[发明专利]基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用

说明书

本发明公开了一种基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用。包括如下步骤：(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；(2)对获取后的所述试纸卡图像进行预处理；(3)对预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位得到感兴趣区域图像；(4)将所述感兴趣区域图像转化为试纸条灰度变化曲线；(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，并得到参考带C响应值和目标带T响应值；(6)计算结果。本发明公开了基于图像灰度处理的数据计算方法，结果可以准确反映所测图像灰度特性、适用范围广。

技术领域

本发明涉及体外快速诊断技术领域，特别是涉及一种基于图像灰度处理的数据计算方法及其在检测领域的应用。

背景技术

图像处理是检测领域的一种关键的数据处理方法。通常是使用CMOS或者CCD等光感元件采集被检测物体的图像，然后进行特定的图像处理来提取数据。大多数的处理方法都不具备普遍适用的意义。

体外诊断试剂和试纸可用于通过检测血液、组织液、生物排泄物等介质进行生物体的体征检测、毒素检测等。目前的检测类型有定性、半定量、定量等几种。定性、半定量检测通常通过肉眼判读结果，常会面临在临界范围附近的误判问题。定量主要通过光感元件获取检测试剂和试纸的灰度曲线来进行计算，但是，针对不同的检测设备需要开发不同的计算程序。

本发明希望针对以上状态提出一套通用的图像处理方法，使检测领域图像处理和数据计算更为简单。

发明内容

基于此，有必要提供一种结果准确、适用范围广的基于图像灰度处理的数据计算方法。

一种基于图像灰度处理的数据计算方法，包括如下步骤：

(1)通过检测设备内部的摄像元件获取试纸卡图像；

(2)对所述试纸卡图像进行预处理，获取预处理图像，所述预处理包括对所述试纸卡套的图像位置进行截取，再对所述试纸条的图像位置进行截取；

(3)通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，得到感兴趣区域图像；

(4)将所述感兴趣区域图像转化为单一的试纸条灰度变化曲线；

(5)对所述试纸条灰度变化曲线进行曲线拟合校正，根据校正后的试纸条灰度变化曲线进行参考带的边界位置定位和目标带的边界位置定位，根据定位的区域分别计算所述参考带对应的面积和所述目标带对应的面积，得到参考带响应值C和目标带响应值T；

(6)根据所述目标带响应值T与所述参考带响应值C之间的T/C比值来判断免疫反应是阴性或者阳性；或根据T/C比值得出所述样品的浓度值。

在其中一个实施例中，步骤(2)中的所述预处理是根据所述试纸条的图像与所述试纸卡套的图像的比值关系，来切割截取涵盖有所述试纸条区域的图像，以得到所述预处理图像，其中所述切割截取公式如下：

X＝(width/10)*4，Y＝(height/9)*3，W＝(width/10)*5，H＝(height/9)*3；其中，X为所述切割截取开始时的横坐标，Y为所述切割截取开始时的纵坐标，W为所述预处理图像的长度，H为所述预处理图像的宽度；width为所述试纸卡图像长度，height为所述试纸卡图像宽度。

在其中一个实施例中，步骤(3)包括如下步骤：

通过模板匹配测量相似度算法对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行精准定位，是根据预先存储的试纸条匹配模板图像对所述预处理图像上的所述试纸条的图像进行模板匹配，所述模板匹配测量相似度公式如下：