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申请/专利权人：华侨大学
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230082A
主分类号：G06V10/77
分类号：G06V10/77;G06V10/10;G06V10/771;A61B5/026;A61B5/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了基于二维主成分分析的激光散斑衬比血流成像方法及系统，涉及激光散斑血流成像领域，方法包括如下步骤：使用激光散斑血流成像系统采集原始散斑图像；对原始散斑图像进行二维主成分分析以获取重构散斑图像；从重构散斑图像中获取血流信息；从重构散斑图像中获取静态背景信息；基于血流信息和静态背景信息重构散斑图像血流衬比图。本发明采用二维主成分分析法通过线性变换将高维数据投影到低维空间，有效降低了计算的复杂度，提高了计算的速度；且二维主成分分析法能够直接对原始图像矩阵进行操作，更有效地保留和利用图像的二维结构信息，从而获得更好的图像重构效果。
主权项：1.一种基于二维主成分分析的激光散斑衬比血流成像方法，其特征在于，包括如下步骤：使用激光散斑血流成像系统采集原始散斑图像；对原始散斑图像进行二维主成分分析以获取重构散斑图像；从重构散斑图像中获取血流信息和静态背景信息；基于血流信息和静态背景信息重构散斑图像血流衬比图；所述使用激光散斑血流成像系统采集原始散斑图像，具体为：采集n张连续的原始散斑图像，形成原始散斑图像序列A，表示为： ； ；其中，表示原始散斑图像序列A中第t张原始散斑图像的像素矩阵，t∈[1，n]，表示原始散斑图像中的像素坐标点；每张原始散斑图像的大小为；所述对原始散斑图像进行二维主成分分析以获取重构散斑图像，包括以下步骤：求原始散斑图像序列的平均图像，表示为： ；结合和计算协方差矩阵： ；利用协方差矩阵获取特征向量： ； ；其中，表示对应的前d个最大特征值的特征向量，MX表示前d个最大特征值的特征向量构成的矩阵，表示协方差矩阵的迹；选取特征向量获取特征图像W: ；其中，B表示A的特征图像，表示A的第q个主成分；表示协方差矩阵第q个最大特征值的特征向量，W表示通过选择因子集对B进行选择后的特征图像，表示选择用于获取重构散斑图像的主成分的选择因子集；获取重构散斑图像，表示为： ； ；其中，G表示通过选择因子集对MX进行选择后的特征向量矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于二维主成分分析的激光散斑衬比血流成像方法及系统
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