可见光皮肤图像的静脉显像方法技术

本发明专利技术公开了一种可见皮肤图像的快捷静脉显像方法，属于信息感知与识别领域。采集N组包含完全同步的可见光图像和近红外图像的皮肤图像构建皮肤图像库；依次选取每组可见光图像与近红外图像中的对应像素块构成训练数据库；采用三层前向神经网络模拟训练数据库中可见光像素到近红外像素值的映射关系,并进行训练调整；将待测可见光皮肤图像的RGB像素值输入到训练好的三层前向神经网络中得到此图的静脉显像。利用可见光和近红外同步图像中的像素对应关系，采用前向神经网络实现二者之间的映射，进而从能量结果图中实现对静脉的显像，其处理过程简单，易于实现，具有很强的实用和推广价值；其不需要额外的专用装置和设备，大大降低了显像成本。

【技术实现步骤摘要】
可见光皮肤图像的静脉显像方法
本专利技术涉及一种皮肤图像的静脉显像方法，具体讲是一种针对可见皮肤图像的快捷静脉显像方法，属于信息感知与识别领域。
技术介绍
一百多年前，人类的医学进步到开始运用静脉穿刺术来抽血和注射治疗，实施这种医学技术的关键是首先要设法找到人体的静脉，才能下针穿刺进行后续的治疗。目前，临床所使用的定位静脉的方法主要有两种：目视法——以裸视来寻找和定位静脉。这种方法仅适合于静脉位置较表浅且突出的病人，对于静脉的大小、弯曲与分叉的状态，实际上无法保证一目了然；触摸法——以触摸的感觉来寻找和定位静脉。这种方法是医护人员凭借多年的经验，通过触摸皮肤的感觉分辨出静脉与周围组织的质性不同，从而确定出静脉的位置及深浅。有些患者的皮肤特点不利于观察寻找静脉，如肤色较深，或者皮下脂肪较多，或者体表毛发较多；有些患者则静脉较细，如儿童。对于这些患者，用传统的目视法或者触摸法都很难快速准确地确定静脉的位置，这就给治疗带来很大的困难，反复穿刺也给患者带来很大的痛苦。当前，国内外现有的静脉显像均依赖于附加设备，如近红外成像、多光谱相机或者超声波技术。其中，近红外静脉成像应用得最为广泛，它使用红外LED发出近红外光照射皮肤，配以CCD摄像头和图像采集卡来生成图像。由于血液中的血红蛋白对波长为0.72～1.10um的入射光线有较强的吸收特性，结合其它皮肤组织对近红外光线的反射和透射，将信息经过光电转换和图像处理，最后将静脉显示在图像或者屏幕上供医护人员实时观测。近期技术中，Prabhu[1]和Kavitha[2]等人采用红外光源照射皮肤，利用近红外成像设备获取静脉图像，然后采用不同的图像处理算法提取其中的静脉。2012年12月12日，中国专利技术专利申请CN102813504A公开了一种多光谱三维静脉图像显示装，其利用红外光源发出一种或多种近红外光并照射在被检测区域，该红外光经过皮肤反射后经可见光截止红外透过滤光片进入摄像机，两个摄像机可采集到不同角度的皮肤图像，经计算处理后可得到静脉的位置与深度图。有的研究人员利用多光谱相机拍摄不同波长下的皮肤图像从而检测静脉。Wieringa[3]等采用立体成像技术提取皮下浅表静脉，利用两台相机分别拍摄多光谱皮肤图像，通过调整图像对比度增强其中的静脉信息，利用3D显示设备观察静脉。Shahzad[4]等将人体皮肤分为四类，利用多光谱相机针对每一类皮肤寻找最优近红外波长，使静脉图像的对比度达到最大。另有研究人员开发了基于超声波的静脉显像技术。屈学民[5]等利用超声波在传播中的反射散射特性，把几兆至十几兆的高频超声脉冲发射到人体，在超声波传播过程中，遇到声阻抗不同的组织界面时，有部分能量透射过去，也有部分能量被反射回来。这样，发射脉冲与回波脉冲之间的时间间隔决定了皮肤表面和静脉的距离。赵兰平等[6]利用高分辨B型超声仪检测桡动脉或其他浅表动脉的横切面和纵切面，形成二维血管运动图像，采用复合压力与B超的检测装置，同步采集桡动脉等处浅表动脉的压力脉图和超声脉图。但该方法检测的是桡动脉图像，而不是静脉图像。以上这些血管显像技术均需附加额外的设备或者装置，如超声波发射和接收装置、红外光发射和成像装置、多光谱相机，等等，这就增加了显像仪器的体积、重量，并且也大大提高了成本。例如，目前市场上出售的静脉红外显像仪价格均高达9000人民币左右。也有学者针对可见光图像研究皮肤及血管，如蒋大林等[7]采用数字图像处理的方法对皮肤表面毛细血管图像进行处理和检测，利用此方法对雀斑治疗效果进行了分析。虽然其算法的处理对象也是可见光图像，但是检测的目标是皮肤表面的毛细血管，而不是静脉。通常毛细血管位于皮肤表层，是可以用肉眼观察到的，而静脉则位于人体皮肤的真皮层以下，从可见光图像中通常是无法直接观察，导致此种方法无法对静脉图像进行处理和检测。[1]PrabhuVD,MohanaveluK,SundersheshuBS,andPadakiVC,VeinIdentificationandLocalizationforAutomatedIntravenousDrugDeliverySystem[A].CommunicationsinComputerandInformationScience[C],SpringerVerlag,Tiergartenstrasse,2012:270-281；[2]KavithaR,LocalizationofPalmDorsalVeinPatternUsingImageProcessingforAutomatedIntra-venousDrugNeedleInsertion[J].InternationalJournalofEngineeringScienceandTechnology,2011,3(6):4833-4838；[3]WieringaFP,MastikF,CateFJ,etal.RemoteNon-InvasiveStereoscopicImagingofBloodVessels:FirstIn-VivoResultsofANewMultispectralContrastEnhancementTechnology[J].AnalysisofBiomedicalEngineering,2006,34(12):1870-1878；[4]ShahzadA,WalterN,SaeedMA,etal.MultispectralVenousImagesAnalysisforOptimumIlluminationSelection[A].inProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonImageProcessing[C],2013:2383-2387；[5]屈学民，卞正中.静脉血管超声定位检测仪的研制[J].中国医学物理学杂志，2000，17(1)：32-33；[6]赵兰平，杨学智，牛欣.桡动脉等浅表动脉脉动信息的检测及应用价值[A].中国生理学会第23届全国会员代表大会暨生理学学术大会论文摘要文集[C]，2010：389-390；[7]蒋大林，张泓.皮肤表面毛细血管图像的检测与分析[J].北京工业大学学报，2006(06)：501-505。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术缺陷，提供一种无需额外的装置和设备，能快速处理并显示可见光皮肤图像中静脉的方法。为了解决上述技术问题，本专利技术提供的可见光皮肤图像的静脉显像方法，包括以下步骤：1)、采集N组包含完全同步的可见光图像和近红外图像的皮肤图像，构建皮肤图像库；2)、依次选取每组可见光图像与近红外图像中的对应像素块构成训练数据库；3)、采用三层前向神经网络模拟步骤2)训练数据库中可见光像素到近红外像素值的映射关系,并通过三层前向神经网络的隐含层和输出层对三层前向神经网络进行训练调整；4)、将待测可见光皮肤图像的RGB像素值输入到步骤3)训练好的三层前向神经网络中，其输出的映射图像即为此图的静脉显像。本专利技术中，所述步骤2)的具体过程为：21)、采用限制对比度自适应直方图均衡化方法对近红外图像进行预处理后，采用双向滤波进行去噪声处理；22)、采用Gabor滤波器提取预处理后近本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可见光皮肤图像的静脉显像方法，其特征在于包括以下步骤：1)、采集N组包含完全同步的可见光图像和近红外图像的皮肤图像，构建皮肤图像库；2)、依次选取每组可见光图像与近红外图像中的对应像素块构成训练数据库；3)、采用三层前向神经网络模拟步骤2)训练数据库中可见光像素到近红外像素值的映射关系,并通过三层前向神经网络的隐含层和输出层对三层前向神经网络进行训练调整；4)、将待测可见光皮肤图像的RGB像素值输入到步骤3)训练好的三层前向神经网络中，其输出的映射图像即为此图的静脉显像。

【技术特征摘要】
1.一种可见光皮肤图像的静脉显像方法，其特征在于包括以下步骤：1)、采集N组包含完全同步的可见光图像和近红外图像的皮肤图像，构建皮肤图像库；2)、依次选取每组可见光图像与近红外图像中的对应像素块构成训练数据库；所述步骤2)的具体过程为：21)、采用限制对比度自适应直方图均衡化方法对近红外图像进行预处理后，采用双向滤波进行去噪声处理；22)、采用Gabor滤波器提取步骤21)处理后的近红外图像中的静脉信息；23)、将经步骤22)处理后图像中每个像素点(x,y)附近的局部图像能量从滤波结果中除去得到能量结果图；24)、采用Otsu阈值分割算法对能量结果图进行二值化处理，然后对二值图进行细化，得到静脉线状图；25)、将静脉线状图分别叠加于近红外图像上和可见光图像上，提取得到M组可见光/近红外对应像素块；同时，在静脉线状图的空白区域提取中同样数量的空白区域可见光/近红外对应像素块；26)、重复执行步骤21)至步骤25)提取各组皮肤图像数量相同的可见光/近红外图像的对应像素块和空白区域可见光/近红外对应像素块，得到M×2×N组像素块，构成训练数据库；3)、采用三层前向神经网络模拟步骤2)训练数据库中可见光像素到近红外像素值的映射关系,并通过三层前向神经网络的隐含层和输出层对三层前向神经网络进行训练调整；4)、将待测可见光皮肤图像的RGB像素值输入到步骤3)训练好的三层前向神经网络中，其输出的映射图像即为此图的...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐超颖，王彪，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32