基于可見光圖像測量人體心率的方法、裝置及手持設備制造方法及圖紙

本發明專利技術適用于圖像處理及應用技術領域，提供了一種基于可見光圖像測量人體心率的方法、裝置及手持設備，所述方法包括：采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻幀圖像；獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域；將獲取的所述人臉區域均劃分成num個子區域；分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號；分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值。本發明專利技術，充分的考慮了光照改變的情況下，對視頻中的各個子區域圖像的像素值的影響，從而提高了心率值的測量準確度。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于圖像處理及應用
，尤其涉及一種基于可見光圖像測量人體心率的方法、裝置及手持設備。
技術介紹
最近幾年，隨著電子產品的智能化程度越來越高，各種測量人體心率的系統被用于手機等手持設備或者電視終端中。其中不乏有利用可見光拍攝得到人體面部或手部血管的可見光圖像來測量人體心率的系統，對應這樣的人體心率測量方案，通過攝像頭采集的可見光圖像，由于運動或者光照變化會造成圖像上人臉面部或手部血管信息不足。如果要使該系統有較高的心率測量準確度，要求每次測量過程中人體面部或手部血管圖像保持不變，即手持設備和測試者完全保持不動狀態，另外，還要求每次測量過程中光照不能變化，而這兩點在實際操作中往往很難做到，因此這樣的人體心率測量方案，測量得到的人體心率值的準確度比較低。
技術實現思路
本專利技術實施例提供了一種基于可見光圖像測量人體心率的方法、裝置及手持設備，旨在解決現有技術測量得到的人體心率準確度不高的問題。一方面，提供一種基于可見光圖像測量人體心率的方法，所述方法包括采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻幀圖像；獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域；將獲取的所述人臉區域均劃分成num個子區域；分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號；分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值。另一方面，提供一種基于可見光圖像測量人體心率的裝置，所述裝置包括視頻幀提取單元，用于采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻幀圖像；人臉區域獲取單元，用于獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域；人臉區域劃分單元，用于將獲取的所述人臉區域均劃分成num個子區域；去噪聲單元，用于分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號；子區域心率值計算單元，用于分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值。再一方面，提供一 種手持設備，所述手持設備包括如上所述的基于可見光圖像測量人體心率的裝置。在本專利技術實施例，在計算人體的心率值時，先對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號，再根據該平均灰度離散信號求取人體的心率值。該去噪聲的過程中，充分的考慮了光照改變的情況下，對視頻中的各個子區域圖像的像素值的影響，從而提高了心率值的測量準確度。附圖說明圖1是本專利技術實施例一提供的基于可見光圖像測量人體心率的方法的實現流程圖；圖2a和圖2b是本專利技術實施例一提供的人臉區域劃分示意圖；圖3是本專利技術實施例二提供的基于可見光圖像測量人體心率的方法的實現流程圖；圖4是本專利技術實施例三提供的基于可見光圖像測量人體心率的裝置的結構框圖；圖5是本專利技術實施例四提供的基于可見光圖像測量人體心率的裝置的結構框圖。具體實施方式 為了使本專利技術的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本專利技術進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本專利技術，并不用于限定本專利技術。在本專利技術實施例中，在計算人體的心率值時，先對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號，再根據該平均灰度離散信號求取人體的心率值。該去噪聲的過程中，充分的考慮了光照改變的情況下，對視頻中的各個子區域圖像的像素值的影響，從而提高了心率值的測量準確度。以下結合具體實施例對本專利技術的實現進行詳細描述實施例一圖1示出了本專利技術實施例一提供的基于可見光圖像測量人體心率的方法的實現流程，詳述如下步驟S101，采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻中貞圖像xk。在本實施例中，攝像頭圖像采集裝置獲取一段用于人體心率測量的視頻，并從該視頻中提取出各個視頻幀圖像，分別標號為{χ。，X1^X2Z3……xk……，xn-2，VJ^ke [O, n-l],n為自然數，xk為第k幀視頻幀圖像。該段用于人體心率測量的視頻是通過可見光進行拍攝的，因此將從該視頻幀中提取出的各個視頻幀圖像可以稱為可見光圖像。步驟S102，獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域。在本實施例中，利用haar特征人臉檢測算法或者膚色檢測的方法對各個視頻幀圖像進行處理，得到各個視頻幀圖像中的人臉區域。haar特征人臉檢測算法或者膚色檢測的方法是現有的公知的方法，在此不再贅述。步驟S103，將獲得的所述人臉區域均劃分成num個子區域。在本實施例中，將獲取到的各個視頻幀圖像中的人臉區域劃分成正前額、鼻子、嘴巴等num個區域,在本實施例中，以num等于9為例來進行說明,num的具體數目不做限制。如圖2a和圖2b所示，由此得到9個包含了例如運動所產生的噪聲的感興趣區域(RegionOflnterest, ROI) 1-9。步驟S104，分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號。在本實施例中，分別從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取灰度離散信號，為了描述方便，設置各子區域的編號為num，num為I至9的自然數，則各個視頻幀圖像中的各個子區域的灰度離散信號，即各個子區域中的各個像素點的像素值可以表示為ik,mUffl(i，j)。進行去噪聲處理的過程為步驟1、計算各個視頻幀圖像中的各個子區域的每一行像素點的行像素平均值丨TOWi , TOW2,…，/OWt5.,., Giivi丨,每一列像素點的列像素平均值\coh , ZJi, , , ^il , GLi I，其中W、h分別為各個子區域的寬度和高度。步驟2、分別對各個子區域的行像素平均值、列像素平均值采用3次多項式的方式進行擬合，擬合曲線如下本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于可見光圖像測量人體心率的方法，其特征在于，所述方法包括：采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻幀圖像；獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域；將獲取的所述人臉區域均劃分成num個子區域；分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號；分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值。

【技術特征摘要】
1.一種基于可見光圖像測量人體心率的方法，其特征在于，所述方法包括 采集一段用于人體心率測量的視頻，并從所述視頻中提取出各個視頻幀圖像； 獲取各個視頻幀圖像中的人臉區域； 將獲取的所述人臉區域均劃分成num個子區域； 分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號； 分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分別對所述平均灰度離散信號進行分析處理，得到所述視頻中的各個子區域對應的心率值之后，還包括 統計所述視頻中的各個子區域中符合膚色特征的像素個數的變化總量； 根據所述變化總量以及所述視頻中的各個子區域對應的心率值，得到所述視頻對應的心率值。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別對從各個視頻幀圖像中的各個子區域獲取的灰度離散信號進行去噪處理，得到各個視頻幀圖像中的各個子區域的平均灰度離散信號具體包括 計算各個視頻幀圖像中的各個子區域的每一行像素點的行像素平均值，每一列像素點的列像素平均值； 分別對各個子區域的行像素平均值、列像素平均值采用3次多項式的方式進行擬合； 根據所述擬合曲線，計算第k幀中當前像素點的噪聲當量； 根據各個視頻幀圖像中的各個子區域的灰度離散信號以及所述各個視頻幀圖像中的各個子區域的噪聲當量，統計各個子區域的像素點的平均亮度。4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述統計所述視頻中的各個子區域中符合膚色特征的像素個數的變化總量包括 統計所采集的視頻中的初始幀劃分的num個區域中符合膚色特征的像素個數Tnum,并初始化各個子區域權重Wnum為I ; 統計第k幀的各個子區域中符合膚色特征的像素個數Tcurnum (k)； 計算各個子區域中符合膚色特征的像素個數變化量AT_(k)，所述AT_(k)滿足 Δ Tnum (k) = I Tcurnum (k) -Tnum 統計η幀內的每個子區域中符合膚色特征的像素個數變化總量Sum·。5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述變化總量以及所述視頻中的各個子區域對應的心率值，得到所述視頻對應的心率值包括 根據所述變化總量得到所述視頻中的各個子區域權重Wm ; 根據所述權重Wnum以及所述視頻中的各個子區域對應的心率值，得到所述視頻對應的心率值。6.一種基于可見光圖像測量人體心率的裝置，其特征在于，所述裝置包括 視頻幀提取單元，用于采集一...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張登康，黃玲，
申請(專利權)人：TCL集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：