[发明专利]用于智能手机光谱检测的图像信息提取与计算方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于智能手机光谱检测的图像信息提取与计算方法，包括：获得光谱图像的RGB图像，并将图像旋转到统一的角度；根据不同的样品，选定图像的有效图像区域；提取选定区域中的RGB值，将区域内的RGB值转化为灰度值；通过图像灰度值反演模型，计算样品的吸光度，根据测试得到不同浓度标准样品的吸光度，以样品浓度为横坐标，吸光度为纵坐标，绘制浓度‑吸光度散点图建立样品标准曲线，计算实际样品的浓度。本发明广泛适用于可由分光光度法测试的样品，以及适用于多种型号的智能手机，算法运行简单且精确度高。

技术领域

本发明涉及光谱检测与图像处理技术领域，具体地涉及一种用于智能手机光谱检测的图像信息提取与计算方法及系统。

背景技术

光谱分析可以用于确定物质的化学组成和相对含量，在食品安全、生物安全、环境监测和医疗保健等领域具有重要的作用。实验室用的大型光谱仪沉重且昂贵，无法满足人们对目标样品进行实时、实地检测的需求，因此，便携式光谱分析仪取得不断发展。现代智能手机包含不同的传感器技术，可以作为独立的测量仪器在各个领域广泛使用。在光谱检测中，可以将光学分光部分集成做成手机外部装置，将其与手机进行配合，利用智能手机的CMOS传感器将透过样品光信号转变为电信号，通过解读电信号在手机屏幕上显示出图像，再配合具有颜色量化模型的手机软件即可实现待测样品的定量分析。

目前，国内外许多学者对颜色量化模型进行过研究。Abbaspour等人将图像的RGB颜色值转化为吸光度，计算了Fe⁺²、Fe³⁺浓度；Oncescu提出使用HSV模型中的H值来代表颜色，检测汗和唾液中的生物标志物；Suzuki等利用CIE XYZ的色度坐标对Li+，NH4+和蛋白质进行了测定。结果表明使用图像颜色信息测试出的待测物浓度与大型仪器测试结果相近，具有很强的可行性。但不同的颜色模型对图像的量化方式存在差异，对于显色反应不同的物质，需要使用特定的颜色模型，因此上述颜色模型难以广泛使用。

中国专利文献CN 107084790A公开了一种基于智能手机的便携式光谱仪的光谱检测方法，包括：1)收集待测光信号；(2)对待测光信号进行准直整形和色散分光，形成按波长依次排列的色散条纹；(3)通过智能手机对步骤(2)得到的色散条纹进行拍摄，形成按波长依次排列的彩色条纹图片；(4)获取步骤(3)得到的彩色条纹图片每个像素位置点的RGB值，并计算每个像素位置点对应的光强值I，得到数组I(x)，其中x为图片像素位置点坐标；(5)根据波长-像素位置标定数据λ(x)，将数组I(x)中的x以对应的λ替换，得到波长与光强的对应关系I(λ)，绘制数据I(λ)对应的光谱曲线，完成光谱检测。上述颜色模型难以广泛使用。除此之外，不同型号手机的图像显示存在差异，使用像素固定的方法能适用于同一型号的手机，但是在不同型号的手机上使用可能存在图片信息加载失败，或者数据误差过大等问题。因此，开发一个能应用于不同型号手机的图像信息提取与计算方法就显得至关重要。

发明内容

为了解决上述存在的技术问题，本发明提供了一种用于智能手机光谱检测的图像信息提取与计算方法及系统，提升手机光谱仪图像处理的精度以及APP在各型号手机上的兼容性。

本发明的技术方案是：

一种用于智能手机光谱检测的图像信息提取与计算方法，包括以下步骤：

S01：获得光谱图像的RGB图像，并将图像旋转到统一的角度；

S02：根据不同的样品，选定图像的有效图像区域；

S03：提取选定区域中的RGB值，将区域内的RGB值转化为灰度值；

S04：通过图像灰度值反演模型，计算样品的吸光度，根据测试得到不同浓度标准样品的吸光度，以样品浓度为横坐标，吸光度为纵坐标，绘制浓度-吸光度散点图建立样品标准曲线，计算实际样品的浓度。

优选的技术方案中，所述步骤S02中选定图像的有效图像区域包括以下步骤：