[发明专利]一种GDV能量图的轮廓确定方法装置

说明书

本发明公开了一种GDV能量图的轮廓确定方法，包括：采集GDV手指能量图；将所述GDV手指能量图转化为灰度图像，再对所述图像进行局部自适应二值化处理和膨胀处理，获得灰度均匀分布和域连通的灰度图像；获取所述灰度图像的轮廓的点的集合，根据所述轮廓的点的集合计算图像矩，进而得到每一个轮廓的面积；获取所有轮廓的面积其中最大的两个轮廓，所述面积最大的两个轮廓分别为GDV手指能量图的内轮廓与外轮廓，解决目前对手指能量图的内轮廓与外轮廓的获取的需求问题。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种GDV能量图的轮廓确定方法，同时涉及一种GDV能量图的轮廓确定装置。

背景技术

现在生物光子学的研究表明，人体能够自发地发出电子和光子，产生肉眼看不见的辉光。科学家把人体发出的电子和光子，视为人体能量的表现；人体自发产生的能量就构成了人体能量场，并且利用能量场检测设备可以检测到人体十根手指能量。采集到手指能量图像后，计算出能量图像的内轮廓与外轮廓，然后根据得到的内轮廓与外轮廓数据拟合出二者的椭圆，进而计算出内外轮廓特有的属性特征，如轮廓长度、轮廓半径、椭圆尺寸以及内圆半径等；通过对内轮廓与外轮廓属性特征的分析，可以得到手指能量图像中能量的相关指标，如熵系数、形态系数等，进而可以评估出人体的健康状况，包括情绪压力与器官平衡性等。因此，手指能量图的内轮廓与外轮廓的获取至关重要。

发明内容

本申请提供一种GDV能量图的轮廓确定方法，解决目前对手指能量图的内轮廓与外轮廓的获取的需求问题。

本申请提供一种GDV能量图的轮廓确定方法，包括：

采集GDV手指能量图；

将所述GDV手指能量图转化为灰度图像，再对所述图像进行局部自适应二值化处理和膨胀处理，获得灰度均匀分布和域连通的灰度图像；

获取所述灰度图像的轮廓的点的集合，根据所述轮廓的点的集合计算图像矩，进而得到每一个轮廓的面积；

获取所有轮廓的面积其中最大的两个轮廓，所述面积最大的两个轮廓分别为GDV手指能量图的内轮廓与外轮廓。

优选的，将所述GDV手指能量图转化为灰度图像，包括：

将所述GDV手指能量图分解成R、G、B三个通道图像；R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别表示R、G、B通道图像上的像素值；

计算R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)的均值m

m＝(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))/3；

将均值m赋给原图I(x,y)

I(x,y)＝m；

完成所述GDV手指能量图转化为灰度图像。

优选的，对所述图像进行局部自适应二值化处理和膨胀处理的步骤之前，还包括：滤除小于灰度阈值的能量像素，具体为，

遍历所述灰度图像；

计算所述灰度图像中，像素灰度值大于0的所述像素灰度值总和I和像素灰度值大于0的像素个数S；

计算所述灰度图像的灰度平均强度，

ICP＝I/S

遍历所述灰度图像，当像素值P小于图像灰度平均强度ICP时，设置像素值P为0，完成小于灰度阈值的能量像素的滤除。

优选的，对所述图像进行局部自适应二值化处理和膨胀处理，获得灰度均匀分布和域连通的灰度图像，包括：

求每个像素领域的平均值，像素点的领域大小为blocksize*blocksize，sum为所有领域内像素值的总和，avg为平均值；