袁 偉 , 王金明 , 吳加明 , 秦水介
(1.貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025;2.貴州省光電子技術(shù)及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 貴州 貴陽 550025)
醫(yī)療中輸液速度直接影響治療效果,目前對(duì)醫(yī)療中輸液速度檢測(cè)有機(jī)械稱重檢測(cè)、電容計(jì)量式輸液檢測(cè)和紅外檢測(cè)等,本文首先通過攝像機(jī)錄取15幀/秒的20分鐘輸液視頻,本文將輸液時(shí)液滴變化過程當(dāng)成對(duì)液滴運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè),通過算法分析液滴的整個(gè)過程,選取其中一個(gè)過程作為液滴速度檢測(cè)的依據(jù)。目前有3種常用的目標(biāo)檢測(cè)方法,分別是幀間差分、背景差分和光流法。
背景差分是利用當(dāng)前圖像與背景圖像進(jìn)行差分,其算法簡(jiǎn)單,但受環(huán)境光線變化等干擾,就容易將一些偽目標(biāo)判別為運(yùn)動(dòng)目標(biāo),影響準(zhǔn)確性。本文所提取的視頻在室內(nèi)且時(shí)間相對(duì)較短,光線干擾較小。
光流法利用序列圖象每幀的像素矢量特征來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域,計(jì)算較為復(fù)雜,抗干擾能力差,實(shí)時(shí)性差,因此本文不采用光流法
幀間差分通過對(duì)液滴視頻圖像序列中的連續(xù)兩幀或三幀圖像作差運(yùn)算,利用時(shí)間提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域,傳統(tǒng)的幀間差分實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算速度快,但對(duì)移動(dòng)緩慢,則不能完全提取出完整的運(yùn)動(dòng)信息,可能出現(xiàn)漏檢的情況[1-2]。
本文為了準(zhǔn)確檢測(cè)出液滴的整個(gè)過程,結(jié)合了背景差分和幀間差分的優(yōu)點(diǎn),將連續(xù)幀間差分與背景差分相容合運(yùn)用到醫(yī)療中輸液液滴速度檢測(cè)中,準(zhǔn)確的計(jì)算出液滴的速度。
傳統(tǒng)的幀間差分易產(chǎn)生空洞現(xiàn)象,不能檢測(cè)出完整目標(biāo)和對(duì)緩慢的運(yùn)動(dòng)物體不敏感的局限性。文獻(xiàn)[1]出了積累的幀差法,通過求取連續(xù)張序列圖像前后幀差所共有的部分來得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域,避免因?yàn)槟繕?biāo)運(yùn)動(dòng)速度慢而無法檢測(cè)的情況?;诖吮疚膶⑹褂眠B續(xù)幀間差分[2],其算法如下:
圖1 連續(xù)幀間差分流程圖Fig.1 The flowchart of continuous frame difference method
以連續(xù)5幀序列的液滴視頻為例,主要運(yùn)算步驟:
1)設(shè)液滴視頻 n 幀圖像序列為{f1(x,y),…,fk(x,y),…,fn(x,y)},其中,fk(x,y)表示視頻的第 k 幀圖像,讀取連續(xù)的 5幀圖像,分別計(jì)算相鄰兩幀之間的差值,即
d(k,k-1)(x,y)=|fk(x,y)-fk-1(x,y)|d(k-1,k-2)(x,y)=|fk-1(x,y)-fk-2(x,y)|
d(k-2,k-3)(x,y)=|fk-2(x,y)-fk-3(x,y)|d(k-3,k-4)(x,y)=|fk-3(x,y)-fk-4(x,y)|
2)對(duì)所得到的差值進(jìn)行求和運(yùn)算
∑D=d(k,k-1)+d(k-1,k-2)+d(k-2,k-3)+d(k-3,k-4)
3)對(duì)圖像進(jìn)行求平均
r=∑D=/4
連續(xù)幀間差分方法充分利用了積累差分方法的優(yōu)勢(shì),很好的對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)增強(qiáng),對(duì)差分圖像求和平均,減弱了環(huán)境因素和噪聲對(duì)目標(biāo)的影響。在液滴剛形成的時(shí)候,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)移動(dòng)相對(duì)較慢且液滴相對(duì)較小,容易漏檢檢測(cè)效果不佳。下圖2是傳統(tǒng)幀間差分和連續(xù)幀間差分對(duì)液滴圖像的檢測(cè)。
圖2 傳統(tǒng)幀間差分和本文提出的連續(xù)幀間差分結(jié)果對(duì)比Fig.2 Compared the results of traditional frame difference and continuous frame difference method
圖2 中第一幅圖為輸液圖像序列中的一幅圖,第二幅為傳統(tǒng)的幀間差分效果,第三幅為連續(xù)幀間差分,從效果上看,連續(xù)幀間差分能夠較好的檢測(cè)出液滴的運(yùn)動(dòng)過程。
背景差分法是利用通過當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測(cè)目標(biāo),其原理可以表示如下:
dk(x,y)=|fk(x,y)-bk(x,y)|
其中 fk(x,y)為當(dāng)前幀,bk(x,y)為當(dāng)前幀的背景幀,dk(x,y)是當(dāng)前幀的差分。
該方法主要思想是先通過連續(xù)幀間差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)粗略檢測(cè),然后采用濾波的方法再對(duì)所得到的幀差圖像作進(jìn)一步的處理,在此基礎(chǔ)上,對(duì)濾波后的背景圖像
圖3 本文算法流程圖Fig.3 The flowchart of presented algorithm
本文首先通過攝像機(jī)錄取15幀/秒的一段輸液視頻,然后通過Matlab工具提取出每一幀的圖像,運(yùn)用1.3的算法分析液滴的整個(gè)過程,從中尋找出計(jì)算液滴速度的依據(jù)。
一般液滴滴落有3個(gè)過程,即液滴的形成、液滴的下落過程、液滴滴落液面。本文采用1.3的算法對(duì)液滴的3個(gè)過程進(jìn)行分析,從液滴滴落的過程中尋找出計(jì)算液滴速度的方法。最終本文采用液滴滴落液面過程作為計(jì)算液滴速度的依據(jù)[5]。圖4為液滴的下落過程。
①在液滴剛剛形成的過程中,由于液滴和滴斗都是透明的,圖像并不像想象的那樣邊沿由小變大,而是不規(guī)則的,變化很小,很難判斷,因此本文不采用液滴形成過程作為計(jì)算液滴速度的依據(jù)。
②液滴的視頻圖像為15幀/秒,由于時(shí)間過短和液滴透明的的原因,在液滴的形成和滴落過程中是很難捕捉的。因此本文也不采用這兩個(gè)過程來計(jì)算液滴速度。
③液滴滴落到液面時(shí),會(huì)在液斗的下面液面部分抖動(dòng)一下,液面的抖動(dòng)到平靜要有個(gè)過程,因此液面滴落這個(gè)過程是計(jì)算液滴速度的最好過程
下面將對(duì)液滴滴落液面的過程進(jìn)行仔細(xì)分析,進(jìn)而找出計(jì)算液滴速度的有效方法。
液滴從管口落下,滴落到液面中,導(dǎo)致液面有相對(duì)劇烈抖動(dòng)。這個(gè)抖動(dòng)并不會(huì)因?yàn)橐旱蔚牡蜗露⒖袒謴?fù)平靜,而是會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。如圖5所示。
從圖5可以看出,在液滴滴落液面時(shí),液面發(fā)生抖動(dòng),此過程有好多幀圖像,因此很容易捕捉。為了減少計(jì)算,本文只需要計(jì)算液滴滴落液面的小區(qū)域,通過統(tǒng)計(jì)液滴滴落液面的小區(qū)域運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn),對(duì)其進(jìn)行閾值處理,即可計(jì)算出液滴速度[5]。
圖4 液滴下落過程Fig.4 The dropping process
圖5 液滴滴液面過程Fig.5 The dropping process
本文只需要計(jì)算液滴滴落液面的小區(qū)域,通過統(tǒng)計(jì)液滴滴落液面的小區(qū)域運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)如圖6所示。
圖6看出,液滴引起的液面震動(dòng)運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)在200~450之間。因此對(duì)其進(jìn)行閾值處理即可計(jì)算液滴速度。
圖6 運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)Fig.6 Statistics movement pixel
本文取15幀/秒,統(tǒng)計(jì)60秒內(nèi)運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)可以判斷出速度。通過上圖,可以看出,運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)在[200,450]之間表明有一滴液滴滴落,因此本文只需給出一個(gè)閾值,來統(tǒng)計(jì)在閾值內(nèi)有多少個(gè)數(shù)就可以計(jì)算出液滴的速度。通過觀測(cè)本文取運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)值大于300則算有一滴液滴滴落液面,則速度公式為:
V=60*15*sum/number(frame)
根據(jù)圖6,可計(jì)算液滴的速度V=60*15*3/80=33.75≈34(滴/分),因此本文這段視頻液滴的速度為34滴/分。與實(shí)際速度相符。
本文將連續(xù)幀間差分與背景差分方法相結(jié)合運(yùn)用到液滴速度的檢測(cè),有效的解決了背景差分和幀間差分中可能出現(xiàn)的無法檢測(cè)目標(biāo)的現(xiàn)象,較好的實(shí)現(xiàn)了對(duì)液滴滴落過程的分析。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠有效的檢測(cè)出液滴速度,且運(yùn)算簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),對(duì)醫(yī)療中液滴速度檢測(cè)具有一定的參考價(jià)值。
[1]許悅雷,左繼章.一種累積幀差視頻對(duì)象的分割算法[J].光電工程,2004(7):70-72.XU Yue-lei,ZOU Ji-zang.A video object segmentation algorithm frame difference[J].Accumulate.Optical Engineering,2004(7):70-72.
[2]屈晶晶,辛云宏.連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[J].光子學(xué)報(bào),2014(7):219-226.QU Jing-jing,XIN Yun-hong.Continuous frame difference and background difference fusion of moving target detection[J].Photons Journal,2014(7):219-226.
[3]王振亞,曾黃麟.一種基于幀間差分和光流技術(shù)結(jié)合的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)和跟蹤新算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2012(5):118-120.WANG Zhen-ya,ZENG Huang-lin.A moving vehicle based on intervframe difference and optical flow technology combined with the detection and tracking of new algorithms[J].Computer Applications and Software,2012(5):118-120.
[4]陳俊超,張俊豪,劉詩佳,等.基于背景建模與幀間差分的目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2011(12):172-173.CHENJun-chao,ZHANGJun-hao,LIUShi-jia,et al.Improved target detection algorithm based on background modeling and frame difference[J].Computer Engineering,2011(12):172-173.
[5]陳文鼎.基于嵌入式系統(tǒng)的液滴流速監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].南京:南京理工大學(xué),2013.
[6]孫歡,尚緒鳳,朱趙龍,等.交通監(jiān)控系統(tǒng)中幀差法和背景優(yōu)劣法分析[J].電子科技,2012(10):1-3.SUN Huan,SHANG Xu-feng,ZHU Zhao-long,et al.Performance analysis for the frame difference and background difference methods in the traffic surveillance system[J].Electronic Sic.&Tech,2012(10):1-3.