穴位定位的图像处理装置和图像处理方法制造方法及图纸

本申请提供了一种穴位定位的图像处理装置，包括：图像捕获模块，用于捕获待定位穴位的身体部位图像；特征提取模块，用于从所捕获图像中提取图像特征点；图像匹配模块，用于将所捕获图像的图像特征点与穴位特征数据库中穴位图像样本的图像关键特征点进行匹配，以找到穴位特征数据库中图像关键特征点与所捕获图像的图像特征点匹配的穴位图像样本；空间映射函数获取模块，用于获取所找到的穴位图像样本与所捕获图像的空间映射函数；以及穴位定位模块，用于根据空间映射函数以及匹配的穴位图像样本中的穴位参考点，定位所捕获图像的穴位参考点，并依据穴位定位规则在所捕获图像中定位穴位。本申请还提出了一种图像处理方法。本申请应用了图像处理技术来实现人体穴位的定位处理，提高了穴位定位的准确度。

Image processing device and image processing method for acupoint location

The application provides an image processing device for point positioning, including the image capture module, used to capture the image of the body parts of the acupoints to be located; the feature extraction module is used to extract the image feature points from the captured images; the image matching module is used for the image feature points of the captured images and the characteristic data of the acupoints. The key feature points of the image sample in the library are matched to find the acupoint image sample which is matched between the key feature points of the acupoint feature database and the image feature points of the captured image, and the space mapping function gets the module to obtain the spatial mapping function of the found point image sample and the captured image. The point positioning module is used to locate the point reference point of the captured image according to the spatial mapping function and the acupoint reference point in the matched point image sample, and to locate the acupoint in the captured image according to the point positioning rule. The application also presents an image processing method. The application of image processing technology to the positioning of human acupoints has improved the accuracy of acupoint location.

【技术实现步骤摘要】
穴位定位的图像处理装置和图像处理方法
本申请涉及图像处理领域，更具体地涉及能够进行医学图像处理的技术。
技术介绍
目前，中医医生对于穴位的判断主要取决于自己的经验，这种判断具有一定的主观性，其穴位的具体位置确定和医生的经验密切相关。此外，还存在通过穴位电阻来定位穴位的方法，但这种穴位定位的方法需要专门的仪器，而且易受皮肤表面压力，干湿度、组织极化等因素的影响，并缺乏统一的认证标准。此外，还存在一些自助穴位定位应用软件，提供一些医书上的穴位图谱给没有中医基本知识的普通人士。这种根据图谱估计穴位位置的方法显然存在定位准确的问题。例如，参考文献1(中国专利申请CN201210388022.3)描述了一种对人体背部穴位进行定位的方法。其中，首先计算输入图像的YCbCr值，通过椭圆模型进行肤色分割，得到人体背部图，之后利用Canny边缘检测算法以及由内而外寻找白点的到人体背部上下边缘曲线，求取终点进行直线拟合得到人体脊柱线。旋转图像得到目标图像。对样本图像进行灰度标准化处理，相加求平均之后得到模板图像，最后将目标图像和模板图像进行匹配。通过模板图像中的穴位位置确定目标图像的穴位位置。该专利申请还提供了一种应用图像处理技术定位穴位的方法。但该申请主要利用样本平均值模板进行图像拟合来定位背部穴位。因为不同的人高矮胖瘦不同，因此这种定位方法不够精确。而且，该申请也没有考虑到图像捕获时发生的三维视角变形，因此其定位方法鲁棒性不强。再次，该申请在定位穴位时利用了背部脊柱线的对称性和平滑连续性，适合对背部穴位做定位处理，但对于其他身体部位穴位，该方法并不适合。
技术实现思路
鉴于现有技术中存在的技术问题，本申请提出一种用于穴位定位的图像处理装置和图像处理方法，利用图像特征点来定位穴位，而不是使用模板平均值匹配方法；此外，采用例如尺度不变特征转换SIFT算法来进行图像特征点的提取，对于输入图像的仿射变换、3D视角变化、噪声、亮度变化等有较强的鲁棒性。因此，根据本申请的图像处理装置和方法提高了穴位定位的精确性，并且图像特征点的提取方法适用于全身穴位图像的特征点提取，而不是局限在某一身体部位的图像。具体地，根据本申请的一个方面，提供了一种穴位定位的图像处理装置，包括：图像捕获模块，用于捕获待定位穴位的身体部位图像；特征提取模块，用于从所捕获图像中提取图像特征点；图像匹配模块，用于将所捕获图像的图像特征点与穴位特征数据库中穴位图像样本的图像关键特征点进行匹配，以找到穴位特征数据库中图像关键特征点与所捕获图像的图像特征点匹配的穴位图像样本；获取空间映射函数模块，用于获取所找到的穴位图像样本与所捕获图像的空间映射函数；以及穴位定位模块，用于根据空间映射函数以及匹配的穴位图像样本中的穴位参考点，定位所捕获图像的穴位参考点，并依据穴位定位规则在所捕获图像中定位穴位。在一个实施例中，所述图像处理装置还包括：指寸/骨度分寸注册模块，用于登记用户的指寸/骨度分寸信息。在一个实施例中，所述特征提取模块包括：尺度空间构建单元，该单元用不同内核值σ的高斯函数来构建尺度空间：L(x，y，σ)L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)其中I(x，y)指输入图像，G(x，y，σ)表示高斯变换函数；高斯差分(DOG)单元，用于构建高斯差分空间金字塔，其中高斯差分函数D(x，y，σ)用以下公式计算：D(x，y，σ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ))*I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)；极值探测单元，用于探测高斯差分金字塔空间中函数D(x，y，σ)的极大值和极小值；极值点精确定位单元，用于精确定位极值点，即图像特征点的位置；边缘响应消除单元，用于消除图像边缘响应而造成的不稳定的空间极值点；特征点方向分配单元，该单元通过利用图像的局部特征为每一个图像特征点分配一个基准方向，以保证图像特征点的描述符具有旋转不变性；以及图像特征点描述单元，利用图像特征点的位置、尺度和方向来构建图像特征点的描述符。在一个实施例中，所述图像处理装置还包括：穴位特征数据库，存储有穴位定位规则、定位穴位所需的图像关键特征点的集合、以及穴位参考点与图像关键特征点之间的几何模型。在一个实施例中，所述穴位特征数据库根据下述方式进行训练：搜集人体全身所有穴位的穴位图像样本；从穴位图像样本中提取图像特征点；根据穴位特征数据库中的穴位示意图，在穴位图像样本上标注穴位参考点；分析图像特征点和穴位参考点的几何关系，存储与穴位参考点有几何关系的图像特征点，作为图像关键特征点。在一个实施例中，利用尺度不变特征转换SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算法来从穴位图像样本中提取图像特征点。在一个实施例中，所述穴位定位模块包括：参考点获取单元，用于获取所捕获图像中的图像特征点与穴位参考点，并根据映射函数以及穴位参考点与图像特征点的几何关系，获取所捕获的身体部位图像上对应于穴位特征数据库中穴位图像样本的穴位参考点的穴位参考点；穴位位置计算单元，用于根据穴位参考点来计算穴位的位置；以及穴位标定单元，用于在所捕获的身体部位图像上标注穴位的位置。在一个实施例中，所述图像处理装置还包括：指寸/骨度分寸矢量生成单元，用于根据指寸/骨度分寸信息和穴位定位规则生成指寸/骨度分寸矢量；其中，所述穴位位置计算单元还根据指寸/骨度分寸矢量来计算穴位的位置。在一个实施例中，所述图像匹配模块利用以下算法中的任意一项来进行匹配：Best-Bin-First(BBF)算法、RANSAC(RANdomSAmpleConsensus)算法、霍夫变换。根据本申请的另一个方面，提供了一种获取待定位穴位的身体部位图像上的穴位参考点的方法，包括：找到穴位特征数据库中与所述身体部位图像相对应的穴位图像样本，其中所述穴位特征数据库中存储有穴位定位规则、定位穴位所需的图像关键特征点的集合、以及穴位参考点与图像关键特征点之间的几何模型；基于穴位图像样本与所述身体部位图像的空间映射函数，根据穴位图像样本的图像特征关键点，定位所述身体部位图像的图像特征点；以及根据穴位特征数据库中的几何模型，获取所述身体部位图像上的穴位参考点。根据本申请的又一个方面，提供了定位穴位的图像处理方法，包括：捕获待定位穴位的身体部位图像；提取所述身体部位图像的图像特征点；将所捕获图像的图像特征点与穴位特征数据库中穴位图像样本的图像关键特征点进行匹配，以找到穴位特征数据库中图像关键特征点与所捕获图像的图像特征点匹配的穴位图像样本；获取所找到的穴位图像样本与所捕获图像的空间映射函数；以及根据空间映射函数以及匹配的穴位图像样本中的穴位参考点，定位所捕获图像的穴位参考点，并依据穴位定位规则在所捕获图像中定位穴位。根据本申请的图像处理装置和方法提高了穴位定位的精确性，并且图像特征点的提取方法适用于全身穴位图像的特征点提取，而不是局限在某一身体部位的图像。附图说明通过下文结合附图的详细描述，本申请的上述和其它特征将会变得更加明显，其中：图1是示出了根据本申请实施例的图像处理装置的框图；图2是示出了根据本申请实施例的特征提取模块的框图；图3是示出了根据本申请实施例的穴位定位模块的框图；图4示出了根据本申请实施例的穴位特征数据库的训本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种定位穴位的图像处理装置，包括：图像捕获模块，用于捕获待定位穴位的身体部位图像；特征提取模块，用于从所捕获图像中提取图像特征点；图像匹配模块，用于将所捕获图像的图像特征点与穴位特征数据库中穴位图像样本的图像关键特征点进行匹配，以找到穴位特征数据库中图像关键特征点与所捕获图像的图像特征点匹配的穴位图像样本；空间映射函数获取模块，用于获取所找到的穴位图像样本与所捕获图像的空间映射函数；以及穴位定位模块，用于根据空间映射函数以及匹配的穴位图像样本中的穴位参考点，定位所捕获图像的穴位参考点，并依据穴位定位规则在所捕获图像中定位穴位。

【技术特征摘要】
1.一种定位穴位的图像处理装置，包括：图像捕获模块，用于捕获待定位穴位的身体部位图像；特征提取模块，用于从所捕获图像中提取图像特征点；图像匹配模块，用于将所捕获图像的图像特征点与穴位特征数据库中穴位图像样本的图像关键特征点进行匹配，以找到穴位特征数据库中图像关键特征点与所捕获图像的图像特征点匹配的穴位图像样本；空间映射函数获取模块，用于获取所找到的穴位图像样本与所捕获图像的空间映射函数；以及穴位定位模块，用于根据空间映射函数以及匹配的穴位图像样本中的穴位参考点，定位所捕获图像的穴位参考点，并依据穴位定位规则在所捕获图像中定位穴位。2.根据权利要求1所述的图像处理装置，还包括：指寸/骨度分寸注册模块，用于登记用户的指寸/骨度分寸信息。3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述特征提取模块包括：尺度空间构建单元，该单元用不同内核值σ的高斯函数来构建尺度空间：L(x，y，σ)L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)其中I(x，y)指输入图像，G(x，y，σ)表示高斯变换函数；高斯差分(DOG)单元，用于构建高斯差分空间金字塔，其中高斯差分函数D(x，y，σ)用以下公式计算：D(x，y，σ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ))*I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)；极值探测单元，用于探测高斯差分金字塔空间中函数D(x，y，σ)的极大值和极小值；极值点精确定位单元，用于精确定位极值点，即图像特征点的位置；边缘响应消除单元，用于消除图像边缘响应而造成的不稳定的空间极值点；特征点方向分配单元，该单元通过利用图像的局部特征为每一个图像特征点分配一个基准方向，以保证图像特征点的描述符具有旋转不变性；以及图像特征点描述单元，利用图像特征点的位置、尺度和方向来构建图像特征点的描述符。4.根据权利要求1所述的图像处理装置，还包括：穴位特征数据库，存储有穴位定位规则、定位穴位所需的图像关键特征点的集合、以及穴位参考点与图像关键特征点之间的几何模型。5.根据权利要求4所述的图像处理装置。其中，所述穴位特征数据库根据下述方式进行训练：搜集人体全身所有穴位的穴位图像样本；从穴位图像样本中提取图像特征点；根据穴位特征数据库中的穴位示意图，在穴位图像样本上标注穴位参考点；分析图像特征点和穴位参考点的几何关系，存储与穴位参考点有几何关系的图像特征点，作为图像关键特征点。6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其中，利用尺度不变特征转换SIFT算法来从穴位图像样本中提取图像特征点。7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述穴位定位模块包括：参考点获取单元，用于获取所捕获图像中的图像特征点与穴位参考点，并根据映射函数以及穴位参考点与图像特征点的几何关系，获取所捕获的身体部位...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鑫欣，陈芒，
申请(专利权)人：夏普株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP