CN115829887A - 血管图像的处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种血管图像的处理方法、装置和电子设备，包括：获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对血管图像进行中值滤波处理；对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；对目标图像进行放大处理，得到投影图像；对投影图像进行形态学滤波处理，将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。先缩小血管图像可以减少运行资源，可以提高血管图像处理的效率还可以使血管更粗一点，并且去除孤立的毛细血管。将缩小后的血管图像进行处理再放大，可以提高血管图像的精细度。

Description

血管图像的处理方法、装置和电子设备

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种血管图像的处理方法、装置和电子设备。

背景技术

现有的采集被测人员的血管图像，并将采集的血管图像投影到被测人员的皮肤表面的血管图像的处理方案，一般可以为：微控制器切换滤波片，采集摄像机捕获的视频图像通过进行并行处理器对视频图像进行增强、滤波、分割处理，并传输到投影仪处理输出投影。

然而，上述现有的血管图像的处理方案，存在下述缺陷：第一：一般会有两个主控芯片，使得现有的静脉显像装置其尺寸无法缩小，并且增加成本；第二：两个控制芯片之间不能同步的问题，导致图像采集获取异常，从而造成投影与目标血管不一致；第三：通过特征点匹配，对静脉图像进行旋转平移操作使投影图像与静脉图像配准，导致图像成像缓慢，需要获取两次才能得到一次最终结果，图像实时性差；第四，由于在使用静脉采集装置对静脉图像进行采集的过程会受到来自各种环境因素和被采集者自身因素的影响（如血管粗细不同、血流速度不同、皮肤表皮厚度分布不均匀、皮肤颜色不同等），所以往往真实注射穿刺过程中会采集到低质量的静脉图像，常表现为对比度低，局部光照发生突变，整体亮度不均匀等。对于此类的原始图像，其方法图像效果较差，噪声比较大，图像提取不到位。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种血管图像的处理方法、装置和电子设备，可以提高血管图像处理的效率和精细度。

第一方面，本发明实施例提供了一种血管图像的处理方法，应用于控制器，方法包括：获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对血管图像进行中值滤波处理；对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；对目标图像进行放大处理，得到投影图像；对投影图像进行形态学滤波处理，将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。

在本申请可选的实施例中，上述获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像的步骤之后，方法还包括：对血管图像进行采集跨时钟域处理，配置血管图像的图像尺寸，确定血管图像的图像截取起始位置和截取尺寸。

在本申请可选的实施例中，上述对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像的步骤，包括：通过双线性模式对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；对目标图像进行放大处理，得到投影图像的步骤，包括：通过双线性模式对目标图像进行放大处理，得到投影图像。

在本申请可选的实施例中，上述时域滤波处理包括：基于存储的图像和目标图像的像素的差值进行时域滤波处理；上述直方图均衡处理包括：对目标图像进行非线性拉伸处理，对目标图像的各灰度范围的像素值进行平均处理，对目标图像的数据亮度进行调整；上述均值滤波处理包括：对目标图像的第一目标像素坐标为中心的第一目标范围区域内的像素值进行平均处理；上述血管特征提取处理包括：基于目标图像的第二目标像素坐标为中心的第二目标范围区域确定窗口，对窗口的数据进行卷积和特征匹配；上述伽马校正处理包括：对目标图像进行灰度重映射处理。

在本申请可选的实施例中，上述方法还包括：将目标数据进行缓存；基于预先设置的输出时序显示缓存的目标数据。

在本申请可选的实施例中，上述传感器和投影仪固定设置于血管显像仪；方法还包括：基于传感器的设备参数和投影仪的设备参数确定缩放参数；获取投影仪的投影区域，基于血管图像对于投影仪的投影区域的偏移确定偏移参数；基于缩放参数和偏移参数对血管图像进行缩放处理和偏移校准，得到投影图像。

在本申请可选的实施例中，上述血管显像仪包括滤波片；滤波片透射近红外光至传感器，以使传感器采集被测目标的血管图像；滤波片反射至可见光被测目标，以使投影图像投影至被测目标。

第二方面，本发明实施例还提供一种血管图像的处理装置，应用于控制器，装置包括：血管图像获取模块，用于获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对血管图像进行中值滤波处理；血管图像缩小模块，用于对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；血管图像处理模块，用于对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；目标图像放大模块，用于对目标图像进行放大处理，得到投影图像；投影图像投影模块，用于对投影图像进行形态学滤波处理，将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，该存储器存储有能够被该处理器执行的计算机可执行指令，该处理器执行该计算机可执行指令以实现上述血管图像的处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述的血管图像的处理方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的一种血管图像的处理方法、装置和电子设备，在获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像之后，对血管图像进行中值滤波处理，先对血管图像进行缩小处理，再对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理得到目标图像；将目标图像放大得到投影图像，对投影图像进行形态学滤波处理之后，将投影图像投影至被测目标。先缩小血管图像可以减少运行资源，可以提高血管图像处理的效率还可以使血管更粗一点，并且去除孤立的毛细血管。将缩小后的血管图像进行处理再放大，可以提高血管图像的精细度。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种血管图像的处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种血管图像的处理方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种血管显像仪的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种摄像头成像的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种投影仪成像的示意图；

图6为本发明实施例提供的一种投影情况的示意图；

图7为本发明实施例提供的一种校准卡的示意图；

图8为本发明实施例提供的一种时空域相结合的双重降噪的示意图；

图9为本发明实施例提供的一种血管图像的示意图；

图10为本发明实施例提供的一种投影图像的示意图；

图11为本发明实施例提供的一种被测目标进行投影的示意图；

图12为本发明实施例提供的一种血管图像的处理装置的结构示意图；

图13为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，现有的采集被测人员的血管图像，并将采集的血管图像投影到被测人员的皮肤表面的血管图像的处理方案，一般可以为：微控制器切换滤波片，采集摄像机捕获的视频图像通过进行并行处理器对视频图像进行增强、滤波、分割处理，并传输到投影仪处理输出投影。

然而，上述现有的血管图像的处理方案，存在下述缺陷：第一：一般会有两个主控芯片，使得现有的静脉显像装置其尺寸无法缩小，并且增加成本；第二：两个控制芯片之间不能同步的问题，导致图像采集获取异常，从而造成投影与目标血管不一致；第三：通过特征点匹配，对静脉图像进行旋转平移操作使投影图像与静脉图像配准，导致图像成像缓慢，需要获取两次才能得到一次最终结果，图像实时性差；第四，由于在使用静脉采集装置对静脉图像进行采集的过程会受到来自各种环境因素和被采集者自身因素的影响（如血管粗细不同、血流速度不同、皮肤表皮厚度分布不均匀、皮肤颜色不同等），所以往往真实注射穿刺过程中会采集到低质量的静脉图像，常表现为对比度低，局部光照发生突变，整体亮度不均匀等。对于此类的原始图像，其方法图像效果较差，噪声比较大，图像提取不到位。

基于此，针对现有技术中静脉显像装置其尺寸及体积无法缩小、成本较高以及显像效果实时性差，噪声较大，血管不匹配等不足的问题，本发明实施例提供的一种血管图像的处理方法、装置和电子设备。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种血管图像的处理方法进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供一种血管图像的处理方法，应用于控制器，本实施例中的控制器可以包括FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列）芯片。从芯片器件的角度讲，FPGA本身构成了半定制电路中的典型集成电路，其中含有数字管理模块、内嵌式单元、输出单元以及输入单元等。

基于上述描述，参见图1所示的一种血管图像的处理方法的流程图，该血管图像的处理方法包括如下步骤：

步骤S102，获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对血管图像进行中值滤波处理。

血管显像仪是一种利用血液中血红蛋白对近红外光的吸收强于其他组织的原理，能够实时的将血管原位，1:1地投影在皮肤表面，显示血管的粗细、走向、分布和轮廓的医疗设备，可以辅助医护人员进行静脉穿刺。本实施例中的血管显像仪包括传感器。传感器用于采集被测目标（一般为人员）的血管图像。

本实施例中可以对血管图像进行中值滤波处理，去除血管图像的椒盐噪声，初步使得血管清晰。

步骤S104，对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像。

血管显像仪的传感器采集血管图像之后，可以将血管图像发发送至控制器，控制器可以对血管图像进行处理，以去除血管图像的噪声，提高血管图像的精度，从而得到投影图像。

本实施例可以首先对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像，使得像素值缩小，这一步可以减小数据量及去除毛细血管。本实施例可以采用双线性模式，可以减少中间图像的数据量，即可减少运行资源，同时从效果上看先缩小再放大，血管可以加粗一点，并且可以去除孤立的毛细血管。

步骤S106，对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像。

本实施例可以对缩小的血管图像进行图像处理得到目标图像。其中，上述图像处理可以包括：时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理。

相比于正常大小的血管图像，缩小的血管图像的尺寸一般较小，对缩小的血管图像进行图像处理的速度较快，可以提高血管图像处理的整体效率。

其中，时域滤波处理可以减少抖动现象，直方图均衡处理可以增加血管和其他组织的对比度，均值滤波处理可以进一步减少抖动现象。血管特征提取处理可以进行特征提取和间距，从而提取血管的特征值。

步骤S108，对目标图像进行放大处理，得到投影图像。

对目标图像进行放大处理，可以得到投影图像。其中，放大处理的参数可以基于血管显像仪的投影仪确定，以保证投影仪可以将投影图像准确投影至被测目标。

步骤S110，对投影图像进行形态学滤波处理，将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。

其中，形态学滤波处理可以为腐蚀处理，从而使得血管变细。本实施例中的血管显像仪包括投影仪，控制器基于血管图像确定投影图像之后，控制器可以将投影图像发送至投影仪，投影仪将投影图像投影至被测目标的皮肤，被测目标的皮肤上可以显示投影图像，即显示被测人员的血管。

本发明实施例提供的一种血管图像的处理方法，在获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像之后，对血管图像进行中值滤波处理，先对血管图像进行缩小处理，再对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理得到目标图像；将目标图像放大得到投影图像，对投影图像进行形态学滤波处理之后，将投影图像投影至被测目标。先缩小血管图像可以减少运行资源，可以提高血管图像处理的效率还可以使血管更粗一点，并且去除孤立的毛细血管。将缩小后的血管图像进行处理再放大，可以提高血管图像的精细度。

实施例二：

本实施例提供了另一种血管图像的处理方法，该方法在上述实施例的基础上实现，参加图2所示的另一种血管图像的处理方法的流程图，该血管图像的处理方法包括如下步骤：

步骤S202，获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像。

具体地，本实施例的血管显像仪包括滤波片；滤波片透射近红外光至传感器，以使传感器采集被测目标的血管图像；滤波片反射至可见光被测目标，以使投影图像投影至被测目标。

参见图3所示的一种血管显像仪的示意图，Sensor板设置有传感器，光机即投影仪，二向色镜即滤波片。如图3所示，本实施例可以使用二向色镜作为滤波片分别对可见光和近红外光进行反射和透射，滤波片透射的近红外光经过滤波片过滤直接进入传感器进行灰度成像，反馈手臂等部位的血管表面信息。滤波片反射的可见光可以把投影仪的投影图像，按固定角度反射到被测目标的手臂等部位。

本实施例提供的上述血管显像仪，采集图像和投影图像同时可以进行，没有光路切换导致的等待延时，可以提高采集图像和投影图像的同步性。

具体地，本实施例中的控制器可以为FPGA芯片，可以使用一片FPGA芯片控制所有外设，并进行图像采集、处理、传输等操作。FPGA具有并行处理、以及高速运行的特征，可以实现实时图像处理显像，配合传感器的高速成像采集，帧率可以达到大于50Hz，对人眼来说视觉上不会有延时拖影卡顿等问题。

并且，FPGA内嵌的Nios2软核可以及时、灵活地响应外设响应，使得设计上高度集中，控制上不会出现多处理器同步异常等问题，同时设备的成本及所需空间也会减少。

步骤S204，基于预先确定的缩放参数和偏移参数对血管图像进行缩放处理和偏移校准，得到投影图像。

本实施例提出了一种图像缩放与偏移校准相结合的方法进行血管显像校准，使得投影图像与血管能够匹配，由于本实施例的传感器和投影仪固定设置于血管显像仪。该方法只需要出厂校准一次，后续由于设备器件固定以及结构固定等原因，不会出现偏移尺寸不配等现象。

具体地，本实施例可以基于传感器的设备参数和投影仪的设备参数确定缩放参数；获取投影仪的投影区域，基于血管图像对于投影仪的投影区域的偏移确定偏移参数；基于缩放参数和偏移参数对血管图像进行缩放处理和偏移校准，得到投影图像。

对于图像缩放实现血管与投影尺寸大小匹配的基本原理，可以参见图4所种的一种摄像头成像的示意图和图5所示的一种投影仪成像的示意图。

传感器的成像原理可以参见图4，如图4所示，镜头焦距f_c=（h_c×D_c）/H_c，其中，h_c为传感器的水平宽度，D_c为被摄物体到镜头的距离，H_c为被摄物体的水平宽度。摄像比μ_c=D_c/H_c。

投影仪的成像原理可以参见图5，如图5所示，透射比μ_p=D_p/H_p，其中，h_p为摄像机的传感器的水平宽度，D_p为被摄物体到镜头的距离，H_p为被摄物体的水平宽度。h_p/H_p=f_p/D_p，f_p为投影仪的焦距。因此，可以计算得到3)被拍摄物和投射物的缩放比例Scaler=H_c/H_p=φ=（D_c/μ_c）/（D_p/μ_p）=（D_c×μ_p）/（D_p×μ_c）。

因此，只要选定传感器和投影仪的型号，则其参数指标是固定的，那么采集到的血管图像和投影图像的大小尺寸的比例是固定的，可以通过预计算得到其放大或者缩小的比例参数作为缩放参数。

在装配上面，都使用结构件以及点胶技术等固定好各器件的位置，那么其传感器和投影仪的相对位置是固定的，因此，可以实现只需要执行一次偏移矫正后就保持对齐。

对于图像偏移校准实现血管与投影对齐匹配的基本原理，可以参见图6所示的一种投影情况的示意图，传感器的分辨率尺寸高达854x480，因此，传感器的投影区域是固定的。但是实际投影的血管图像尺寸只是其中的一部分内容。因此，调整血管图像对于投影仪的投影区域的偏移(offset_x,offset_y)，即可调整投影图像的投射位置，即可匹配对齐血管位置，从而确定偏移参数。

具体地，本实施例可以基于预先设置的校准卡校准血管图像，以使校准后的血管图像与投影仪的投影区域匹配，得到偏移参数。

参见图7所示的一种校准卡的示意图。使用上述校准卡，通过按键或者红外遥控器（根据硬件模式选择）操作的放大缩小功能，使得投影的圆圈大小粗调至相应大小，再操作上下左右按键移动投影的起始位置调整其投射的区域位置粗调至相对匹配。再细调缩放参数，使得几个圆圈大小一致，再细调偏移位置使得几个圆圈的投影在线上，即可实现校准对齐匹配，得到偏移参数。

在算法上可以使用图像缩放模块以及ROI（Region of Interest，感兴趣区域）调整模块实现，不会消耗过多FPGA资源。因此，本实施例可通过最小的成本，通过一种图像缩放与偏移校准相结合的方法简单快速的实现血管显像校准。

本发明实施例提供的上述方法，采集图像和投影图像可以同时进行，无需光路切换导致的等待延时，通过一个控制器控制所有外设，并进行图像采集、处理、传输等操作，可以及时、灵活地响应外设响应，使得设计上高度集中，控制上不会出现多处理器同步异常等问题，同时设备的成本及所需空间也会减少。

步骤S206，对血管图像进行中值滤波处理，对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；对目标图像进行放大处理，得到投影图像，对投影图像进行形态学滤波处理。

由于血管中的血红蛋白分布不均匀，导致传感器每次成像的图像灰度值上会有波动，导致血管显像效果出现时弱时强甚至时隐时现的效果。同时，由于电噪声、热噪声等干扰，会导致图像会有噪声波动，造成血管上有空洞或者异常亮点导致血管不连续，或者出现非血管的投影情况。另外，还会出现一些由于毛发干扰导致的投影也会造成医护人员错误判断静脉血管。

针对以上现象，本实施例提出了一种时空域相结合的双重降噪算法，使得成像效果更稳定、减少噪声及抖动等干扰现象，避免穿刺失误。具体地，时域滤波处理包括：基于存储的图像和目标图像的像素的差值进行时域滤波处理；直方图均衡处理包括：对目标图像进行非线性拉伸处理，对目标图像的各灰度范围的像素值进行平均处理，对目标图像的数据亮度进行调整；均值滤波处理包括：对目标图像的第一目标像素坐标为中心的第一目标范围区域内的像素值进行平均处理；血管特征提取处理包括：基于目标图像的第二目标像素坐标为中心的第二目标范围区域确定窗口，对窗口的数据进行卷积和特征匹配；伽马校正处理包括：对目标图像进行灰度重映射处理。

参见图8所示的一种时空域相结合的双重降噪的示意图，可以依次进行ROI处理、中值滤波处理、缩小处理、时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理、伽马校正处理、放大处理和形态学滤波处理。

例如，在获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像的步骤之后，本实施例还可以对血管图像进行采集跨时钟域处理，配置血管图像的图像尺寸，确定血管图像的图像截取起始位置和截取尺寸。

（1）ROI处理模块：参见图8所示的一种时空域相结合的双重降噪的示意图，在进行缩小处理前，本实施例中可以获取血管图像的感兴趣区域，本实施例的图像采集的跨时钟域处理可以在按键的控制下，配置图像尺寸，实现图像截取起始位置及大小的调整，得到当前需求下最大的截取尺寸的分辨率。例如：原尺寸为752×480，当前需求下最大的截取尺寸的分辨率为320×240。

（2）中值滤波模块：去除椒盐噪声，也可以排除一些异常亮点或者空洞情况。例如，在获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像的步骤之后，本实施例还可以对血管图像进行中值滤波处理。

（3）缩小处理模块：采用双线性模式，可以减少中间图像的数据量，即可减少运行资源，同时从效果上看先缩小再放大，血管可以加粗一点，并且可以去除孤立的毛细血管。

具体地，本实施例可以通过双线性模式对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像。例如：使用了双线性模式，21/32≈65%的尺寸缩小，这个过程只是为了减少中间图像是数据量，即可减少行存大小等资源，同时从效果上看先缩小再放大，血管可以加粗一点，同时那些孤立的毛细血管可以去除。

（4）时域滤波模块：一种递归的运动检测时域降噪方法，可以减少图像视觉上的波动以及一些随时间不规律抖动的噪声。用逻辑搭建了合适深度大小的RAM，存储一帧降噪后的图像结果。当新一次图像采集进来，则读取上一次的结果，两帧求差取绝对值。根据差异性分开处理，当两帧同一位置的像素灰度值大于某个阈值Th，则说明当前采集的环境出现变化，则输出图像=当前图像×a+上一次结果图像×（1-a），a>0.5;若是小于某个阈值Th，则说明该点灰度值的变化为噪声变化，根据噪声的不相关定律可以用叠加平均来处理减少其影响，即输出图像=当前图像×a+上一次结果图像×（1-a），a=0.5。

本实施例中的时域滤波模块可以进行时域去噪，减少图像噪声抖动现象。其中，上述时域滤波模块可以具有使能开关，也可以使用逻辑搭建了合适深度大小的RAM，存储一帧图像，两帧求差取绝对值。例如：存储一帧图像，两帧求差取绝对值absoluteAbsolute<threshold（13），out=7/8×当前帧+1/8×上一帧；else,out=1/2×当前帧+1/2×上一帧。

（5）直方图统计模块：对最大尺寸的ROI按75%的是中心区域大小设置为感兴趣区域进行受限型直方图统计。例如：histTH默认为30，cdf积分时，当像素的分量超过histTH,则cdf<=cdf+histTH;elsecdf<=cdf+rd1_data。

（6）直方图均衡模块：直方图统计后，对原始图像的非线性拉伸处理，使其像素值间距扩张，均匀化各灰度范围的像素量，对数据亮度增强或者减弱，增加其对比度。

（7）均值滤波模块：以当前像素坐标为中心的MxM区域内的像素值进行平均处理，可以使得提取的血管图像抖动减少，以及较少血管周边的毛躁信号。同时，由于毛发相当于整个皮肤表面的占比相对比较细小，因此，使用选择合适的滤波窗口MxM进行均值滤波，可以去除一定的毛发干扰。

例如，本实施例以当前像素坐标为中心的5×5区域内的像素值进行平均处理，可以使得提取的血管图像抖动减少。

（8）血管特征提取模块：以当前像素坐标为中心产生17×17的窗口大小，对该窗口数据进行卷积，分别从6个方向进行特征匹配，（s.0.9×u.8.0）,对6个值求和filt_sum，再filt1=filt_sum+30-thresH×6;9)；filt1=filt1*0.25；%255/150/6，从而确定血管特征。

（9）Gamma（伽马）校正模块：实现灰度重映射，分析了一些列血管提取图，对这些进行数据分析，得到一组阈值，在不同的区域内选择不同的映射曲线，可以压制细小噪声的同时，增强血管强度，使得投影图像效果干净、清晰。Gamma校正处理模块可以支持多组映射曲线，界面可以开放给客户使用。针对各种环境因素和被采集者自身因素的影响可以灵活选择不同参数，开启不同的增强降噪效果。

（10）放大处理模块：使用双线性模式，根据传感器的像元尺寸、光机像元尺寸、投射比和镜头，可配合按键功能进行参数在线调整保存。

具体地，本实施例可以通过双线性模式对目标图像进行放大处理，得到投影图像。例如：根据传感器的像元尺寸6um，光机像元尺寸6um，投射比1.35，镜头6mm，则缩放的比例=352/(304×0.7)≈1.158/0.7=1.654，可配合按键功能进行参数在线调整保存。

（11）形态学滤波模块：该形态学滤波模块的作业是处理一些血管不连续问题，以及加粗或者细化血管的功能，使得提取到的血管图与实际血管粗细匹配，避免误扎。与市面上的血管显像仪相比，血管显像更精细化，血管粗细与实际更加接近。例如：对目标图像进行放大处理，得到投影图像的步骤之后，本实施例可以对投影图像进行形态学滤波处理。

其中，形态学滤波处理可以为腐蚀处理，腐蚀处理可以使血管更加精细。

此外，本实施例还可以将目标数据进行缓存；基于预先设置的输出时序显示缓存的目标数据。针对处理完的图像数据进行缓存，按照光机的输出时序重新生成控制时序，把缓存输出通过指定格式显示。

例如：可以通过SDRAM（Synchronous Dynamic Random-Access Memory，同步动态随机存取内存）控制模块针对处理完的目标数据进行缓存。还可以通过frame_gen（数据产生）模块按照光机的输出时序重新生成控制时序，把缓存输出通过VGA（Video GraphicsArray，视频图形阵列）格式显示。

以上的单个模块的算法的实现所需要消耗的FPGA资源都比较少，开发过程也比较容易，因此可以大大减少芯片成本，加速开发周期。因此，本实施例提出的一种时空域相结合的双重降噪算法，在较低成本的情况下，通过参数调整，可以快速、灵活地实现成像效果更稳定、更精准的效果，避免穿刺失误。

步骤S208，将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。

参见图9所示的一种血管图像的示意图，图10所示的一种投影图像的示意图和图11所示的一种被测目标进行投影的示意图。本实施例提供的上述方法，投影图像投影至被测目标之后与人体血管位置相匹配，清晰度较高、稳定性较强。

本发明实施例提供的上述方法，红外照射需要被测目标采集的血管部分，通过传感器获取灰度的血管图像，控制器对血管图像算法处理得到投影图像，投影仪对投影图像投影，控制器唯一、程序高度集中化、可以并行高速处理、实时性高。

本实施例中的滤波处理可以获取图像中感兴趣区域，对感兴趣区域进行滤波处理，减少噪声及抖动、毛发干扰等现象。本实施例中的特征加强处理可以通过伽马校正算法对提取的特征值进行加强。本实施例中的图像匹配模块，可以为了使图像显现在人体照射部位，需要使得显现的血管与人体血管粗细相一致。在图像匹配模块中将特征加强后的图像进行血管精细化及缩放处理。

本实施例中需要血管位置对齐，则可以使用校准卡进行偏移校准，方法简单实用。本实施例可以实现血管现象，使得照射血管图像与人体血管位置相匹配；血管显象更精细化，血管粗细与实际更加接近；血管显象更稳定，噪声抖动较少，还可以过滤毛发干扰。

实施例三：

对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种血管图像的处理装置，应用于控制器，参见图12所示的一种血管图像的处理装置的结构示意图，该血管图像的处理装置包括：

血管图像获取模块1201，用于获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对血管图像进行中值滤波处理；

血管图像缩小模块1202，用于对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；

血管图像处理模块1203，用于对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；

目标图像放大模块1204，用于对目标图像进行放大处理，得到投影图像；

投影图像投影模块1205，用于将投影图像发送至血管显像仪的投影仪，以使投影仪将投影图像投影至被测目标。

本发明实施例提供的一种血管图像的处理装置，在获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像之后，对血管图像进行中值滤波处理，先对血管图像进行缩小处理，再对缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理得到目标图像；将目标图像放大得到投影图像，对投影图像进行形态学滤波处理之后，将投影图像投影至被测目标。先缩小血管图像可以减少运行资源，可以提高血管图像处理的效率还可以使血管更粗一点，并且去除孤立的毛细血管。将缩小后的血管图像进行处理再放大，可以提高血管图像的精细度。

上述装置还包括：感兴趣区域处理模块，用于对血管图像进行采集跨时钟域处理，配置血管图像的图像尺寸，确定血管图像的图像截取起始位置和截取尺寸。

上述血管图像缩小模块，用于通过双线性模式对血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；上述目标图像放大模块，用于通过双线性模式对目标图像进行放大处理，得到投影图像。

上述时域滤波处理包括：基于存储的图像和目标图像的像素的差值进行时域滤波处理；上述直方图均衡处理包括：对目标图像进行非线性拉伸处理，对目标图像的各灰度范围的像素值进行平均处理，对目标图像的数据亮度进行调整；上述均值滤波处理包括：对目标图像的第一目标像素坐标为中心的第一目标范围区域内的像素值进行平均处理；上述血管特征提取处理包括：基于目标图像的第二目标像素坐标为中心的第二目标范围区域确定窗口，对窗口的数据进行卷积和特征匹配；上述伽马校正处理包括：对目标图像进行灰度重映射处理。

上述装置还包括：目标数据缓存处理模块，用于将目标数据进行缓存；基于预先设置的输出时序显示缓存的目标数据。

上述传感器和上述投影仪固定设置于血管显像仪；所上述装置还包括：缩放处理和偏移校准模块，用于基于传感器的设备参数和投影仪的设备参数确定缩放参数；获取投影仪的投影区域，基于血管图像对于投影仪的投影区域的偏移确定偏移参数；基于缩放参数和偏移参数对血管图像进行缩放处理和偏移校准，得到投影图像。

上述血管显像仪包括滤波片；滤波片透射近红外光至传感器，以使传感器采集被测目标的血管图像；滤波片反射至可见光被测目标，以使投影图像投影至被测目标。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的血管图像的处理装置的具体工作过程，可以参考前述的血管图像的处理方法的实施例中的对应过程，在此不再赘述。

实施例四：

本发明实施例还提供了一种电子设备，用于运行上述血管图像的处理方法；参见图13所示的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括存储器100和处理器101，其中，存储器100用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器101执行，以实现上述血管图像的处理方法。

进一步地，图13所示的电子设备还包括总线102和通信接口103，处理器101、通信接口103和存储器100通过总线102连接。

其中，存储器100可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口103（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线102可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图13中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器100，处理器101读取存储器100中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述血管图像的处理方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的血管图像的处理方法、装置和电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种血管图像的处理方法，其特征在于，应用于控制器，所述方法包括：

获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对所述血管图像进行中值滤波处理；

对所述血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；

对所述缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；

对所述目标图像进行放大处理，得到投影图像；

对所述投影图像进行形态学滤波处理，将所述投影图像发送至所述血管显像仪的投影仪，以使所述投影仪将所述投影图像投影至所述被测目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像的步骤之后，所述方法还包括：

对所述血管图像进行采集跨时钟域处理，配置所述血管图像的图像尺寸，确定所述血管图像的图像截取起始位置和截取尺寸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像的步骤，包括：通过双线性模式对所述血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；

对所述目标图像进行放大处理，得到投影图像的步骤，包括：通过双线性模式对所述目标图像进行放大处理，得到投影图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时域滤波处理包括：基于存储的图像和所述目标图像的像素的差值进行所述时域滤波处理；

所述直方图均衡处理包括：对所述目标图像进行非线性拉伸处理，对所述目标图像的各灰度范围的像素值进行平均处理，对所述目标图像的数据亮度进行调整；

所述均值滤波处理包括：对所述目标图像的第一目标像素坐标为中心的第一目标范围区域内的像素值进行平均处理；

所述血管特征提取处理包括：基于所述目标图像的第二目标像素坐标为中心的第二目标范围区域确定窗口，对所述窗口的数据进行卷积和特征匹配；

所述伽马校正处理包括：对所述目标图像进行灰度重映射处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述目标数据进行缓存；

基于预先设置的输出时序显示缓存的所述目标数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器和所述投影仪固定设置于所述血管显像仪；所述方法还包括：

基于所述传感器的设备参数和所述投影仪的设备参数确定缩放参数；

获取所述投影仪的投影区域，基于所述血管图像对于所述投影仪的投影区域的偏移确定偏移参数；

基于所述缩放参数和所述偏移参数对所述血管图像进行缩放处理和偏移校准，得到投影图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述血管显像仪包括滤波片；

所述滤波片透射近红外光至所述传感器，以使所述传感器采集所述被测目标的血管图像；

所述滤波片反射至可见光所述被测目标，以使所述投影图像投影至所述被测目标。

8.一种血管图像的处理装置，其特征在于，应用于控制器，所述装置包括：

血管图像获取模块，用于获取血管显像仪的传感器采集的被测目标的血管图像，对所述血管图像进行中值滤波处理；

血管图像缩小模块，用于对所述血管图像进行缩小处理，得到缩小的血管图像；

血管图像处理模块，用于对所述缩小的血管图像依次进行时域滤波处理、直方图均衡处理、均值滤波处理、血管特征提取处理和伽马校正处理，得到目标图像；

目标图像放大模块，用于对所述目标图像进行放大处理，得到投影图像；

投影图像投影模块，用于对所述投影图像进行形态学滤波处理，将所述投影图像发送至所述血管显像仪的投影仪，以使所述投影仪将所述投影图像投影至所述被测目标。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的血管图像的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的血管图像的处理方法。

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