【技术实现步骤摘要】
一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法
本专利技术属于图像处理和机器视觉领域,具体涉及一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法。
技术介绍
随着人工智能技术的发展,一些公共卫生防控和个人疾病筛查及健康管理可以依靠人工智能技术来实现,其中,一些疾病的临床病例特征在口腔中有所表现,比如口腔癌及喉癌、鹅口疮、口腔溃烂、牙龈炎等,所以,在临床医学检测中如果可以自动检测出口腔,对以人工智能的疾病筛查和检测有着重要的意义。当前已有基于机器视觉的口腔检测全是基于深度学习来完成的,基于传统数字图像处理的口腔检测少有研究。而显然深度学习不是解决所有问题的灵丹妙药,且深度学习检测存在着训练周期长、算法迭代慢、对服务器硬件设备性能要求高等特点。
技术实现思路
针对上诉问题,本专利技术提供了一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法。一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法,具体包括以下步骤:过程一:从视频流中截取单帧图像,并设置视频输出格式为RGB,分辨率为480P。过程 ...
【技术保护点】
1.一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法,其特征在于,具体为以下过程:/n过程一:从视频流中截取单帧图像,并设置视频输出格式为RGB,分辨率为480P;/n过程二:首先,获取连续三帧图像中的中间帧,并将GRB颜色空间转换为灰度图像;其次,将连续两帧对应的灰度值进行差分得到两幅差分图像;然后,将两幅差分图像进行与运算;接着,设定阈值,对与运算后的差分图像进行二值化运算,得到前景目标的二值化图像;最后,将前景目标的二值化图像和中间帧图像进行按位与运算,最终得到前景目标的融合图像;/n过程三:首先,将得到的前景目标图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;其次,设定两个 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于帧间差分和HSV颜色空间的口腔检测方法,其特征在于,具体为以下过程:
过程一:从视频流中截取单帧图像,并设置视频输出格式为RGB,分辨率为480P;
过程二:首先,获取连续三帧图像中的中间帧,并将GRB颜色空间转换为灰度图像;其次,将连续两帧对应的灰度值进行差分得到两幅差分图像;然后,将两幅差分图像进行与运算;接着,设定阈值,对与运算后的差分图像进行二值化运算,得到前景目标的二值化图像;最后,将前景目标的二值化图像和中间帧图像进行按位与运算,最终得到前景目标的融合图像;
过程三:首先,将得到的前景目标图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;其次,设定两个阈值,将转换后的HSV图像进行二值化处理;然后,对二值化处理后的图像进行腐蚀化操作;接着,对腐蚀化操作后的图像进行膨胀化处理;最后,对经历过二值化、腐蚀、膨胀操作步骤后的图像进行轮廓检测,进一步的,分割出每一块轮廓区域;
过程四:首先,对检测的每一块轮廓区域,计算出其轮廓区域的面积;然后,和设定的面积值进行对比来进一步排除干扰;
过程五:首先,对符合判定条件的目标进行垂直边界距离计算...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈初勇,方正兴,马文艳,朱瑞林,邓巍,汪雅丽,
申请(专利权)人:湖南师范大学,
类型:发明
国别省市:湖南;43
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