CN111728589B - 一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法 - Google Patents

一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法，主要对医学红外热成像系统所收取的人体温度信息进行处理，其可解决温度数据和人体图像数据分开存取问题，图像上各像素点的数据在表达人体图像的同时，兼有精确表达原始温度数据的功能，并可调控目标温度区域在人体图像上的增强显示效果，提高图像色彩表达的丰富程度，可实现每0.001℃各用一种不同的颜色表达，还提高了图像的通用性。

Description

一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法
技术领域
本发明涉及医学红外热成像系统应用领域，具体涉及一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法。
背景技术
现行医学红外热像系统内各种数据的产生过程一般为：非制冷红外热传感器得到红外数据，然后通过非线性变换得到温度数据；随后将温度数据通过预先设定的最低温度、最高温度阈值转为灰度图像，则设定的最低温度对应灰度图像的最小值0，最高温度对应灰度图像的最大值255，最后，通过预先设定的调色板，将灰度图像转为伪彩色图像。温度阈值的设定范围一般为0-50℃。当前利用医学红外热成像系统进行疾病的筛查与诊断的过程一般为：先通过系统输出的热图像文件，人工选定感兴趣的人体区域或用自动分析算法得到感兴趣的人体区域，这些自动算法一般有图像增强、图像背景去除、图像边缘检测、图像分割等；然后，结合系统输出的温度数据文件，在感兴趣的人体区域内，分析温度分布特征，在此阶段，为增强不同温度段的视觉辨别效果，需在图像文件上采用伪彩色技术，将设定的温度段内不同的温度值在对应的人体图像部位用不同的颜色表示，所设定的温度段通常称为温度窗；最后，在感兴趣的人体区域选择温度特征，例如选定区域内所有像素点的温度均值、选定的线上所有像素点的温度均值等，根据这些特征，对一些疾病进行筛查或诊断。在利用医学红外热像系统进行分析诊断疾病过程中，需要不断从两类不同数据类型的文件内分别读取图像数据和温度数据，这增加了额外的工作量。医学红外热像图系统输出的灰度图像的每个像素点的取值范围为0-255的灰度值，用此256阶表示0-50℃范围的温度数据，则每阶可表示的温度精度仅约为0.195℃，而当前一般的医学红外热相机的温度分辨率为≤0.05℃，较高的可达0.02℃，因此，现行的医学红外热像系统输出的灰度图在温度数据上存在精度损失。而一般的医学红外热像系统提供的彩色图像是由灰度图像通过调色板得到的伪彩色，是为了增强视觉分辨效果，并不能提高所表示的温度数据精度。当前针对医学红外热像图的一些图像增强方法，例如对比度增强等，也是在基于灰度图像上增强视觉分辨效果，同样不能提高图像所表示的温度数据精度。在当前通常采用的针对医学红外热像图的伪彩色视觉增强方法中，普遍采用的是调色板方法，因调色板最多只能表达256种颜色，对于0-50℃范围的温度数据，每种颜色仅能表示的温度分辨率约为0.195℃，同样不能满足温度数据分辨率的要求。为此，常需在分析过程中通过一种设置温度观察窗的方法，仅在较小的温度范围内进行不同尺度的伪彩色表达，以实现更精细的温度分辨率。为分析不同温度段的温度分布，需要多次调整温度观察窗的位置和伪彩色表达的尺度。当选用不同的温度观察窗或不同的调色板以及不同的伪彩色尺度时，得到的伪彩色图像可能存在显著差异，而这些伪彩色图像自身不含有导致这些差异的相关参数设置信息，使得不同伪彩色图像间可比性不高，进而影响不同医学红外热像系统输出的图像库间的通用性。医学红外热像系统输出的温度数据虽然具有较高的温度分辨率，但因其表达的温度数据存在小数位，与图像数据类型不同，无法直观分析人体部位。
综上所述，现行的医学红外热像系统存在以下不足：
(1)温度数据和热图像数据需要在不同的文件中分别存取，文件的数据类型不同，增加了人工或自动分析的工作量；
(2)热图像数据损失了温度数据的原始精度，在此基础上进行分析，会导致分析结果精确度不高；
(3)现行的伪彩色图像数据的颜色种类较少，导致分析过程中需要人工反复调整温度窗口位置；
(4)伪彩色图像因采用不同调色板或温度观察窗口会存在差异，而现行伪彩色图像未载有相关的参数设置信息，导致基于伪彩色图像的分析方法的通用性较差；
(5)不能直接利用现行温度数据直观分析人体部位。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用所述医学红外热成像系统对人体进行红外检测，获取原始温度数据T0(i,j)；
S2：对获得的原始温度数据T0(i,j)采用温度阈值分割方法进行背景温度数据去除，以消除原始数据中的外界温度数据，获得人体温度数据，得到温度数据T1(i,j)；
S3：对获得人体温度数据T1(i,j)通过设置的彩色增量值转为整数值，进而得到人体温度彩色值T2(i,j)；
S4：将步骤S3获得的彩色值T2(i,j)转换为两位的256进制数，进而得到高位彩色值Tz(i,j)和低位彩色值Ty(i,j)；
S5：将步骤S4获得人体温度数据的高位彩色值Tz(i,j)和低位彩色值Ty(i,j)分别赋给RGB彩色空间中的R、G、B三个颜色分量中的任意2个；
S6：对转换后的人体温度数据设置温度观察窗参数，所述温度观察窗是指在步骤S2确定的温度阈值范围内，再取一段较小的温度范围，以观察这段小的温度范围的温度分布状况；
S7：判断步骤S2中的温度数据T1(i,j)是否在步骤S6的温度观察窗内，若在内则计算出温度数据T1(i,j)距离温度观察窗内中心位置Tm的实际增量数dt；
S8：将步骤S7中位于温度观察窗内的温度数据T1(i,j)距离窗Tm的实际增量数dt转为以127为中间值的数,并赋值给步骤S5中R、G、B中未赋值的分量；
S9：组合步骤S8和步骤S5的R、G、B分量，形成RGB格式的真彩色图像数据I(i,j)；
S10：取步骤S9的图像数据I(i,j)的边沿位置上一些像素点，用其R、G、B三分量中对应于温度观察窗的分量记录步骤S1-步骤S9中涉及的主要参数值；
S11：通过步骤S10得到的真彩色图像，可以以文件的形式存储在计算机的存储介质中，从而可在不同的红外热图像系统间传送，通过读取图像文件内记录的数据并进行逆变换，可得到原温度数据；
S12：重复步骤S5-步骤S11，可采用不同的温度观察窗等不同参数设置，得到不同的真彩色图像文件。
其中，所述医学红外热成像系统包括红外热相机和用于接收存储数据的计算机，所述红外热相机还带有用于温度校正的黑体，所述计算机带着存储介质。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)、可避免现有医学红外热图像系统在分析热图像过程中，需要分别取图像数据和温度数据这两类不同数据类型的问题，简化了处理过程；
2)、可提高图像数据映射温度数据的精度，从而可在理论上提高基于图像的各种算法在温度维度上的精确性；
3)、可在同一个图像文件上，兼有多种功能：直观显示人体部位信息、在人体图像上原位包含原始温度数据信息、增强显示温度观察窗内的温度数据、载有主要设置参数信息、可通过更改装载的参数在改变增强显示效果的同时维持原温度数据的精度不变。
4)、可提高图像文件的通用性，无需额外的数据或文件即可在不同的医学红外热图像分析或处理系统间通用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1是本发明的医学红外成像系统的结构图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作进一步的说明。
本发明提出了所涉及的医学红外成像系统如图1所示，主要组件包含红外热相机2和计算机3，一般还配有黑体1作为温度校正，红外热相机通过有线(如网线等信号线)或无线(如5G)与计算机相连，在红外热相机内通过非制冷红外焦平面探测器将人体发出的红外波转换为红外数据，在计算机内通过程序驱动红外热相机从而获取红外数据，再将红外数据通过非线性变换转换为温度数据，红外数据到温度数据的变换关系由红外热相机的厂家提供。对于配有黑体的系统，可通过黑体当前的温度及红外热相机捕获的黑体当前发射的红外数据校正系统的温度数据，具体校正过程一般由红外热相机厂家提供的库函数实现。本方法形成的彩色图像文件的存储介质4为硬盘等计算机存储设备。
本方法的流程如图2所示，实现步骤如下：
S1：从医学红外热成像系统获得原始温度数据。所获得的温度数据以符号T0(i,j)表示，当红外热相机的分辨率为M行N列时(符号M、N表示大于1的整数)，i、j的取值范围为：1≤i≤M,1≤j≤N,(i,j)表示位于非制冷红外焦平面探测器上任意第i行第j列位置的某个点，该点上记录的数据为该点处的温度数据，表示为T0(i，j)，后文表述与此相同，数据保留的有效小数的位数由整数参数符号T_n表示：T_n以1开头，1后跟的0的个数即表示有效小数的位数，即温度数据的精度为T_n的倒数，例如取温度数据记录的精度为0.01时，数据精度可用T_n表示为1/T_n＝0.01，即取T_n＝100。
S2：采用温度阈值分割方法，去除背景温度数据。分别设置上、下两个温度阈值，分别表示为符号Th1、Th2，将T0(i，j)中低于Th1的和高于Th2的数据都作为背景数据去除，得到新的温度数据T1(i，j)。因在医学红外热成像系统采集人体温度数据过程中，环境温度一般设置在20℃-24℃，且人体温度一般不高于40℃，因此，可令Th1＝20℃，Th2＝40℃，但不限于这个取值。T0(i，j)到T1(i，j)的数学描述如式(1)：
Figure BDA0002557553370000061
S3：设置彩色值的整数增量值，表示为符号Tf，将T1(i，j)的温度数据转换为整数类型的彩色值，以符号T2(i，j)表示。T1(i，j)到T2(i，j)的数学描述如式(2)、(3)：
T2(i，j)＝T1(i，j)×T_n×Tf    (2)
1≤T2(i，j)≤65535    (3)
式(2)中×T_n是将温度数据放大表示为整数。
S4：将S3得到的彩色值T2(i，j)转换为两位的256进制数，其中高位表示为符号Tz(i，j)，低位表示为符号Ty(i，j)，T2(i，j)到Tz(i，j)和Ty(i，j)的数学表述分别如式(4)、(5)：
Tz(i，j)＝f1(T2(i，j)÷256)    (4)
Ty(i，j)＝f2(T2(i，j)÷256)    (5)
式(4)中f1()表示对T2(i，j)除以256后的商进行向下取整的函数，即得到的结果Tz(i，j)再乘以256后不会大于原被除数T2(i，j)。式(5)中的函数f2()表示取T2(i，j)除以256后的余数。
S5：将Tz(i，j)和Ty(i，j)，即彩色值转为256进制后的高位和低位值，分别赋给RGB彩色空间中R、G、B三个颜色分量中的任意2个。这里R、G、B三个颜色分量是取自24位真彩色图像的数据格式，即计算机内常用的真彩色图像的数据格式，这种24位色图的彩色数据以R、G、B三个8位二进制数的颜色分量分别表示红、绿、蓝三种基色，每个分量的取值范围都为0-255的整数，即用3个256进制的数组合得到的RGB值表示各种颜色值。例如，将Tz(i，j)和Ty(i，j)分别赋给G和B分量的数学描述如式(6)：
Figure BDA0002557553370000071
S6：设置温度观察窗参数。温度观察窗是指在S2确定的温度范围Th1至Th2内，再取一段较小的温度范围，以观察这段小的温度范围在Th1至Th2内的分布状况，这段较小的温度范围即称为温度观察窗，其涉及的参数设置有：先设置温度观察窗中间位置，以符号Tm表示，例如可取Tm＝11℃，该值已去除了S2中的Th1，再设置窗内温度从中间位置向两边的增量总数，表示为符号f_ls，f_ls为1到127的整数，最小增量为1/T_n，T_n为S1中的温度精度参数，再设置增量调节参数，表示为符号Tm_d，Tm_d为1到100的整数，则窗口内温度的实际增量表示为符号Tp_d＝Tm_d/T_n，而f_ls×Tp_d即可决定窗的中心到窗两边的宽度，即Tm±f_ls×Tp_d。
S7：判断S2中的温度数据T1(i，j)是否在S6设置的温度观察窗内，若在窗内，则计算出温度数据T1(i，j)距离温度观察窗内中心位置Tm的实际增量数，以符号dt表示，即若满足Tm-f_ls×Tp_d≤T1(i，j)≤Tm+f_ls×Tp_d，则按照S6中设置的实际增量Tp_d算出温度数据T1(i，j)到温度观察窗的中间值Tm的实际增量数dt，计算该实际增量数的数学描述如式(7)：
Figure BDA0002557553370000081
式(7)中的f1()与S4的式(4)中同，同样表示向下取整的函数。式(7)中的||表示取(T1(i，j)-Tm)的绝对值。
S8：将S7中位于温度观察窗内的温度数据T1(i，j)距离窗中心位置Tm的实际增量数dt转为以127为中间值的数，并赋值给S5中R、G、B中未赋值的分量，例如R分量，则转换方式的数学描述可用式(8)表示：
Figure BDA0002557553370000082
若S7中的温度数据T1(i，j)为温度观察窗之外，则令R(i，j)为0到255之间的一个整数常数，例如可令R(i，j)＝0；
S9：组合S8和S5的R、G、B分量，形成RGB格式的真彩色图像数据I(i，j)，数学描述如式(9)：
Figure BDA0002557553370000083
S10：取图像数据I(i，j)的边沿位置上一些像素点，用其R、G、B三分量中对应于温度观察窗的分量记录S1-S9中涉及的主要参数值。例如用图像I(I，j)第一行的前8个像素的R分量，分别记录的参数如式(10)：
Figure BDA0002557553370000084
式(10)中各参数从上往下分别表示：温度数据记录所能表示最小分辨率的倒数、温度最小分辨率对应的两位256进制色彩值的增量、温度观察窗内温度最小增量的调节参数、温度观察窗内中间点的温度值、温度观察窗内从中心向两侧的增量数、RGB三分量的排列方式编码、温度背景去除的下限阈值、温度背景去除的上限阈值，其中参数RGBec根据R、G、B的排列组合共有6种排列方式，可令其值编码表示如式(11)：
Figure BDA0002557553370000091
式(11)中各括号内R、G、B的排列顺序表示S5中Tz(i，j)和Ty(i，j)以及S8中127±dt这三个量的赋值顺序，各括号前的数字表示该赋值顺序对应的编码值。RGB三分量赋值顺序不同，得到的彩色可能不同。
式(10)中各参数设置应满足的条件如式(12)：
Figure BDA0002557553370000092
式(12)中第二行和第七行的条件表示其参数可取的几种值为大括号内的值。至此，所得到的真彩色图像数据I(i,j)可输出为真彩色图像文件，例如BMP格式的图像文件，即Bitmap(位图)格式文件。得到的彩色图像能直观显示人体部位，并能增强显示温度观察窗内的温度区域。
S11：通过S10得到的真彩色图像，可以以文件的形式存储在计算机的存储介质(如硬盘等)内，从而可在不同的红外热图像系统间传送。通过读取该文件，即可获取RGB格式的彩色图像数据，根据S10预先约定的参数记录协议，再从图像中读取各参数的值，即可根据S5进行逆变换得到原始温度数据，例如对S5中式(6)可得逆变换的数学描述如式(13)：
T0(i，j)＝(G(i，j)×256+B(i，j))/(T_n×Tf)+Th1    (13)
S12：重复S5-S11，可采用不同的温度观察窗等不同参数设置，得到不同的真彩色图像文件，在这种方式获得的图像文件内，始终以RGB三颜色分量中的一个分量作为温度观察窗的颜色调节量，以对设置的温度观察窗内的温度数据实现彩色增强目的，同时以RGB三颜色分量中的另外两个分量作为映射温度数据的变换量，最终组合得到RGB的彩色值。在变换过程中可始终保持原温度数据的精度不变。
通过该方法，可在一个彩色图像文件内，通过彩色直观表现人体的部位信息，同时，人体部位图像上各像素点的值可精确映射人体在该处被测得的原始温度数据，所表现的彩色图像，还可增强显示预先通过温度观察窗设定的一定范围内的温度数据，即可以预知的一批色带显示各色带对应的温度值，这批色带与预先设定的温度数据之间的对应关系也是预先可通过S5和S8确定的，此外，该彩色图像文件还包含有从原始温度数据到彩色图像数据之间转换所涉及的主要参数信息，可通过读取并更改这些参数以形成新的彩色图像文件，在实现新的彩色图像增强显示不同目标区域的同时，可始终保持彩色图像文件所包含的温度数据的精度不变。对于不同的医学红外热图像分析和处理系统，只要遵循S10的数据记录协议，即可分析和处理通过本申请书提出的方法产生的彩色图像文件，具有通用性。
以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用所述医学红外热成像系统对人体进行红外检测，获取原始温度数据T0(i,j)；
S2：对获得的原始温度数据T0(i,j)采用温度阈值分割方法进行背景温度数据去除，以消除原始数据中的外界温度数据，获得人体温度数据，得到温度数据T1(i,j)；
S3：对获得人体温度数据T1(i,j)通过设置的彩色增量值转为整数值，进而得到人体温度彩色值T2(i,j)；
S4：将步骤S3获得的彩色值T2(i,j)转换为两位的256进制数，进而得到高位彩色值Tz(i,j)和低位彩色值Ty(i,j)；
S5：将步骤S4获得人体温度数据的高位彩色值Tz(i,j)和低位彩色值Ty(i,j)分别赋给RGB彩色空间中的R、G、B三个颜色分量中的任意2个；
S6：对转换后的人体温度数据设置温度观察窗参数，所述温度观察窗是指在步骤S2确定的温度阈值范围内，再取一段较小的温度范围，以观察这段小的温度范围的温度分布状况；
S7：判断步骤S2中的温度数据T1(i,j)是否在步骤S6的温度观察窗内，若在内则计算出温度数据T1(i,j)距离温度观察窗内中心位置Tm的实际增量数dt；
即若满足，f_ls为窗内温度从中间位置向两边的增量总数，则按照设置的实际增量算出温度数据T1(i,j)到温度观察窗的中间值Tm的实际增量数dt，计算该实际增量数的数学描述如式：
；
式中的f1( )表示向下取整的函数，式中的||表示取(T1（i,j）-Tm)的绝对值；
S8：将步骤S7中位于温度观察窗内的温度数据T1(i,j)距离窗Tm的实际增量数dt转为以127为中间值的数,并赋值给步骤S5中R、G、B中未赋值的分量；
S9：组合步骤S8和步骤S5的R、G、B分量，形成RGB格式的真彩色图像数据I(i,j)；
S10：取步骤S9的图像数据I(i,j)的边沿位置上一些像素点，用其R、G、B三分量中对应于温度观察窗的分量记录步骤S1-步骤S9中涉及的主要参数值；
S11：通过步骤S10得到的真彩色图像，以文件的形式存储在计算机的存储介质中，从而可在不同的红外热图像系统间传送，通过读取图像文件内记录的数据并进行逆变换，可得到原温度数据；
S12：重复步骤S5-步骤S11，采用不同的温度观察窗或其他不同参数设置，得到不同的真彩色图像文件。
2.根据权利要求1所述的基于医学红外热成像系统的彩色图像文件形成方法，其特征在于：所述医学红外热成像系统包括红外热相机和用于接收存储数据的计算机，所述红外热相机还带有用于温度校正的黑体，所述计算机带着存储介质。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116309013B (zh) * 2023-02-08 2024-09-03 无锡英菲感知技术有限公司 一种图像映射方法、装置、设备及可读存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108309235A (zh) * 2018-01-09 2018-07-24 徐汝奇 医用红外热像的处理系统及其模拟人体经络走向的方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150313484A1 (en) * 2014-01-06 2015-11-05 Scanadu Incorporated Portable device with multiple integrated sensors for vital signs scanning
JP6685639B2 (ja) * 2014-07-16 2020-04-22 日本製鉄株式会社 温度測定方法及び温度測定装置
CN105232008A (zh) * 2015-10-23 2016-01-13 卢振和 医用人体红外热成像辅助检查方法、装置及设备

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108309235A (zh) * 2018-01-09 2018-07-24 徐汝奇 医用红外热像的处理系统及其模拟人体经络走向的方法

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