基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用技术

本发明专利技术公开了一种基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用。包括如下步骤：(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；(2)对获取后的所述试纸卡图像进行预处理；(3)对预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位得到感兴趣区域图像；(4)将所述感兴趣区域图像转化为试纸条灰度变化曲线；(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，并得到参考带C响应值和目标带T响应值；(6)计算结果。本发明专利技术公开了基于图像灰度处理的数据计算方法，结果可以准确反映所测图像灰度特性、适用范围广。

【技术实现步骤摘要】
基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用
本专利技术涉及体外快速诊断
，特别是涉及一种基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用。
技术介绍
图像处理是检测领域的一种关键的数据处理方法。通常是使用CMOS或者CCD等光感元件采集被检测物体的图像，然后进行特定的图像处理来提取数据。大多数的处理方法都不具备普遍适用的意义。体外诊断试剂和试纸可用于通过检测血液、组织液、生物排泄物等介质进行生物体的体征检测、毒素检测等。目前的检测类型有定性、半定量、定量等几种。定性、半定量检测通常通过肉眼判读结果，常会面临在临界范围附近的误判问题。定量主要通过光感元件获取检测试剂和试纸的灰度曲线来进行计算，但是，针对不同的检测设备需要开发不同的计算程序。本专利技术希望针对以上状态提出一套通用的图像处理方法，使检测领域图像处理和数据计算更为简单。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种结果准确、适用范围广的基于图像灰度处理的数据计算方法。一种基于图像灰度处理的数据计算方法，包括如下步骤：(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；(2)对所述试纸卡图像进行预处理，获取预处理图像，所述预处理包括对所述试纸卡套的图像位置进行截取，再对所述试纸条的图像位置进行截取；(3)通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，得到感兴趣区域图像；(4)将所述感兴趣区域图像转化为单一的试纸条灰度变化曲线；(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，根据校正后的试纸条灰度变化曲线进行参考带的边界位置定位和目标带的边界位置定位，根据定位的区域分别计算所述参考带对应的面积和所述目标带对应的面积，得到参考带响应值C和目标带响应值T；(6)根据所述目标带响应值T与所述参考带响应值C之间的T/C比值来判断免疫反应是阴性或者阳性；或根据T/C比值得出所述样品的浓度值。在其中一个实施例中，步骤(2)中的所述预处理是根据所述试纸条的图像与所述试纸卡套的图像的比值关系，来切割截取涵盖有所述试纸条区域的图像，以得到所述预处理图像，其中所述切割截取公式如下：X＝(width/10)*4，Y＝(height/9)*3，W＝(width/10)*5，H＝(height/9)*3；其中，X为所述切割截取开始时的横坐标，Y为所述切割截取开始时的纵坐标，W为所述预处理图像的长度，H为所述预处理图像的宽度；width为所述试纸卡图像长度，height为所述试纸卡图像宽度。在其中一个实施例中，步骤(3)包括如下步骤：通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，是根据预先存储的试纸条匹配模板图像对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行模板匹配，所述模板匹配测量相似度公式如下：其中：m、n为所述模板图像上的像素数量，Sij称为其中一个子图，子图Sij表示模板图像覆盖被搜索图(预处理图像)的区域，i，j为所述子图Sij左上角在被搜索图S上的坐标。在其中一个实施例中，步骤(4)包括如下步骤：1)对所述精准试纸条图像转换为灰度图像：将所述精准试纸条图像的每一个像素点的R、G、B三个值转化成灰度值Gray组成的灰度图像，转换公式如下：Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114；2)使用高斯滤波作为滤波器对步骤1)中的所述灰度图像进行处理，高斯滤波算法公式如下：其中，x为当前点的横坐标，y为当前点的纵坐标，x0为对应点的横坐标，y0为对应点的纵坐标，σ为高斯滤波器的宽度。3)将经过步骤2)处理后的所述灰度图像转换为试纸条灰度变化曲线：根据所述灰度图像上的每一列像素点的灰度值计算每一列像素点灰度值的平均值，并以所述灰度图像上的每一列像素点灰度值的平均值为纵坐标，以所述灰度图像上的该列像素点的位置为横坐标，构建试纸条灰度变化曲线，其中，所述灰度值的平均值计算公式如下：其中，Xi为所述灰度图像上每一列各个像素点的灰度值，Y为所述灰度图像上每一列像素点灰度值的平均值，m为所述灰度图像上每一列像素点的个数。在其中一个实施例中，步骤(5)中的所述试纸条灰度变化曲线的拟合校正包括如下步骤：1)通过对所述试纸条灰度变化曲线的单调性进行分析，寻找符合要求的单调递增区间和单调递减区间，通过连续的单调递增区间和单调递减区间构建目标谷；2)对所述试纸条灰度变化曲线上所述目标谷以外的其他点进行拟合，得到拟合曲线回归方程；3)使用所述拟合曲线回归方程对所述试纸条灰度变化曲线进行拟合校正，并将所述试纸条灰度变化曲线进行上下翻转为灰度转换曲线，所述灰度转换曲线纵坐标为灰度转换值，横坐标为像素位置；4)以参考带的峰值为起始点，在所述灰度转换曲线上寻找峰值*40％以下的边界区域，若连续两个像素点的差值小于峰值*1％时，则该两个像素点即确定为参考带的边界位置；以目标带的峰值为起始点，寻找峰值*40％以下的边界区域，若连续两个像素点的差值小于峰值*1％时，则该两个像素点即确定为目标带的边界位置；5)分别对曲线中参考带和目标带对应区域峰包围面积求和，所得结果分别为参考带对应的响应值C和目标带对应的响应值T。在其中一个实施例中，步骤(6)中的定性检测或者定量检测包括如下步骤：1)软件读取所述试纸卡上的二维码卡片的信息，来获得本次检测样品的项目信息，将获得的所述项目信息与存储的标准项目信息比对，判定所述检测样品的检测类型为定性检测或者定量检测；2)对于定性检测，会根据T/C的比值判定其阴阳性，其中，T为所述目标带的响应值，C为所述参考带的响应值；3)对于定量检测，根据所述检测标准品的项目信息配置不同梯度浓度的标准品稀释液，计算不同梯度浓度对应的标准T/C值，得到标准T/C值与不同梯度浓度对应的拟合曲线，将检测项目所对应的曲线公式存储在软件当中。用户进行定量检测时，软件读取T带和C带的响应值得到T/C值，根据该定量检测项目的检测类型读取与之对应的曲线公式，并根据该曲线公式将T/C值换算成该检测项目的浓度值。本专利技术的另一目的在于提供一种基于图像灰度处理的数据计算方法在体外诊断试剂中的应用。本专利技术的另一目的在于提供一种基于图像灰度处理的数据计算方法在胶体金检测、荧光检测类设备中的应用。本专利技术涉及的基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用，通过将分析区域图像数值化，对数据进行校正，以避免光源的不一致所带来的影响；本专利技术涉及的基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用，通过试纸卡中的二维码信息，能够自动获取检测项目，从而根据检测项目进行处理，得到目标结果。附图说明图1为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体俯视示意图；图2为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体右侧示意图；图3为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体左侧示意图；图4为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体后侧示意图；图5为本专利技术实施例手持式分析仪的试纸卡套俯视示意图；图6为本专利技术实施例手持式分析仪的试纸卡套侧视示意图；图7为本专利技术实施例手持式分析仪的试纸卡套爆炸示意图；图8为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体与试纸卡套配合示意图；图9为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体的上壳及下壳爆炸示意图；图10为本专利技术实施例手持式分析仪的盒体内部元件爆炸示意图；图11为本专利技术一实施例基于的体外快速诊断系统工作原本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像灰度处理的数据计算方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；(2)对所述试纸卡图像进行预处理，获取预处理图像，所述预处理包括对所述试纸卡套的图像位置进行截取，再对所述试纸条的图像位置进行截取；(3)通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，得到感兴趣区域图像；(4)将所述感兴趣区域图像转化为单一的试纸条灰度变化曲线；(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，根据校正后的试纸条灰度变化曲线进行参考带的边界位置定位和目标带的边界位置定位，根据定位的区域分别计算所述参考带对应的面积和所述目标带对应的面积，得到参考带响应值C和目标带响应值T；(6)根据所述目标带响应值T与所述参考带响应值C之间的T/C比值来判断免疫反应是阴性或者阳性；或根据T/C比值得出样品的浓度值；步骤(6)中的定性检测或者定量检测包括如下步骤：1)软件读取所述试纸卡上的二维码卡片的信息，来获得本次检测样品的项目信息，将获得的所述项目信息与存储的标准项目信息比对，判定所述检测样品的检测类型为定性检测或者定量检测；2)对于定性检测，会根据T/C的比值判定其阴阳性，其中，T为所述目标带的响应值，C为所述参考带的响应值；3)对于定量检测，根据所述检测标准品的项目信息配置不同梯度浓度的标准品稀释液，计算不同梯度浓度对应的标准T/C值，得到标准T/C值与不同梯度浓度对应的拟合曲线，将检测项目所对应的曲线公式存储在软件当中；用户进行定量检测时，软件读取T带和C带的响应值得到T/C值，根据该定量检测项目的检测类型读取与之对应的曲线公式，并根据该曲线公式将T/C值换算成该检测项目的浓度值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像灰度处理的数据计算方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；(2)对所述试纸卡图像进行预处理，获取预处理图像，所述预处理包括对所述试纸卡套的图像位置进行截取，再对所述试纸条的图像位置进行截取；(3)通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，得到感兴趣区域图像；(4)将所述感兴趣区域图像转化为单一的试纸条灰度变化曲线；(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，根据校正后的试纸条灰度变化曲线进行参考带的边界位置定位和目标带的边界位置定位，根据定位的区域分别计算所述参考带对应的面积和所述目标带对应的面积，得到参考带响应值C和目标带响应值T；(6)根据所述目标带响应值T与所述参考带响应值C之间的T/C比值来判断免疫反应是阴性或者阳性；或根据T/C比值得出样品的浓度值；步骤(6)中的定性检测或者定量检测包括如下步骤：1)软件读取所述试纸卡上的二维码卡片的信息，来获得本次检测样品的项目信息，将获得的所述项目信息与存储的标准项目信息比对，判定所述检测样品的检测类型为定性检测或者定量检测；2)对于定性检测，会根据T/C的比值判定其阴阳性，其中，T为所述目标带的响应值，C为所述参考带的响应值；3)对于定量检测，根据所述检测标准品的项目信息配置不同梯度浓度的标准品稀释液，计算不同梯度浓度对应的标准T/C值，得到标准T/C值与不同梯度浓度对应的拟合曲线，将检测项目所对应的曲线公式存储在软件当中；用户进行定量检测时，软件读取T带和C带的响应值得到T/C值，根据该定量检测项目的检测类型读取与之对应的曲线公式，并根据该曲线公式将T/C值换算成该检测项目的浓度值。2.根据权利要求1所述的基于图像灰度处理的数据计算方法，其特征在于，步骤(2)中的所述预处理是根据所述试纸条的图像与所述试纸卡套的图像的比值关系，来切割截取涵盖有所述试纸条区域的图像，以得到所述预处理图像，其中所述切割截取公式如下：X＝(width/10)*4，Y＝(height/9)*3，W＝(width/10)*5，H＝(height/9)*3；其中，X为所述切割截取开始时的横坐标，Y为所述切割截取开始时的纵坐标，W为所述预处理图像的长度，H为所述预处理图像的宽度；width为所述试纸卡图像长度，height为所述试纸卡图像宽度。3.根据权利要求2所述的基于图像灰度处理的数据计算方法，其特征在于，步骤(3)包括如下步骤：通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，是根据预先存储的试纸条匹配模板图像对所述预处...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗季，陈铭均，孟志华，熊晓明，
申请(专利权)人：广州博厚医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44