[发明专利]判断样本漂动的方法以及电子设备在审
申请号: | 202011464994.4 | 申请日: | 2020-12-14 |
公开(公告)号: | CN112580478A | 公开(公告)日: | 2021-03-30 |
发明(设计)人: | 何意;贾明阳 | 申请(专利权)人: | 深圳创怀医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/32;G06K9/62;G06F17/14;G06F17/18;G06N3/02 |
代理公司: | 深圳市金信启明知识产权代理有限公司 44484 | 代理人: | 陈棠 |
地址: | 518000 广东省深圳市坪山区坑梓街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 判断 样本 方法 以及 电子设备 | ||
1.判断样本漂动的方法,其特征在于,所述方法包括以下内容:
S1,获得两幅不同时刻的样本原始图像;
S2,将两幅原始图像分割成相对应的若干子图像;
S3,分析每两张位置对应的子图像是否相似;
S4,分析相似子图组的偏移距离、偏移方向;
S5,相似且偏移距离大于预设偏移阈值的子图组为可能漂动子图组,可能漂动子图组数量超过预设数量,则判定样本有运动;
S6,在判定样本有运动后,分析所有可能漂动子图组偏移方向标准差,若偏移方向标准差小于预设标准差阈值,则判定样本漂动。
2.如权利要求1所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S5还包括,相似且偏移距离小于或等于预设偏移阈值的子图组为可能静止子图组,可能静止子图组数量超过预设数量,则判定样本静止。
3.如权利要求2所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S6中,若偏移方向标准差大于或等于预设标准差阈值,则判定样本自主运动。
4.如权利要求3所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S3、S4采用互相关算法,具体包括,
S100,图像傅里叶变换,设子图组中用于分析的两张子图像分别为图像f(i,j)和图像g(i,j),采用以下公式将图像f(i,j)和图像g(i,j)转换为频域中的图像F(u,v)和G(u,v);
其中,f(x,y)代表空间域中的图像,F(μ,v)代表频域中的图像,M和N代表图像的尺寸,j为虚数单位;
S101,将经由傅里叶变换的图像进行频谱中心化,获得图片F1(u,v)和G1(u,v);
S102,将图像F1(u,v)拆分为实部和虚部,对虚部求反后与实部合并为复数,得到共轭后的图像F1*(u,v);
S103,将图像F1*(u,v)和图像G1(u,v)拆分为实部和虚部后,对应相乘再合并为复数,得到两幅图像频域相乘后的结果φ(u,v);
S104,图像傅里叶逆变换,将φ(u,v)代入公式,
求得两幅图像在空间域卷积后的结果:
S105,将按象限分割成4个区域,将对角区域互换获得互相关谱
S106,对互相关谱归一化处理,得到互相关谱
S107,由互相关谱中获得最大峰值、次大峰值的幅值以及坐标信息;
S108,最大峰值与次大峰值的幅值相比获得峰峰比,若峰峰比大于预设峰峰比阈值,判定子图组相似;根据相似子图组的最大峰值坐标信息计算与原点的偏移,获得子图组的偏移距离、偏移方向。
5.如权利要求4所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S101中,将图像F(u,v)和G(u,v)按象限分割为4个区域,对角互换以完成频谱中心化。
6.如权利要求5所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S107中,对最大峰值、次大峰值采用亚像素精度拟合法处理。
7.如权利要求1所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S1包括以下内容,采用凝视拍摄获得视频样本,将视频样本拆分为以帧为单位的图像序列,取其中任意两张为样本原始图像。
步骤S2中,两幅原始图像各自的子图像之间X轴方向上间距为Δx,Y轴方向上间距为Δy。
8.如权利要求1所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
步骤S3,若子图组不相似,则针对该不相似子图组的分析终止;若不相似子图组的数量超过预设数量,则对样本的分析终止。
9.如权利要求1所述的判断样本漂动的方法,其特征在于:
若判定样本漂动的两幅原始图像相邻,则定义为快速漂动;若判定样本漂动的两幅原始图像具有间隔,则定义为慢速漂动。
10.一种电子设备,其特征在于:
所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的判断样本漂动的方法的步骤。
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