一種去除環境光變化干擾的視頻心率檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于生物圖像信息的技術領域，尤其涉及一種去除環境光變化干擾的非接 觸式視頻心率檢測方法。
【背景技術】
[0002] 心率是人體生命活動的重要生理參數之一。它是指單位時間內心臟搏動的次數， 一般是每分鐘心臟搏動的次數(beat per minute，bpm)，是臨床常規診斷的生理指標，對慢 性疾病，例如心力衰竭、心房顫動和睡眠呼吸暫停等的診斷具有重要意義。
[0003] 常規的臨床心率檢測儀器一般需要與人體進行直接接觸。接觸式主要包括心電 圖、胸帶、脈沖血氧儀等常規測量方法，由于準確率高，廣泛應用于醫學臨床、急救和社區醫 療等場合。但是，有些測量方式需要使用導電凝膠，有些需要采用胸帶進行捆綁，使用吸附 電極作用于胸部，或使用彈簧夾夾在耳垂或手指等部位。這些電極接觸方式長期作用時可 能會引起皮膚刺激或者疼痛等不適。近些年來，非接觸式心率檢測方法引起了廣泛的關注， 它克服了傳統接觸式方法的不足，能夠滿足一些特殊情況的使用要求，例如，重癥監護室、 長期連續監測、家庭醫療、航天醫療等環境。根據測量原理不同，非接觸式心率測量可以分 為電容耦合心電圖、微波多普勒雷達、超聲多普勒雷達、光學心振動圖、熱成像、圖像光電容 積描記（imaging photoplethysmography，iPPG)等技術，其中，新近興起的iPPG生理參數監 測技術，由于其設備要求較低，成本不高，并且能夠做到隨時隨地舒適方便的監測，引起了 國內外學術界的廣泛關注。
[0004] iPPG技術實質上是通過攝像頭獲取連續人體視頻圖像信號，由于心臟的周期性收 縮和舒張會引起體表血管容積發生周期性改變，從而導致體表入射光路徑長度及入射角度 發生變化，引起反射光強度產生相應變化，這種變化能夠反映心血管活動的規律，通過視頻 圖像來捕捉這些細微的變化，經過人臉識別和盲源分離技術，可以得到心率(heart rate， HR)。但是，盲源分離一般適用于較小幅度和慢速的運動偽跡視頻心率檢測，即要求測試者 保持相對靜止(或較小幅度的慢速運動)和環境光保持穩定。然而，實際應用時不可避免會 引入運動偽跡和環境光變化。由于心臟搏動引起的體表血管容積的變化遠遠小于運動偽跡 和環境光變化帶來的變化，如何消除這兩種因素的影響對于視頻心率檢測方法的推廣使用 具有重要研究意義。近年來已有不少研究學者從消除運動偽跡的影響方面出發，提高了心 率測量的準確性，但卻鮮見關于環境光變化方面的報道。因此，設計一種有效的方法來去除 環境光變化對視頻心率檢測的影響迫在眉睫。

【發明內容】

[0005] 本發明為克服現有技術的不足之處，提供了一種視頻檢測心率中去除環境光變化 干擾的方法，以期能去除環境光變化對視頻心率檢測的影響，從而提高視頻心率檢測的準 確性。
[0006] 本發明為解決技術問題所采用如下技術方案：
[0007] 本發明一種去除環境光變化干擾的視頻心率檢測方法的特點是按如下步驟進行：
[0008] 步驟1:獲取I幀視頻圖像;對I幀視頻圖像計算N個顏色通道的面部感興趣區域的 平均像素，獲得面部感興趣區域數據集父=[心，心，一義，~々]7^表示第11個顏色通道的 面部感興趣區域數據;并對I幀視頻圖像計算N個顏色通道的背景區域的平均像素，獲得背 景區域數據集￥=[&，&，···，Υ η，···，ΥΝ]Τ;Υη表示第η個顏色通道的背景區域數據；
[0009] 并有，乂"=[以")，以11)，~^1(11)]3 1(11)表示第11個顏色通道的面部感興趣區域的第1 個平均像素丄=[7 1(")，72(11)，~，71 (11)];71(11)表示第11個顏色通道的背景區域的第1個平均像 素；
[0010] 步驟2:采用聯合盲源分離法對所述面部感興趣區域數據集X和背景區域數據集Υ 進行處理，獲得混合矩陣d e 、解混矩陣iT e 、面部感興趣區域的典型相關變量集 4=[21('2$'~,25~，27>]7'和背景區域的典型相關變量集盡=[才' 1,2^,...，41,一,2|^;: <Λ?表示面部感興趣區域的第Ρ個典型相關變量，Zf表示背景區域的第ρ個典型相關變量， 1 < p < P，P表示典型相關變量的個數;且面部感興趣區域的典型相關變量集和背景區域的 典型相關變量集中的P個典型相關變量均是按兩者的相關系數大小進行降序排列；
[0011] 并有Z；；夂表示第I幀視頻圖像中面部感興趣區域 的第P個典型相關變量值；4n=比叩'4^1，一4(5^]，21 (10(1))表示第1幀視頻圖像中背景 區域的第P個典型相關變量值;則所述面部感興趣區域數據集X = AZx;背景區域數據集Y = ΑΖγ；
[0012] 步驟3、設定相關系數閾值，并將面部感興趣區域的典型相關變量和背景區域的典 型相關變量的相關系數與所設定的相關系數閾值進行比較，若超出相關系數閾值，則將超 出所述相關系數閾值的面部感興趣區域的典型相關變量和背景區域的典型相關變量均作 為環境光變化的典型變量；
[0013] 步驟4、獲取超出所述相關系數閾值的面部感興趣區域的典型相關變量的個數Q; 并將面部感興趣區域的典型相關變量集Ζχ中的前Q個的典型相關變量均置為零;從而形成 不包含環境光變化的面部感興趣區域的典型相關變量集4-函'野1，…,·^"，…,?11]%
[0014] 步驟5、利用式（1 )獲得不包含環境光變化的面部感興趣區域數據集 i'二[尤.1.…Λ\表示第η個顏色通道中不包含環境光變化的臉部感興趣區域數 據：
[0015] i:為 (1)
[0016] 步驟6、利用氧合血紅蛋白吸收率選擇所述N個顏色通道中第best個最佳顏色通 道;第best個最佳顏色通道具有最大的氧合血紅蛋白吸收率；
[0017] 步驟7、利用總體平均經驗模態分解法將所述第best個最佳顏色通道中不包含環 境光變化的臉部感興趣區域數據，分解成為L個本征模式分量S= [Si，S2，…，Si，…，SL]T; Si表不第1個本征模式分量；
[0018] 步驟8:定義候選本征模式分量集，并初始化為空;初始化1 = 1;
[0019]步驟9、計算第1個本征模式分量51的頻譜圖，判斷第1個頻譜圖中的最大幅值所對 應的頻率分量是否處于所設定的感興趣的心率范圍內，若處于，則將第1個本征模式分量51 加入候選本征模式分量集中；否則直接執行步驟10;
[0020] 步驟10、將1+1賦值給1;并返回步驟9;
[0021] 步驟11、比較候選本征模式分量集中每個本征模式分量頻率的最大幅值，選取最 大的最大幅值所對應的本征模式分量作為最佳本征模式分量，對所述最佳本征模式分量采 用峰值檢測算法獲得視頻心率檢測結果。
[0022] 與現有技術相比，本發明的有益效果體現在：
[0023] 1、本發明通過采用聯合盲源分離法對面部感興趣區域數據集和背景區域數據集 進行處理，可以將面部感興趣區域和背景區域共同包含的環境光變化的典型相關變量恢復 出來，并且采用聯合盲源分離法可以保證環境光變化的典型相關變量子在面部感興趣區域 和背景區域數據集中是對齊的。之后將環境光變化的典型相關變量置零，就可以得到不包 含環境光變化的臉部感興趣區域數據集。這樣帶來的直接好處是，即便是環境光變化引起 視頻圖像的變化遠遠大于心臟周期性跳動帶來的視頻圖像的變化，或環境光變化的頻率和 心率頻率接近，該環境光變化均能被抑制。而傳統的盲源分離方法，一方面無法將淹沒在環 境光變化中的心率信號很好地分離出來，另一方面結合帶通濾波器等手段無法適應干擾頻 率和心率頻率接近的情景。
[0024] 2、本發明在獲得不包含環境光變化的面部感興趣區域數據集中將具有最大氧合 血紅蛋白吸收率的顏色通道確定為最佳顏色通道，通過選取具有最強的體積描記信號的顏 色通道進一步保證視頻檢測心率的準確性。
[0025] 3、本發明總體平均經驗模態分解法具有將非平穩的時間序列分解為有限個數的 本征模式分量，從而進一步消除其他噪聲和可能的環境光變化殘留噪聲的影響，得到準確 的視頻心率檢測結果。
[0026] 綜上所述，本發明充分利用了聯合盲源分離法的優勢，不僅考慮了單個數據集的 信號源，更加強調了面部感興趣區域數據集和背景區域數據集共同包含的信號源。由于環 境光變化時，臉部感興趣區域和背景區域均包含該環境光變化信息，利用聯合盲源分離技 術可以將這兩個區域共同包含的環境光信息源提取出來并消除，從而實現環