【无标题】基于视频图像进行血氧饱和度的测量

主要的算法原理

通过视频预处理提取计算血氧饱和度所需的脉搏波信号。读取第一帧图像，检测并提取人脸区域后，根据人脸几何关系确定敏感区域。在视频的每一帧中获取敏感区域，然后在RGB三个通道分别 对人脸区域做灰度均值，并将灰度均值存储。在对每一帧做完灰度均值之后，以帧数为横轴变量，以对应每一帧的灰度均值为纵轴，在RGB三个通道分别绘制曲线，得到在三个颜色通道的三条灰度均值曲线即IPPG曲线。*也就是R GB三个通道有关的数据，接下来就是要根据曲线的数据进行计算血氧饱和度的数值

基于Matlab进行计算 并且得到血氧饱和度

血氧饱和度的提取主要是脉搏波信号交流分量IAC与直流IDC的提取。脉搏波交流分量的提取通常采用的是峰谷值法，即利用脉搏波信号中相邻的峰谷值差来表示交流量IAC，直流分量通常用信号均值来表示。传统的峰谷值法并不适用于本系统中脉搏波的交流分量的提取。采用带通滤波后的红、蓝两个通道信号的标准方差作为脉搏波信号的交流分量IAC，其平均值作为直流分量IDC。同时采用5-20秒的数据的移动平均窗口来获得IAC与IDC，则相应的血氧饱和度提取公式可变为：

用参考信号测得的 SPO2值作为标准信号，与IPPG系统测得的R值利用最小二乘法进行线性拟合并确定A、B。

当然，在得到图像的过程中，我们可以采取滤波的方法进行有效的滤波

主要的算法步骤

图 原始输入的视频 

图 原始视频数据进行人脸定位的操作 

可以看到  得到鹅相关通道数据

得到了原始RGB的有关曲线

有图是进行滤波和处理的曲线

最后，得到了原始数据的有关表达式，计算得到核心

 

 

基于视频图像进行血氧饱和度的测量-机器学习文档类资源-CSDN文库

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