基于图像序列的生理信号检测.pdf

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1、基于图像序列的生理信号检测张宇哲2015年06月中图分类号：TP399UDC分类号：004基于图像序列的生理信号检测作者姓名张宇哲学院名称生命学院指导教师尚斐副教授答辩委员会主席李勤教授申请学位级别工程硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年06月ExtractionofVitalPhysiologicalSignalsBasedonImageSequenceCandidateName:YuzheZhangSchoolorDepartment:SchoolofLifeScienceFacultyMentor:AssociateProf.Fei

2、ShangChair,ThesisCommittee:Prof.QinLiDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与

3、我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要心率、脉搏波形、呼吸波形等重要的生理信号与人体的健康状况息息相关，这些生理信号可以被用于一些常见疾病的诊断。以前，对生理信号的检测需要专业的医疗设备来完成。而现在，基于图像序列的生理信号检测方法使人们只借助摄像头便可完成生理信号的检测，这无疑将极大方便人们的日常保健。本文将研究如何从图像序列中稳定准确的提取生理信号。本文首先描述了欧拉运动增强算法的基本原理，论述了算法的实现过程，并对算法进行了深入的分析，详细的讨论了在使用该算法时应注意

4、的四个关键问题。然后，本文分析了图像序列中脉搏以及呼吸等生理过程表现出的特点，并且描述了如何利用欧拉运动增强算法增强图像序列中由脉搏以及呼吸所引起的体表颜色变化与微小运动。最后，本文实现了一系列基于欧拉运动增强算法的生理信号检测方法，并详细分析了这些生理信号检测方法的实现过程、检测结果。利用这些生理信号检测方法本文实现了心率的提取、呼吸波形的提取、体表血管分布图的生成和非接触及接触式的脉搏波形提取。除此以外，本文还实现了运行于个人电脑的心率及呼吸波形采集系统和运行于Android智能手机的脉搏波形检测系统。生理信号的检测结果表明，本文实现的这些生理信号检测方法可以准确的从

5、图像序列中提取出心率、呼吸波形、体表血管分布图、脉搏波形等生理信号，并且可以稳定的运行于个人电脑以及智能手机。关键词：欧拉运动增强；图像序列；呼吸波形；心率；脉搏波形；主成分分析；颜色变化；运动北京理工大学硕士学位论文AbstractVitalphysiologicalsignalssuchasheartrate,breathingwaveformarecloselyrelatedtoourstateofhealthandcanbeusedtodiagnosesomecommondiseases.Traditionally,thesesignalsareobtainedo

6、nlybysomeprofessionalmedicalequipment.Recently,manynewnon-contactmethodsbasedonimagesequencehavebeenproposedtoextractvitalphysiologicalsignals.Usingthosemethodswecanobtainourvitalphysiologicalsignalssuchasheartrateandbreathingwaveformbythecameraofmobilephonesorpersonalcomputersanditisvery

7、convenientforustomonitorourstateofhealth.Wehopethatwecanfindsomemethodsusedtoextractthevitalphysiologicalsignals.OurpaperfirstintroducestheprincipleoftheEulerianMotionMagnificationalgorithm,describestheimplementationprocessofthealgorithm,anddiscussesthefourkeyquesti