[发明专利]基于阵列镜头的老年痴呆测试方法

说明书

技术领域

本发明公开一种基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，属于图像处理及计算机视觉处理技术领域。

背景技术

通常情况下，老年痴呆患者行为上的表现大致为：目光集中，没有余光，动作不协调等。基于图像处理及计算机视觉处理技术，通过面部及行为特征可初步评价目标患有老年痴呆的可能性，能够为疾病研究提供参考依据。

发明内容

鉴于上述原因，本发明的目的在于提供一种基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，通过阵列镜头获取阵列图像组，对阵列图像组进行处理，将得到的重建图像输入建立的行为特征模型，可评价老年痴呆的可能性。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，包括：

建立行为特征模型；

利用阵列镜头采集阵列图像组，对阵列图像组进行处理，得到重建图像；

根据重建图像，提取人体外形轮廓；

根据人体外形轮廓，提取行为特征；

将提取出的行为特征输入所述行为特征模型，输出老年痴呆的测试结果。

所述得到重建图像的方法是：

对所述阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；

利用所述阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；

对校正后的阵列图像组，进行多视立体匹配；

利用多视立体匹配的结果，通过双线性插值得到初始高分辨率图像；

对初始高分辨率图像进行优化。

所述多视立体匹配的方法是：

从校正后的阵列图像组中选取位于中心位置的图像作为参考图像，将参考图像的每个像素点作为网格点，建立空间曲面网，初始深度设为0；将场景空间沿参考图像的主轴方向划分成若干深度层，建立深度集合L；两两深度层的间隔根据两相邻深度层在参考图像上对应的像素位置差确定；

根据公式：

确定每个网格点的深度，其中f_x∈L，N是参考图像相邻像素集合，其中D_x(f_x)表示参考图像像素点X在深度f_x处的灰度一致性，表示参考图像两相邻像素点x₁，x₂分别取深度对应的光滑能量项；

求解能量函数确定每个网格点的深度，基于MRF模型算法得到参考图像上每个像素的深度，得到场景的重建表面。

在每个像素的当前深度附近再划分若干子深度层，并进行优化重建，直到像素距离差小于设定的距离阈值。

所述得到初始高分辨率图像的方法是：

输入的低分辨率阵列图像组是满足如下条件建立高分辨率图像的降质模型：

g_k＝DBP_kS+n_k(2)

其中，k表示阵列镜头的序号，D表示下采样矩阵，B表示模糊矩阵，P_k表示第k幅图像的投影矩阵；S表示理想高分辨率图像，其像素大小为qN₁×qN₂，q为采样比例，g_k是低分辨率阵列图像序列，每一帧大小为N₁×N₂，g_k由低分辨率阵列图像组排列而成，即g_k＝[g₁，g₂，...g_N*M]。

本发明的优点是：

1、本发明的老年痴呆测试方法，通过阵列镜头获取阵列图像组，对阵列图像组进行处理，将得到的重建图像输入建立的行为特征模型，可评价老年痴呆的可能性；

2、本发明的老年痴呆测试方法，利用阵列镜头重叠的小光圈代替单个镜头的一个大光圈，可获得更多的图像信息，利用阵列图像的相互信息可重建出分辨率更高的图像，以此可提高老年痴呆的测试准确性；

3、本发明的老年痴呆测试方法，利用阵列镜头获取同一时间的阵列图像，对于动态场景，避免了帧间运动估计问题，提高测试准确性。

附图说明

图1是本发明的方法流程示意图。

图2是本发明的图像超分辨重建方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细的说明。

如图1、2所示，本发明公开的基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，包括：