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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

摘要：本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种患者肢体功能康复评估方法。该方法包括：获取检测灰度图和标准灰度图；通过检测灰度图像素点自身和周围像素点的灰度差异和梯度差异结合角点值获取初始特征值；根据当前帧图像和上一帧图像的位置差异以及下一帧图像的灰度差异结合初始特征值获取特征值；根据上一帧图像的运动矢量之间差异对特征值修正获取当前帧图像的运动矢量；根据检测灰度图和标准灰度图运动矢量匹配获取康复评估值。本申请提高了图像匹配的效率。

主权项：1.一种患者肢体功能康复评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取检测灰度图和标准灰度图；对检测灰度图中像素点周围区域进行聚类分析获取像素点对应的分布散乱程度；根据像素点与其周围像素点的梯度信息差异以及分布散乱程度获取像素点的梯度特征值；对像素点进行角点检测后，根据所检测的角点值和梯度特征值结合像素点之间的灰度差异获取像素点的初始特征值；根据像素点周围上一帧图像与当前帧图像相匹配的像素点的位置差异以及下一帧图像与当前帧图像相同位置的灰度差异获取像素点的表达特征值；根据像素点的初始特征值和表达特征值获取像素点的特征值；在像素点周围，通过当前帧图像与上一帧图像之间的运动矢量之间的差异以及像素点的数量对特征值进行修正获取修正特征值，根据修正特征值获取当前帧图像的关键点到下一帧图像的运动矢量；获取检测灰度图和标准灰度图的每一帧的运动矢量，根据检测灰度图和标准灰度图中每一帧图像对应的运动矢量之间的差异获取患者的康复评估值；所述对检测灰度图中像素点周围区域进行聚类分析获取像素点对应的分布散乱程度的方法为：将任意一个像素点记为目标像素点，利用梯度算子获取每个像素点的梯度值和梯度方向，对于每个目标像素点，以目标像素点为圆心构建一个圆形区域，对圆形区域的所有像素点进行聚类，聚类距离为两个像素点的梯度值和梯度方向归一化后的欧氏距离；聚类获取若干聚类簇；将聚类簇中的像素点记为副像素点，计算每个副像素点与其余副像素点的欧氏距离，将每个副像素点对应的所有欧氏距离从小到大排序，从小到大选取预设数量的副像素点作为每个副像素点的最近邻像素点；根据副像素点及其最近邻像素点到目标像素点的距离差异获取目标像素点对应的分布散乱程度；所述根据像素点与其周围像素点的梯度信息差异以及分布散乱程度获取像素点的梯度特征值的方法为：对于每个目标像素点，计算目标像素点与其八邻域像素点的梯度信息差异，所述梯度信息差异为两个像素点的梯度值和梯度方向归一化后的欧氏距离；目标像素点的梯度特征值分别与目标像素点所在聚类簇的分布散乱程度、目标像素点与周围像素点的梯度信息差异呈正相关关系，梯度特征值与目标像素点所在聚类簇内的元素数量呈负相关关系；所述对像素点进行角点检测后，根据所检测的角点值和梯度特征值结合像素点之间的灰度差异获取像素点的初始特征值的方法为：计算目标像素点与其八邻域内所有像素点的灰度值差值；目标像素点的初始特征值分别与目标像素点的角点值、目标像素点的梯度特征值以及目标像素点与其周围八邻域内像素点的灰度值差值呈正相关关系；所述根据像素点周围上一帧图像与当前帧图像相匹配的像素点的位置差异以及下一帧图像与当前帧图像相同位置的灰度差异获取像素点的表达特征值的方法为：对于目标像素点，以像素点为中心构建正方形区域记为目标区域；对上一帧图像的关键点进行块匹配获取了关键点的匹配像素点，而对于第一帧图像，将所有像素点都记为关键点；在当前帧图像的目标区域中，获取上一帧图像关键点的匹配像素点的数量，将存在于目标区域中的上一帧图像关键点的匹配像素点记为连接像素点；计算目标区域中连接像素点与其匹配的关键点的位置的欧氏距离，将所获取的所有连接像素点的欧氏距离取均值作为目标像素点的变化幅度值；根据目标像素点的变化幅度值、目标像素点及其邻域内像素点与下一帧图像相同位置的像素点的灰度差异获取目标像素点的表达特征值；所述根据像素点的初始特征值和表达特征值获取像素点的特征值的方法为：目标特征点的特征值分别与目标像素点的表达特征值、初始特征值呈正相关关系所述在像素点周围，通过当前帧图像与上一帧图像之间的运动矢量之间的差异以及像素点的数量对特征值进行修正获取修正特征值的方法为：将目标像素点对应的目标区域中特征值大于预设特征阈值的像素点记为筛选像素点；对于目标区域中任意两个连接像素点对应的运动矢量计算运动矢量之间的差异，所述运动矢量之间的差异通过运动矢量的大小之间的差异和方向之间的差异获取；将目标区域中所有运动矢量之间的差异相加后归一化作为目标区域的矢量指数，通过运动矢量之间的差异对目标区域中的连接像素点的数量进行修正，通过修正后的连接像素点和筛选像素点的数量差异对特征值修正获取修正特征值；所述根据副像素点及其最近邻像素点到目标像素点的距离差异获取目标像素点对应的分布散乱程度的方法为：对于每个聚类簇，计算副像素点与目标像素点位置的欧氏距离记为第一欧氏距离，计算副像素点的所有最近邻像素点与目标像素点位置的欧氏距离记为第二欧氏距离；对于每个副像素点，计算第一欧氏距离与每个最近邻像素点的第二欧氏距离的差值绝对值记为第一差值绝对值，目标像素点所在聚类簇的分布散乱程度与聚类簇中所有副像素点的所有第一差值绝对值的相关关系为正相关；所述根据目标像素点的变化幅度值、目标像素点及其邻域内像素点与下一帧图像相同位置的像素点的灰度差异获取目标像素点的表达特征值的方法为：对于目标像素点，计算其八邻域内像素点与下一帧图像中相同位置的像素点的灰度值差异的绝对值，将绝对值记为第一灰度差异绝对值；将目标像素点与下一帧图像中相同位置的像素点的灰度值差异的绝对值记为第二灰度差异绝对值；目标像素点的表达特征值分别与目标像素点的第一灰度差异绝对值、第二灰度差异绝对值、变化幅度值的呈正相关关系。

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百度查询： 中国人民解放军空军军医大学 一种患者肢体功能康复评估方法