(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 202211310968.5 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 绵阳富临医院有限公司 地址 621000 四川省绵阳市高新区普明南 路东段10 0号 (72)发明人 罗晓梅　 (74)专利代理 机构 成都时誉知识产权代理事务 所(普通合伙) 5125 0 专利代理师 李春彦 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/10(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06T 5/50(2006.01)G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的烧伤检测方法、 系统及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别的烧伤检 测方法、 系统及存储介质， 涉及医学图像处理技 术领域， 包括： 获取烧伤区域的白光原始图像、 荧 光原始图像和深度图像； 对白光原始图像和深度 图像进行计算拟合， 获取白光原始图像中每一个 像素点的深度系数； 对白光原始图像和荧光原始 图像进行归一化计算处理， 获得图像归一化处理 数据； 根据图像归一化处理数据和白光原始图像 中每一个像素点的深度系数进行拟合计算， 获得 带有深度信息的融合图像。 本发明的优点在于： 利用烧伤区域的深度信息进行烧伤荧光图像的 灰度调整， 使荧光区域灰度图中亮度明 暗变化可 以更加贴合烧伤区域的组织活性状态， 利于烧伤 患者获得更高水平的救治， 便 于患者的康复。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115393348 A 2022.11.25 CN 115393348 A 1.一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取烧伤区域的白光原 始图像、 荧 光原始图像和深度图像； 对白光原始图像和深度图像进行计算拟合， 获取白光原始图像中每一个像素点的深度 系数； 对白光原 始图像和荧 光原始图像进行归一 化计算处 理， 获得图像归一 化处理数据； 根据图像归一化处理数据和白光原始图像中每一个像素点的深度系数进行拟合计算， 获得带有深度信息的融合图像。 2.根据权利要求1所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述对白光原 始图像和深度图像进 行计算拟合， 获取白光原始图像中每一个像素点的深度系数包括如下 步骤： 对白光原始图像和深度图像调整匹配， 使白光原始图像和深度图像具有相同视野和像 素信息； 获得白光原 始图像中每 个像素点的深度值； 对白光原始图像中每个像素点的深度值进行数值归一计算处理， 获得白光原始图像中 每个像素点的深度系数。 3.根据权利要求2所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述对白光原 始图像和荧光原始图像进行归一化计算处理， 获得图像归一化处理数据具体包括如下步 骤： 对白光原始图像和荧光原始图像进行位移量计算处理， 获得白光原始图像和荧光原始 图像之间烧伤区域的位移量； 对荧光原始图像进行行处理， 计算具有规定阈值以上的荧光强度的区域的大小， 获得 烧伤区域的尺寸； 判断白光原始图像和荧光原始图像之间烧伤区域的位移量与烧伤区域的尺寸比例是 否大于第一预设值； 若白光原始图像和荧光原始图像之间烧伤区域的位移量与烧伤区域的尺寸比例大于 第一预设值， 则停止白光原 始图像和荧 光原始图像的归一 化计算； 若白光原始图像和荧光原始图像之间烧伤区域的位移量与烧伤区域的尺寸比例小于 第一预设值， 则进行白光原 始图像和荧 光原始图像的归一 化计算。 4.根据权利要求3所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述归一化计 算具体包括如下步骤： 对白光原始图像和荧光原始图像调整 匹配， 使白光原始图像和荧光原始图像具有相同 视野和像素信息； 对荧光原始图像进行二 值化处理， 获得荧 光灰度图像； 对荧光灰度图像中灰度值大于第二预设值的区域进行提取， 获得荧 光区域灰度图； 将荧光区域灰度图与白光原 始图像进行叠加， 获取归一 化融合图像。 5.根据权利要求4所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述根据图像 归一化处理数据和白光原始图像中每一个像素点的深度系数进行拟合计算， 获得带有深度 信息的融合图像， 具体包括如下步骤： 提取归一 化融合图像中的荧 光区域中每一个 像素点的深度系数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393348 A 2根据荧光区域中每一个像素点的深度系数， 按照灰度修正公式， 对荧光区域灰度图的 像素点进行 灰度值修正， 获得荧 光区域修正灰度图； 将荧光区域修正灰度图与白光原 始图像进行叠加， 带有深度信息的融合图像。 6.根据权利要求5所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述灰度修正 公式为： ； 式中， 为修正后的像素灰度值， 为像素初始灰度值， D为深度系数， 为修 正系数。 7.根据权利要求6所述一种基于图像识别的烧伤检测方法， 其特征在于， 所述修正系数 的取值范围为： 0.01＜ δ≤ 0.05。 8.一种基于 图像识别的烧伤检测系统， 用于实现如权利要求1 ‑7任一项所述的烧伤检 测方法， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 图像获取模块用于获取获取烧伤区域的白光原始图像、 荧光原始图像 和深度图像； 处理模块， 处 理模块用于进行白光原 始图像、 荧 光原始图像和深度图像进行图像处 理； 叠加模块， 叠加模块用于进行白光原 始图像、 荧 光原始图像和深度图像的图像叠加； 输出模块， 输出模块用于 输出带有深度信息的融合图像。 9.根据权利要求8所述的一种基于图像识别的烧伤检测系统， 其特征在于， 所述处理模 块至少还 包括： 深度计算单 元， 深度计算模块用于计算深度系数； 位移量计算单元， 位移量计算模块用于进行获得白光原始图像和荧光原始图像之间烧 伤区域的位移量； 烧伤尺寸计算单 元， 烧伤尺寸计算单 元用于烧伤区域的尺寸计算； 第一判断单元， 第 一判断单元用于判断白光原始图像和荧光原始图像之间烧伤区域的 位移量与烧伤区域的尺寸比例是否大于第一预设值； 图像归一单 元， 图像归一单 元进行白光原 始图像和荧 光原始图像的归一 化计算； 二值化处理单元， 二值化处理单元用于进行图像二 值化处理； 灰度修正单元， 灰度修正单元用于进行对荧光区域灰度图的像素点进行灰度值修正， 获得荧光区域修正灰度图。 10.一种存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被调用运行 时执行如权利要求1 ‑7任一项所述的一种基于图像识别的烧伤检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393348 A 3