(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210502312.7 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 中国人民解 放军总医院第一医学中 心 地址 100080 北京市海淀区复兴 路28号 (72)发明人 陈力　潘子杰　王莉荔　崔翔　 杨博　冯聪　王玉伟　 (74)专利代理 机构 重庆信必达知识产权代理有 限公司 5 0286 专利代理师 李小伟 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/28(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于面部识别的失血性休克辅助诊疗 装置 (57)摘要 本发明属于辅助诊疗技术领域， 公开了一种 基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 所述 基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置包括： 面部图像采集模块、 面部图像增强模块、 中央控 制模块、 面部图像分割模块、 面部图像特征提取 模块、 图像对比模块、 失血诊断模块、 显示模块。 本发明通过面部图像增强模块对整体亮度调整 后的面部图像， 进行饱和度的调整。 从而使得本 发明能够获得较佳的面部图像增强效果； 同时， 通过面部图像分割模块结合初始分割图和初始 检测框数据， 可以将初始分割图中误诊为目标区 域的部分调整成背景区域， 从而提高分割结果的 准确度， 有利于细小尺寸的目标的分割过程。 权利要求书4页 说明书9页 附图2页 CN 115083592 A 2022.09.20 CN 115083592 A 1.一种基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 其特征在于， 所述基于面部识别的 失血性休克辅助诊疗 装置包括： 面部图像采集模块， 与面部图像增强模块连接， 用于通过摄 像设备采集 面部图像； 面部图像增强模块， 与面部图像采集模块、 中央控制模块连接， 用于对面部图像进行增 强处理； 中央控制模块， 与面部图像采集模块、 面部图像增强模块、 面部图像分割模块、 面部图 像特征提取模块、 图像对比模块、 失血诊断模块、 显示模块连接， 用于控制各个模块正常工 作； 面部图像分割模块， 与中央控制模块连接， 用于通过分割程序对面部 图像进行分割处 理； 面部图像特 征提取模块， 与中央控制模块连接， 用于通过提取程序提取面部图像特 征； 图像对比模块， 与中央控制模块连接， 用于通过对比程序将提取的面部 图像特征与正 常面部图像进行对比； 所述对比程序包括： 计算原始面部图像的灰度图GRAY， 利用定位梯度算子检测灰度图像中的轮廓边缘， 将 边缘图像二 值化并执行形态学膨胀运 算； 对结果图像进行相关区域判断和合并， 获得各相关区域边界， 根据区域面积， 确定提取 的正确面部图像特 征； 失血诊断模块， 与中央控制模块连接， 用于根据对比结果诊断面部是否失血； 显示模块， 与中央控制模块连接， 用于 显示面部图像、 对比结果、 诊断结果。 2.如权利要求1所述基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 其特征在于， 轮廓 边缘 的检测方法利用定位算子对图像滤波， 检测出轮廓边缘， 选择的定位滤波器模板为 定位检测边缘图为浮点类型多值图像， 根据自适应阈值将其转化为二值图像， 通过调 用opencv函数thresh， 传入参数CV_THRESH_OTSU实现； 二值图像形态学膨胀， 定义如下： g(x,y)＝di late[f(x,y),B]＝max{f(x ‑dx,y‑dy)+B(dx,dy)|(dx,dy)∈DB}； 其中g(x,y)为膨胀后的图像， f(x,y)为原图像， B为形状结构元素， 膨胀由结构元素B所 确定的领域块中选择图像值与结构元素值和的最大值 ， 采用的结构元素B为 相关区域灰度图像是指灰度图GRAY位于当前相关区域外接矩形部分的子图像， 记为 gray， 依次对图像gray的每列数据做1维离散傅立叶变换， 得到频域图像Fcol_gray； 然后对 Fcol_gray进行funnel变换， 即对Fcol_gray的每行图像数据Ri， 进行如下的插值变换， 得到图像权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115083592 A 2fun_Fcol_gray： H表示图像gray的高度， i表示行号， W表示gray的宽度， W(r)表示求第r行图像的宽度， Ri 表示变换前的第i行图像， Ri′表示变换后第i行图像； 然后再对fun_Fcol_gray图像每行数据 依 次进行1维逆离散傅立叶变换， 得到最终图像IFrow_fun_Fcol_gray； 图像IFrow_fun_Fcol_gray中的峰值点代表原灰度图gray中的直线， 直线 形式y＝kx+b， k为 斜率， b为截距， 在IFrow_fun_Fcol_gray图中找到的峰值点为p(xp,yp)， 则由峰值点到直线公式 的映射为： k＝1‑2xp/W， b＝yp； 所述面部图像增强模块增强方法如下： (1)通过摄像设备采集原始面部图像， 提取原始面部图像的暗部和亮部区域， 并对暗部 和亮部区域的局部细节进行增强处 理， 得到局部细节增强的面部图像； (2)根据预设阈值和面部图像强度均值， 对所得到的局部细节增强的面部图像进行整 体亮度调整， 得到整体亮度调整后的面部图像； (3)对该整体亮度调整后的面部图像， 进行饱和度的调整； 其中， 在执行对暗部和亮部区域的局部细节进行增强处理的步骤中， 包括步骤： 由该原 始面部图像生成亮度单通道面部图像； 根据预先设置的参数提取所生成的亮度单通道面部 图像的暗部和亮部区域； 对该原始面部图像中位于暗部和亮部区域的每个像素， 利用双曲 线变换方法调整每 个像素的RGB值， 得到局部细节增强的面部图像。 3.如权利要求2所述基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 其特征在于， 所述在执 行利用双曲线变换 方法调整每 个像素的RGB值的步骤中， 包括 步骤： 对暗部区域的每个像素， 采用双曲线变换公式L(p) ‘＝L(p)*(1+1/s)/(L(p)/m+1/s)进 行亮度调整， 其中， L(p)、 L(p) ‘分别为每个像素的亮度调整前和调整后的亮度值， m为每个 暗部区域的亮度最大值， s为预设参数， s的取值范围为s>0； 对亮部区域的每个像素， 采用双曲线变换公式L(p) ‘＝1‑(1‑L(p))*(1+1/h)/((1 ‑L (p))/(1‑n)+1/s)进行亮度调整， 其中， L(p)、 L(p) ‘分别为每个像素的亮度调整前和调整后 的亮度值， n 为每个亮部区域的亮度最大值， h、 s为预设参数， h、 s取值范围分别为h>0， s>0； 对于每个像素， 计算调整后的亮度与调整前的亮度之间的比值T(p)＝L(p) ‘/L(p)， 其 中， L(p)、 L(p) ‘分别为每 个像素的亮度调整前和调整后的亮度值； 将该原始面部图像每个像素的RGB值分别乘以相应的比值T(p)， 并将乘积超过255的结 果截断为25 5。 4.如权利要求2所述基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 其特征在于， 所述在执 行根据预设阈值和面部图像强度均值， 对所得到的局部细节增强的面部图像进行整体亮度 调整的步骤中， 包括 步骤： 计算所得到的局部细节增强的面部图像的强度均值； 计算预设阈值与 该强度均值的比 值； 利用计算的比值， 对所 得到的局部细节增强的面部图像进行整体亮度调整。 5.如权利要求4所述基于面部识别的失血性休克辅助诊疗装置， 其特征在于， 所述在执权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115083592 A 3