一种婴儿大便颜色的自动分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种婴儿大便的颜色自动分析方法及系统，步骤1，确定比色卡在图像中的方向；确定六个彩色色块是否均准确出现在比色卡的相应位置；检测图像中比色卡的左下角和右下角的色块是否是对应方向下的黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块；步骤2，判断图像是否满足检测要求；步骤3，对满足检测要求的图像进行颜色校正，得到颜色校正后的图像；步骤4，对颜色校正后的图像，去除图像大便区域中的高光反射和阴影部分；步骤5，使用机器学习的方法，以及最小欧式距离的方法，自动识别大便颜色。通过大量实验证明，该方法流程清晰，运算效率高，计算结果客观准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理技术和机器学习领域，具体涉及一种大便颜色的自动分析方法及系统。背景介绍婴儿大便的颜色能够直接反应出宝宝的消化系统健康情况，在宝宝出生后，尤其是出生后前四个月对大便进行观察非常重要。所有的宝宝在出生前几天都会排出黑色的大便，被称为胎粪，这是完全正常的。之后会慢慢变成黄色，绿色或棕色，这些颜色均为正常的婴儿大便颜色。而白色，灰色或者陶土色的大便表示婴儿的肝脏可能存在健康问题，而红色或者胎粪排出后再次出现的黑色大便则可能是宝宝的消化道出血。因此，一种自动判断婴儿大便颜色的方法则显得非常有意义，他能够帮助家长和医生准确客观的判读大便颜色并自动完成颜色分类，及时发现婴儿在消化系统上健康情况。
技术实现思路
为了准确客观快速的完成婴儿大便颜色分析，本专利技术的目的在于提供一种婴儿大便颜色自动分析的方法。为了实现上述任务，本专利技术采用如下技术方案予以解决：一种婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，包括如下步骤：步骤1，检测图像中比色卡左上角和右上角的黑灰嵌套色块和白灰嵌套色块的分布情况，以此确定比色卡在图像中的方向；然后根据比色卡在图像中的方向确定六个彩色色块是否均准确出现在比色卡的相应位置；最后根据比色卡在图像中的方向检测图像中比色卡的左下角和右下角的色块是否是对应方向下的黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，是则执行步骤2，否则认为未检测到比色卡；>步骤2，使用图像熵对图像I进行质量监控，判断图像是否满足检测要求，满足则执行步骤3，否则认为图像不满足婴儿大便颜色分析的要求；步骤3：对满足检测要求的图像进行颜色校正，得到颜色校正后的图像；步骤4，对颜色校正后的图像，去除图像大便区域的高光反射和阴影部分；步骤5，使用机器学习的方法对多个颜色校正后并且去除了大便区域高光反射和阴影部分的图像进行离线监督训练，并利用离线监督训练的结果，分析婴儿大便图像；步骤6，使用HSV颜色空间欧式距离的方法，对颜色校正后的图像计算最小欧式距离，分析婴儿大便图像；步骤7，使用机器学习的方法，以及最小欧式距离的方法，综合分析预处理后的图像，预测计算大便图像的颜色类别。进一步的，所述步骤1的具体步骤如下：步骤11，在图像I左上侧区域随机散布n个点，n取3～8，作为比色卡判断的起始点；将第i个点定义为pi(i∈[1,n])，判断左上角色块是否是黑灰嵌套色块Bblack_grey，如果是黑灰嵌套色块，执行步骤12，否则继续判断左上角色块是否是白灰嵌套色块Bwhite_grey，如果是白灰嵌套色块，执行步骤12，否则认为根据点pi未检测到比色卡，则将比色卡判断的起始点pi更新为下一个点后执行步骤11；步骤12，根据比色卡左上角色块区域BLU以及宽wLU和高hLU，利用公式(13)得到比色卡右上角灰色区域的中心点pRU_grey(xRU_grey,yRU_grey)，执行步骤13；xRU_grey=xLU_left+xLU_right2+3wLUyRU_grey=yLU_top+yLU_bottom2---(13)]]>(xLU_left,yLU_top)为位于比色卡左上角色块的左上角顶点的坐标；(xLU_right,yLU_bottom)为比色卡左上角色块的右下角顶点的坐标；步骤13，将pRU_grey设为色块判断起始点，用来判断右上角色块是否是黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，如果是，则进入步骤14，否则认为根据点pi未检测到比色卡，结束本次判断，将点pi更新为下一个点后执行步骤11；步骤14，根据比色卡左上角色块和右上角色块的类型，得到比色卡在图像I中的对应方向；步骤15，根据比色卡的方向、比色卡左上角色块区域和比色卡右上角色块区域的位置以及它们的宽、高，得到图像I中6个彩色色块区域的中心点；步骤16，对于图像I中每个彩色色块区域，将彩色色块区域的中心点作为色块判断起始点，检测图像I中每个彩色色块是否准确出现在比色卡的彩色色块的对应位置；若6个彩色色块均准确出现在比色卡的相应位置，则执行步骤17，否则将种子点pi更新为下一个点后执行步骤11；步骤17，根据步骤14得到的比色卡在图像I中的方向，得到对应方向下左下角色块和右下角色块的类型；判断图像中比色卡左下角色块和右下角色块的类型是否均与比色卡的相应位置的色块类型一致，是则认为根据点pi成功检测到比色卡，否则，将pi更新为下一点，执行步骤11；进一步的，所述步骤11中，所述判断左上角色块是否是黑灰嵌套色块Bblack_grey，具体包括如下步骤：a)将比色卡判断的起始点pi设为色块判断起始点，计算点pi周围5×5区域的R,G,B均值ravg,gavg,bavg；ravg=125Σy=-22Σx=-22(IR(x,y))gavg=125Σy=-22Σx=-22(IG(x,y))bavg=125Σy=-22Σx=-22(IB(x,y))---(1)]]>其中，IR(x,y)，IG(x,y)，IB(x,y)分别表示点(x,y)处R,G,B的颜色值；b)将ravg,gavg,bavg转换到YUV颜色空间中，得到yavg,uavg,vavg；yavguavgvavg=0.2990.5870.114-0.1687-0.33130.50.5-0.4187-0.0813ravggavgbavg---(2)]]>c)当(36≤yavg≤164)and(-48≤uavg≤48)and(-48≤vavg≤48)满足时，表示pi位于灰色区域内，执行步骤d；不满足则认为根据pi未检测到黑灰嵌套区域，并结束本次判断；将pi更新为下一个点然后执行步骤11；d)利用公式3，计算pi在YUV颜色空间中的偏色程度(yshift,ushift,vshift)。所述偏色程度是指在YUV空间中，pi的颜色值和灰色值之间的偏差；灰色定义为：(ygrey,ugrey,vgrey)，其中，ygrey＝127,ugrey＝0,vgrey＝0；yshift=ygrey-yavgushift=16,if|uavg-ugrey|≥160,elsevshift=16,if|vavg-vgrey|≥160,else---(3)]]>e)以pi为生长起始种子点，分别向上、下、左、右4个方向进行线性生长，生长规则是：(|rpos-ravg|≤30)and(|gpos-gavg|≤3本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种婴儿大便颜色的自动识别方法及系统，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，检测图像中比色卡左上角和右上角的黑灰嵌套色块和白灰嵌套色块的分布情况，以此确定比色卡在图像中的方向；然后根据比色卡在图像中的方向确定六个彩色色块是否均准确出现在比色卡的相应位置；最后根据比色卡在图像中的方向检测图像中比色卡的左下角和右下角的色块是否是对应方向下的黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，是则执行步骤2，否则认为未检测到比色卡；步骤2，使用图像熵对图像I进行质量监控，判断图像是否满足检测要求，满足则执行步骤3，否则认为图像不满足大便颜色分析的要求；步骤3，对满足检测要求的图像进行颜色校正，得到颜色校正后的图像；步骤4，对颜色校正后的图像，去除图像大便区域的高光反射和阴影部分；步骤5，使用机器学习的方法对多个颜色校正后并且去除了大便区域高光反射和阴影部分的图像进行离线监督训练，并利用离线监督训练的结果，分析婴儿大便图像；步骤6，使用HSV颜色空间欧式距离的方法，对颜色校正后的图像计算最小欧式距离，分析婴儿大便图像；步骤7，使用机器学习的方法，以及最小欧式距离的方法，综合分析预处理后的图像，预测计算大便图像的颜色类别。

【技术特征摘要】
1.一种婴儿大便颜色的自动识别方法及系统，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，检测图像中比色卡左上角和右上角的黑灰嵌套色块和白灰嵌套色块的分布情况，以此确定比色卡在图像中的方向；然后根据比色卡在图像中的方向确定六个彩色色块是否均准确出现在比色卡的相应位置；最后根据比色卡在图像中的方向检测图像中比色卡的左下角和右下角的色块是否是对应方向下的黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，是则执行步骤2，否则认为未检测到比色卡；
步骤2，使用图像熵对图像I进行质量监控，判断图像是否满足检测要求，满足则执行步骤3，否则认为图像不满足大便颜色分析的要求；
步骤3，对满足检测要求的图像进行颜色校正，得到颜色校正后的图像；
步骤4，对颜色校正后的图像，去除图像大便区域的高光反射和阴影部分；
步骤5，使用机器学习的方法对多个颜色校正后并且去除了大便区域高光反射和阴影部分的图像进行离线监督训练，并利用离线监督训练的结果，分析婴儿大便图像；
步骤6，使用HSV颜色空间欧式距离的方法，对颜色校正后的图像计算最小欧式距离，分析婴儿大便图像；
步骤7，使用机器学习的方法，以及最小欧式距离的方法，综合分析预处理后的图像，预测计算大便图像的颜色类别。
2.如权利要求1所述的婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，其特征在于，所述步骤1的具体步骤如下：
步骤11，在图像I左上侧区域随机散布n个点，n取3～8，作为比色卡判断的起始点；将第i个点定义为pi(i∈[1,n])，判断左上角色块是否是黑灰嵌套色块Bblack_grey，如果是黑灰嵌套色块，执行步骤12，否则继续判断左上角色块是否是白灰嵌套色块Bwhite_grey，如果是白灰嵌套色块，执行步骤12，否则认为根据点pi未检测到比色卡，则将比色卡判断的起始点pi更新为下一个点后执行步骤11；
步骤12，根据比色卡左上角色块区域BLU以及宽wLU和高hLU，利用公式(13)得到比色卡右上角灰色区域的中心点pRU_grey(xRU_grey,yRU_grey)，执行步骤13；
(xLU_left,yLU_top)为位于比色卡左上角色块的左上角顶点的坐标；(xLU_right,yLU_bottom)为比色卡左上角色块的右下角顶点的坐标；
步骤13，将pRU_grey设为色块判断起始点，用来判断右上角色块是否是黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，如果是，则进入步骤14，否则认为根据点pi未检测到比色卡，结束本次判断，将点pi更新为下一个点后执行步骤11；
步骤14，根据比色卡左上角色块和右上角色块的类型，得到比色卡在图像I中的对应方向；
步骤15，根据比色卡的方向、比色卡左上角色块区域和比色卡右上角色块区域的位置以及它们的宽、高，得到图像I中6个彩色色块区域的中心点；
步骤16，对于图像I中每个彩色色块区域，将彩色色块区域的中心点作为色块判断起始点，检测图像I中每个彩色色块是否准确出现在比色卡的彩色色块的对应位置；若6个彩色色块均准确出现在比色卡的相应位置，则执行步骤17，否则将种子点pi更新为下一个点后执行步骤11；
步骤17，根据步骤14得到的比色卡在图像I中的方向，得到对应方向下左下角色块和右下角色块的类型；判断图像中比色卡左下角色块和右下角色块的类型是否均与比色卡的相应位置的色块类型一致，是则认为根据点pi成功检测到比色卡，否则，将pi更新为下一点，执行步骤11。
3.如权利要求2所述的婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，其特征在于，所述步骤11中，所述判断左上角色块是否是黑灰嵌套色块Bblack_grey，具体包括如下步骤：
a)将比色卡判断的起始点pi设为色块判断起始点，计算点pi周围5×5区域的R,G,B均值ravg,gavg,bavg；
其中，IR(x,y)，IG(x,y)，IB(x,y)分别表示点(x,y)处R,G,B的颜色值；
b)将ravg,gavg,bavg转换到YUV颜色空间中，得到yavg,uavg,vavg；
c)当(36≤yavg≤164)and(-48≤uavg≤48)and(-48≤vavg≤48)满足时，表示pi位于灰色区域内，执行步骤d；不满足则认为根据pi未检测到黑灰嵌套区域，并结束本次判断；将pi更新为下一个点然后执行步骤11；
d)利用公式3，计算pi在YUV颜色空间中的偏色程度(yshift,ushift,vshift)。所述偏色程度是指在YUV空间中，pi的颜色值和灰色值之间的偏差；灰色定义为：(ygrey,ugrey,vgrey)，其中，ygrey＝127,ugrey＝0,vgrey＝0；
e)以pi为生长起始种子点，分别向上、下、左、右4个方向进行线性生长，生长规则是：
(|rpos-ravg|≤30)and(|gpos-gavg|≤30)and(|bpos-bavg|≤30)(11)
其中，rpos,gpos,bpos表示生长到点ppos处的R,G,B颜色值；当公式(11)中所述条件满足时，继续生长；否则停止生长，认为ppos点为当前方向上的边界点；最终得到种子点生长的4个方向的边界，从而得到灰色区域Bgrey(pleft_up,pright_bottom)，以及宽wgrey和高hgrey，其中，pleft_up＝(xgrey_left,ygrey_up)，pright_bottom＝(xgrey_right,ygrey_bottom)为灰色区域左上顶点和右下顶点的坐标。
f)根据公式(4)、(5)定义灰色区域右侧的一点pright(xright,yright)和下方的一点pdown(xdown,ydown)，用于判断灰色区域外围是否为黑色区域。
g)分别计算点pright和pdown周围5x5区域的R,G,B均值rright_avg,gright_avg,bright_avg和rdown_avg,gdown_avg,bdown_avg，根据公式(2)将其分别转换到YUV颜色空间，得到yright_avg,uright_avg,vright_avg和ydown_avg,udown_avg,vdown_avg；
h)当满足公式(6)所示的条件时，认为点pright和pdown均为黑色，执行步骤i；否则结束本次判断，认为根据pi未检测到黑灰嵌套色块，pi更新为下一个点，执行步骤11；
i)以点pright为生长起始种子点，根据公式(11)所示的生长规则，分别向上、下2个方向进行线性生长；以pdown为起始点，根据公式(11)所示的生长规则，分别向左、右2个方向进行线性生长；结束生长后，得到四个方向的边界，从而得到黑色区域Bblack(pleft_up,pright_bottom)，以及宽wblack和高hblack，其中，pleft_up＝(xblack_left,yblack_up)，pright_bottom＝(xblack_right,yblack_bottom)；在比色卡上，灰色区域被包含在黑色区域内，因此pleft_up和pright_bottom为左上角黑灰色块左上角和右下角顶点坐标。
4.如权利要求3所述的婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，其特征在于，所述步骤11中，所述判断左上角色块是否是白灰嵌套色块Bwhite_grey，其具体步骤与黑灰嵌套色块的判断步骤类似，区别仅在于，在步骤h)中，当满足公式(8)所示的条件时，认为点pright和pdown均为白色；
5.如权利要求3所述的婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，其特征在于，所述步骤16中所述检测彩色色块是否准确出现在比色卡的相应位置，具体包括如下步骤：
a)对于图像I中每个彩色色块区域，将彩色色块区域的中心点作为色块判断起始点pseed_C，计算种子点pseed_C周围5×5区域的R,G,B均值ravg_C,gavg_C,bavg_C；
b)根据公式(9)，把ravg_C,gavg_C,bavg_C转换到HSV颜色空间中，得到havg_C,savg_C,vavg_C；其中，max和min分别为ravg_C,gavg_C,bavg_C中的最大值和最小值：
c)将根据公式(3)计算得到的(yshift,ushift,vshift)转换至HSV颜色空间(hshift,sshift,vshift)，其中：
在HSV颜色空间中，判断havg_C前是否满足对应色块的颜色条件。如果满足，则执行步骤d；否则，认为未能定位该彩色色块，同时认为根据点pi未检测到比色卡，结束本次判断，将点pi更新为下一个点后执行步骤11；
d)以点pseed_C为生长起始点，根据公式(11)的生长规则，分别向上、下、左、右4个方向进行线性生长；找出彩色色块的4个方向的边界，确定彩色色块区域Bcolor，以及宽wcolor和高hcolor。
6.如权利要求3所述的婴儿大便颜色的自动分析方法及系统，其特征在于，所述步骤17的具体步骤如下：
a)根据比色卡左上角色块区域BLU，以及其宽wLU和高hLU，利用公式(19)得到比色卡左下角色块的灰色区域的中心点pLD_grey(xLD_grey,yLD_grey)，执行步骤b)；
(xLU_left,yLU_top)为位于比色卡左上角色块的左上角顶点的坐标；
(xLU_right,yLU_bottom)为比色卡左上角色块的右下角顶点的坐标；
b)将pLD_grey设为色块判断起始点，作为用来判断左下角色块是否是黑灰嵌套色块或白灰嵌套色块，同时，根据比色卡在图像I中的方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：申田，聂涛，
申请(专利权)人：深圳贝申医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61