是利用工作波长为8～14μm的红外探测器配合一定的光学聚焦和信号转换电路组成的红外摄像头可对包括人(人的热辐射波长频率为8～12μm)在内的各种物体自身热能所形成的辐射一-红外辐射进行采集，并将采集到的信号送给计算机进行处理，一方面可换算成接近人体体温的数值，输出后可判断受检者的体温是否正常；另一方面可转换成人眼可见的红外热像，其价值在于可供医学影像学分析。

所述红外摄像头包括有红外光学镜头、红外探测器、红外信号模数转换输出电路和信号传输电路，所述pc端包括有通用计算机、计算机操作系统、信号输入端口和无线网络设备，所述红外分析系统包括有红外信号采集单元，红外热图转换单元、红外测温计算单元、红外热图分析单元。

该装置的工作原理为：

1)当被摄物体(如人体)处于红外摄像头视野范围内；

2)被摄物体的热辐射经红外光学镜头聚焦到红外探测器上；

3)热辐射能被红外探测器转换成电能信号；

4)经过模数转换电路转换成数字信号；

5)经过信号传输电路送给计算机；

6)专用红外软件把计算机接收到的红外数字信号转换成人眼可见的红外热图，并计算热图中各点的温度。

参阅图10所示，所述红外热成像温度修正装置包括有微处理器，及与微处理器输出端连接的功率驱动模块，及与微处理器交互连接的数据传输模块，及与功率驱动模块输出端连接的发热器件，及设置于发热器件上的热辐射面，及设置于热辐射面上的、与微处理器的输入端连接的温度传感器。

所述发热器件为一将电能转换为热能的热源发生器，所述温度传感器为一将热能转换成电压值发送给微处理器的铂电阻器件，所述发热器件为紧贴热辐射面设置，所述温度传感器为紧贴热辐射面设置，所述功率驱动模块、微处理器和数据传输模块还接有用于供电的电源模块。

微处理器担负整个装置总体所需计算、发热器件控制、数据采集和传输控制的作用，微处理器输出控制指令给功率驱动模块，功率驱动模块提供热源发生器所需的电能，并控制热源发生器的输出温度，发热器件，即热源发生器将从功率驱动模块接收的电能转换成热能提供给热辐射面，热辐射面由于紧贴发热器件，经由热传导原理，发热器件产生的热量输出至热辐射面，从而对外形成红外辐射，而热辐射面同时也会吸收外接热噪声使其不发生反射。

温度传感器紧贴热辐射面，实时取得热辐射面上的实际温度发送给微处理器，一方面把热辐射面的温度输出给计算器，另一方面反馈给温度控制器对发热器件进行温度控制。

而在完成上述的实时的推送给红外热像仪进行温度计算后，最终得到精确至±0.2℃的远程红外测温效果。

该装置基于高精度低成本的红外热成像温度修正装置来代替高精度高成本的黑体，以实现非接触式高精度人体测温的广泛普及应用，同时，将该高精度低成本的红外热成像温度修正装置应用于本方案的装置中，并在该装置中采用了红外软件，其中，红外软件采用了特殊的人体红外热图分区方法，以实现自动提取人体红外热图各个区域的温度，来作为医学统计和医学诊断的依据。

本发明的有益效果是：

该红外热图分区方法涉及了图像处理和模式识别两大技术；分区的目的是为了自动提取人体红外热图各个区域的温度，以备医学统计和医学诊断之用，同时，搭配了更为精确的非接触式红外测温仪，相比于现有市面上采用的黑体作为修正依据，该非接触式红外测温仪的温度修正装置相比于普通黑体其精确度更高，能够达到±0.2℃，而现有市面上的常规黑体则为±0.4℃，而高精度的黑体则价格昂贵，一般不会用于作为人体测温装置普及实用，而本方案的温度修正装置其成本更低，适用于作为人体测温装置普及实用。

本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。