基于可见光图像测量人体心率的方法、装置及手持设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于图像处理及应用技术领域，提供了一种基于可见光图像测量人体心率的方法、装置及手持设备，所述方法包括：采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频帧图像；获取各个视频帧图像中的人脸区域；将获取的所述人脸区域均划分成num个子区域；分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号；分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值。本发明专利技术，充分的考虑了光照改变的情况下，对视频中的各个子区域图像的像素值的影响，从而提高了心率值的测量准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理及应用
，尤其涉及一种基于可见光图像测量人体心率的方法、装置及手持设备。
技术介绍
最近几年，随着电子产品的智能化程度越来越高，各种测量人体心率的系统被用于手机等手持设备或者电视终端中。其中不乏有利用可见光拍摄得到人体面部或手部血管的可见光图像来测量人体心率的系统，对应这样的人体心率测量方案，通过摄像头采集的可见光图像，由于运动或者光照变化会造成图像上人脸面部或手部血管信息不足。如果要使该系统有较高的心率测量准确度，要求每次测量过程中人体面部或手部血管图像保持不变，即手持设备和测试者完全保持不动状态，另外，还要求每次测量过程中光照不能变化，而这两点在实际操作中往往很难做到，因此这样的人体心率测量方案，测量得到的人体心率值的准确度比较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于可见光图像测量人体心率的方法、装置及手持设备，旨在解决现有技术测量得到的人体心率准确度不高的问题。一方面，提供一种基于可见光图像测量人体心率的方法，所述方法包括采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频帧图像；获取各个视频帧图像中的人脸区域；将获取的所述人脸区域均划分成num个子区域；分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号；分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值。另一方面，提供一种基于可见光图像测量人体心率的装置，所述装置包括视频帧提取单元，用于采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频帧图像；人脸区域获取单元，用于获取各个视频帧图像中的人脸区域；人脸区域划分单元，用于将获取的所述人脸区域均划分成num个子区域；去噪声单元，用于分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号；子区域心率值计算单元，用于分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值。再一方面，提供一 种手持设备，所述手持设备包括如上所述的基于可见光图像测量人体心率的装置。在本专利技术实施例，在计算人体的心率值时，先对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号，再根据该平均灰度离散信号求取人体的心率值。该去噪声的过程中，充分的考虑了光照改变的情况下，对视频中的各个子区域图像的像素值的影响，从而提高了心率值的测量准确度。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于可见光图像测量人体心率的方法的实现流程图；图2a和图2b是本专利技术实施例一提供的人脸区域划分示意图；图3是本专利技术实施例二提供的基于可见光图像测量人体心率的方法的实现流程图；图4是本专利技术实施例三提供的基于可见光图像测量人体心率的装置的结构框图；图5是本专利技术实施例四提供的基于可见光图像测量人体心率的装置的结构框图。具体实施方式 为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在本专利技术实施例中，在计算人体的心率值时，先对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号，再根据该平均灰度离散信号求取人体的心率值。该去噪声的过程中，充分的考虑了光照改变的情况下，对视频中的各个子区域图像的像素值的影响，从而提高了心率值的测量准确度。以下结合具体实施例对本专利技术的实现进行详细描述实施例一图1示出了本专利技术实施例一提供的基于可见光图像测量人体心率的方法的实现流程，详述如下步骤S101，采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频中贞图像xk。在本实施例中，摄像头图像采集装置获取一段用于人体心率测量的视频，并从该视频中提取出各个视频帧图像，分别标号为{χ。，X1^X2Z3……xk……，xn-2，VJ^ke [O, n-l],n为自然数，xk为第k帧视频帧图像。该段用于人体心率测量的视频是通过可见光进行拍摄的，因此将从该视频帧中提取出的各个视频帧图像可以称为可见光图像。步骤S102，获取各个视频帧图像中的人脸区域。在本实施例中，利用haar特征人脸检测算法或者肤色检测的方法对各个视频帧图像进行处理，得到各个视频帧图像中的人脸区域。haar特征人脸检测算法或者肤色检测的方法是现有的公知的方法，在此不再赘述。步骤S103，将获得的所述人脸区域均划分成num个子区域。在本实施例中，将获取到的各个视频帧图像中的人脸区域划分成正前额、鼻子、嘴巴等num个区域,在本实施例中，以num等于9为例来进行说明,num的具体数目不做限制。如图2a和图2b所示，由此得到9个包含了例如运动所产生的噪声的感兴趣区域(RegionOflnterest, ROI) 1-9。步骤S104，分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号。在本实施例中，分别从各个视频帧图像中的各个子区域获取灰度离散信号，为了描述方便，设置各子区域的编号为num，num为I至9的自然数，则各个视频帧图像中的各个子区域的灰度离散信号，即各个子区域中的各个像素点的像素值可以表示为ik,mUffl(i，j)。进行去噪声处理的过程为步骤1、计算各个视频帧图像中的各个子区域的每一行像素点的行像素平均值丨TOWi , TOW2,…，/OWt5.,., Giivi丨,每一列像素点的列像素平均值\coh , ZJi, , , ^il , GLi I，其中W、h分别为各个子区域的宽度和高度。步骤2、分别对各个子区域的行像素平均值、列像素平均值采用3次多项式的方式进行拟合，拟合曲线如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于可见光图像测量人体心率的方法，其特征在于，所述方法包括：采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频帧图像；获取各个视频帧图像中的人脸区域；将获取的所述人脸区域均划分成num个子区域；分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号；分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值。

【技术特征摘要】
1.一种基于可见光图像测量人体心率的方法，其特征在于，所述方法包括 采集一段用于人体心率测量的视频，并从所述视频中提取出各个视频帧图像； 获取各个视频帧图像中的人脸区域； 将获取的所述人脸区域均划分成num个子区域； 分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号； 分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别对所述平均灰度离散信号进行分析处理，得到所述视频中的各个子区域对应的心率值之后，还包括 统计所述视频中的各个子区域中符合肤色特征的像素个数的变化总量； 根据所述变化总量以及所述视频中的各个子区域对应的心率值，得到所述视频对应的心率值。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对从各个视频帧图像中的各个子区域获取的灰度离散信号进行去噪处理，得到各个视频帧图像中的各个子区域的平均灰度离散信号具体包括 计算各个视频帧图像中的各个子区域的每一行像素点的行像素平均值，每一列像素点的列像素平均值； 分别对各个子区域的行像素平均值、列像素平均值采用3次多项式的方式进行拟合； 根据所述拟合曲线，计算第k帧中当前像素点的噪声当量； 根据各个视频帧图像中的各个子区域的灰度离散信号以及所述各个视频帧图像中的各个子区域的噪声当量，统计各个子区域的像素点的平均亮度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计所述视频中的各个子区域中符合肤色特征的像素个数的变化总量包括 统计所采集的视频中的初始帧划分的num个区域中符合肤色特征的像素个数Tnum,并初始化各个子区域权重Wnum为I ; 统计第k帧的各个子区域中符合肤色特征的像素个数Tcurnum (k)； 计算各个子区域中符合肤色特征的像素个数变化量AT_(k)，所述AT_(k)满足 Δ Tnum (k) = I Tcurnum (k) -Tnum 统计η帧内的每个子区域中符合肤色特征的像素个数变化总量Sum·。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述变化总量以及所述视频中的各个子区域对应的心率值，得到所述视频对应的心率值包括 根据所述变化总量得到所述视频中的各个子区域权重Wm ; 根据所述权重Wnum以及所述视频中的各个子区域对应的心率值，得到所述视频对应的心率值。6.一种基于可见光图像测量人体心率的装置，其特征在于，所述装置包括 视频帧提取单元，用于采集一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张登康，黄玲，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：