[发明专利]一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法

权利要求书

1.一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)布置蓝色背景布和摄影照明灯，照明灯需均匀照射在人体背部；

(2)采用数码相机拍摄获取人体背部图像，采集正立人体背部彩色图像信息，包括RGB三通道亮度信息和图像分辨率大小n×m；

(3)对步骤(2)中获取的人体背部彩色图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

(4)对步骤(2)中获取的人体背部彩色图像进行通道分离，获取红色通道灰度图像信息；

(5)将步骤(4)中的红色通道灰度图像进行二值化处理，得到人体背部二值图像；

(6)将步骤(3)中的人体背部灰度图像与步骤(5)中的人体背部二值图像进行点乘，得到除去背景干扰的背部灰度图像；

(7)将步骤(6)中得到的除去背景干扰的背部灰度图像减去图像灰度基值，得到新的灰度图像；

具体包括以下步骤：

(71)按照式求取图像每行灰度值均值Average(i,1)，设定每行灰度基值为0.5Average(i,1)；

(72)按照式Gray4(i,j)＝Gray3(i,j)-0.5Average(i,1)将步骤(6)得到的Gray3图像每行像素点灰度值减去步骤(71)得到的灰度基值0.5Average(i,1)，得到新的灰度图像Gray4；

(8)对步骤(7)得到的新的灰度图像逐行求取灰度中值像素特征点；

具体包括以下步骤：

(81)创建一幅新的分辨率大小为n×m的空白二值图像Binary2，Binary2(i,j)＝0；

(82)对步骤(7)得到的新的灰度图像Gray4按照式进行行求和得到Sum(i,1)；

(83)对二值图像Binary2进行赋值，若步骤(7)得到的新的灰度图像Gray4按照式像素点按行从左到右相加之和与步骤(82)得到的每行之和0.5Sum(i,1)的一半相差在0.5Average(i,1)以内，则Binary2(i,k)＝1，最终得到脊柱背部轮廓特征点图像；

(9)将步骤(8)得到的特征点拟合成脊柱背部轮廓特征曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(2)中对人体背部彩色图像进行采集时，被采集人需要站正，图像包含从颈椎最上端到腰椎最下端。

3.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(3)中对步骤(2)得到的人体背部彩色图像按照公式进行RGB三分量加权平均处理得到灰度图像Gray1，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别是红绿蓝三通道分量像素点亮度值，Gray1(i,j)是得到的灰度图像像素点灰度值。

4.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(4)中对步骤(2)得到的人体背部彩色图像进行RGB三分量通道分离，按照公式Gray2(i,j)＝R(i,j)单独提取红色通道图像信息得到红色通道灰度图像Gray2，R(i,j)是红色通道分量像素点亮度值，Gray2(i,j)是红色通道灰度图像像素点灰度值。

5.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(5)中将红色通道灰度图像Gray2转化为二值图像具体包括以下分步骤：

(51)设定灰度阈值T；

(52)对步骤(4)得到的红色通道灰度图像Gray2按照(51)设定的灰度阈值T进行二值化处理，若Gray2(i,j)T，则Binary(i,j)＝1；若Gray2(i,j)≤T，则Binary(i,j)＝0，得到人体背部轮廓二值图像Binary1。

6.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(6)中按照式Gray3(i,j)＝Gray1(i,j)*Binary(i,j)将步骤(3)得到的灰度图像Gray1与步骤(5)得到的人体背部二值图像Binary进行点乘，删除背景信息，得到背部灰度图像Gray3。

7.根据权利要求1所述的一种基于灰度中值的脊柱侧弯背部轮廓曲线提取方法，其特征在于，步骤(9)将步骤(8)得到的脊柱背部轮廓特征点拟合成脊柱背部轮廓特征曲线具体包括以下步骤：

(91)将步骤(8)得到的特征点从图像坐标系转化到实际常用坐标系，逐点按照式Point(k).x＝Point(k).i、Point(k).y＝Point(k).j将特征点从图像坐标系转化到实际常用坐标系；

(92)将步骤(91)得到的实际常用坐标系特征点拟合成人体背部脊柱轮廓特征曲线，拟合方式为最小二乘法多项式拟合。