本發明專利技術公開了一種紅外血管成像和識別方法及系統，涉及醫學影像技術領域；而該血管識別方法通過根據目標人體的紅外圖像信息，分析人體的血管信號特征，進而通過對血管信號進行濾波、去噪、白平衡、ROI提取、局部自適應增強、二值化、邊緣提取、血管分割，解決了當前技術中存在的不足，實現了對復雜血管信號的提取和分割，尤其是針對血管信號弱、信噪比低、干擾多、血管信號不筆直、血管有粗有細等特點的復雜情形下的血管提取，大大的提高了血管信號提取的效率和準確性，實現了血管的自動化、智能化圖像識別和分割，成為了血管類智能化、自動化應用場景（如血管穿刺）的功能基礎。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫學影像，具體為一種血管紅外成像和識別提取的方法及系統。
技術介紹
1、血管紅外成像技術是一種非侵入性醫療成像技術，用于顯示和分析人體內的血管網絡。這項技術主要利用了紅外光對人體組織的穿透能力和血液對紅外光的吸收特性。以下是血管紅外成像的主要
技術介紹
：
2、1.?紅外光譜成像
3、原理：紅外光譜成像技術基于紅外光（波長大約在700納米到1毫米之間）對人體組織的穿透能力。不同組織對紅外光的吸收和反射率不同，可以用來區分血管和周圍組織；
4、應用：在醫學成像中，這種特性被用來增強血管的可視化，特別是在皮膚和軟組織中較淺的部位。
5、2.?光吸收和反射
6、血液吸收：血液中的血紅蛋白對特定波長的紅外光有較高的吸收率。這種吸收差異被用來區分血管和其他組織；
7、紅外反射：皮膚和其他組織對紅外光的反射率不同于血液，這有助于提高圖像對比度。
8、3.?熱成像技術
9、利用熱輻射：血管由于血液流動會產生微弱的熱輻射，紅外熱成像技術可以探測這些熱差異；
10、局部溫度變化：局部的血流量變化會引起溫度分布的變化，這些信息可以用來揭示血管的位置和狀態。
11、4.?圖像處理算法
12、增強和濾波：應用各種圖像處理算法，如增強、濾波和邊緣檢測，以提高血管圖像的清晰度和準確性；
13、三維重建：使用先進的算法從紅外成像數據中重建血管的三維結構。
14、5.?相機和探測器技術
>15、高靈敏度探測器：使用對紅外光高度靈敏的探測器，如冷卻的紅外探測器，以提高成像質量；16、多波長成像：利用不同波長的紅外光進行成像，以獲得更多的血管信息。
17、6.?臨床應用
18、靜脈定位：用于臨床上的靜脈定位，特別是在靜脈穿刺和注射中；
19、血流動力學研究：研究血液流動特性，如血流速度和血管的反應性。
20、通過這些技術的綜合應用，血管紅外成像為醫生提供了一個強大的工具，以更好地了解和治療血管相關的疾病。
21、現有的傳統圖像增強方法識別紅外血管信號的問題有：
22、1、弱小信號無法識別
23、2、血管分割的閾值不能動態化
24、3、針對不同光照條件的血管信號分割效果有優劣，不能自適應光照
25、4、對噪聲有放大作用，容易誤識別噪聲點
26、5、對不同粗細的血管的識別效果有優劣，沒有自適應
27、6、對不同顏色信息的血管識別效果有優劣，不能自適應
技術實現思路
1、為了解決上述問題；本專利技術的目的在于提供一種紅外成像血管識別提取方法及系統。
2、為解決上述技術問題，本專利技術采用如下技術方案：本專利技術在第一方面提供了一種血管紅外成像系統，是一種針對血管特征的雙目紅外結構光成像系統。
3、本專利技術在第二方面提供了紅外圖像血管提取識別方法。
4、步驟一、全圖像直方圖均衡化，白平衡，動態調整整張圖的亮暗程度，以使整副圖像的整體亮暗程度適中。
5、步驟二、全圖像自適應濾波窗口的中值濾波，以濾除皮膚表面紋理等弱小噪聲信號，濾波窗口與血管大小自適應，既保留了血管信號，也濾除了弱小干擾噪聲。
6、步驟三、局部自適應信號增強算法，因為血管信號不一定是全局最明顯，但一定是局部最明顯，所以采用一個局部滑動窗口，在窗口內信號高于（平均值加上一個小的閾值）的像素點被認為是血管信號點。滑動窗口遍歷整副圖像，得到每個局部窗口內的血管信號的提取。
7、步驟四、全圖范圍內roi（感興趣區域）的提取和roi區域內的血管信號的提取。roi提取是通過血管組織所在的三維深度圖像，通過深度圖像的一個動態閾值范圍內的連通區域作為血管所在的區域的提取。
8、步驟五、血管信號的選擇形態學選擇和判真判偽算法。因為血管具有細長、方向性等形態學特點。通過形態學的特征可以篩選出更準確的血管信號。
9、與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于：
10、1、增強效果明顯，信噪比提高，弱小血管信號可增強為二值化黑白血管信號
11、2、對環境光具有自適應性，方法自動調整白平衡
12、3、對血管信號的大小自適應，在正常人血管粗細的大小血管范圍內，都能提取出血管信號
13、4、對干擾有剔除，尤其是皮膚表面的紋理
14、5、對非血管組織區域的信號有剔除，只呈現血管組織區域的真實血管信號
15、6、對血管的信號強弱具有自適應性，即使血管信號強度弱，也可以通過局部自適應濾波的方式增強和提取信號
16、7、對血管的提取和分割具有全自動化算法全流程處理
17、8、全流程方法運行效率高，單幀處理時間<40ms，可實現實時提取。
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【技術保護點】
1.一種紅外圖像血管識別提取方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，所述自適應濾波窗中值濾波，將根據血管的估計圖像像素大小，自適應調整濾波窗的大小。
3.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，所述局部自適應增強算法，將基于信號與周圍鄰域背景的對比進行判斷當前像素值為信號還是背景。鄰域背景的大小根據血管大小進行自適應選擇。從而提取出了鄰域增強信號。全局增強可能將大量噪聲識別為信號，局部領域增強信號將有效提取出真實信號。
4.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，所述ROI提取。結合紅外圖像和雙目結構光深度圖像，ROI區域中心的深度值提取出來以后，基于該區域中心進行區域生長，當深度值與區域中心深度值差距較大時，停止該邊緣點生長，從而有效提取出人體的ROI區域。
5.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，紅外雙目結構光成像系統。本文采用了紅外雙目結構光成像系統，能有效成像和提取血管圖像和位置。
【技術特征摘要】
1.一種紅外圖像血管識別提取方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，所述自適應濾波窗中值濾波，將根據血管的估計圖像像素大小，自適應調整濾波窗的大小。
3.如權利要求1所述的一種血管成像方法，其特征在于，所述局部自適應增強算法，將基于信號與周圍鄰域背景的對比進行判斷當前像素值為信號還是背景。鄰域背景的大小根據血管大小進行自適應選擇。從而提取出了鄰域增強信號。全局增強可能將大量噪聲識別為信號，局部...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王秋霖，井帥奇，陳科，王懿剛，龍嘉毅，張珂，
申請(專利權)人：成都市凱瑞醫療科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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