本发明涉及图像的增强或复原，具体涉及用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法。
背景技术：
1、随着科技的发展，图像处理技术的应用越来越广泛，比如，可以应用于危急重症患者生命体征监测，通过图像去噪实现图像增强是一种较为常见的图像处理技术。目前，对图像进行去噪时，通常采用的方法为：通过非局部均值滤波算法，对图像进行去噪，以实现对图像的增强。
2、然而，当通过非局部均值滤波算法，对用于危急重症患者生命体征监测的图像进行去噪时，经常会存在如下技术问题：
3、通过非局部均值滤波算法进行多次滤波时往往是将像素点对应的灰度值更新为前次滤波后的灰度值，以实现多次滤波，然而通过非局部均值滤波算法对采集的图像进行不同次数滤波的可信情况往往不同，因此，通过非局部均值滤波算法进行多次滤波时，可能存在某些次数的滤波可信程度较差，从而导致最终滤波效果较差，进而导致图像去噪效果较差，从而导致对危急重症患者生命体征监测的准确度较差。
技术实现思路
1、为了解决由于图像去噪效果较差而导致对危急重症患者生命体征监测的准确度较差的技术问题，本发明提出了用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法。
2、本发明提供了用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，该方法包括：
3、获取用于危急重症患者生命体征监测的目标图像，并通过非局部均值滤波算法，对目标图像进行第一次滤波，得到目标图像中每个像素点在第一次滤波下的初始滤波值；
4、根据目标图像中每个像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及目标图像中每个像素点与其参考块之外灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数；
5、根据目标图像中每个像素点与其参考块和邻域块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度；
6、根据目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，对每个像素点在第一次滤波下的初始滤波值进行修正，得到目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标滤波值；
7、根据目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标滤波值，通过非局部均值滤波算法，对目标图像中每个像素点进行预设数量次滤波，得到目标增强图像，其中，对每个像素点进行第一次滤波后的每次滤波包括：将目标图像中每个像素点对应的灰度值更新为前次滤波下的目标滤波值，通过非局部均值滤波算法，对更新后的目标图像进行本次滤波，确定每个像素点在本次滤波下的目标滤波值。
8、可选地，所述根据目标图像中每个像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及目标图像中每个像素点与其参考块之外灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，包括：
9、将所述目标图像中任意一个像素点确定为标记像素点，将所述目标图像中除了所述标记像素点对应的参考块之外区域，确定为所述标记像素点对应的候选区域；
10、根据所述标记像素点对应的参考块内与所述标记像素点灰度值相同的像素点数量，以及所述标记像素点对应的候选区域内与所述标记像素点灰度值相同的像素点数量，确定所述标记像素点对应的相对数量指标；
11、根据所述标记像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及所述标记像素点与其候选区域内灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定所述标记像素点对应的相对灰度差异；
12、根据所述标记像素点对应的相对数量指标和相对灰度差异，确定所述标记像素点在第一次滤波下的目标噪声系数。
13、可选地，所述根据所述标记像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及所述标记像素点与其候选区域内灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定所述标记像素点对应的相对灰度差异，包括：
14、根据所述标记像素点与其候选区域内灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定所述标记像素点对应的第一差异因子；
15、根据所述标记像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，确定所述标记像素点对应的第二差异因子；
16、将所述标记像素点对应的第一差异因子与第二差异因子的差值绝对值，确定为所述标记像素点对应的相对灰度差异。
17、可选地，目标图像中的像素点在第一次滤波下的目标噪声系数对应的公式为：
18、；
19、；
20、；
21、其中，是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数；是目标图像中像素点的序号；是以自然常数为底的指数函数；是目标图像中第个像素点对应的相对数量指标；是目标图像中第个像素点对应的相对灰度差异；和是预先设置的大于0的因子；是目标图像中第个像素点对应的参考块内，对应的灰度值等于的像素点的数量；是目标图像中第个像素点对应的候选区域内，对应的灰度值等于的像素点的数量；是取绝对值函数；是目标图像中第个像素点对应的第一差异因子；是目标图像中第个像素点对应的第二差异因子；是目标图像中第个像素点对应的候选区域内，对应的灰度值等于的像素点的序号；是预设邻域内邻域像素点的数量；是预设邻域内邻域像素点的序号；是目标图像中第个像素点对应的灰度值；是目标图像中第个像素点对应的候选区域内，对应的灰度值等于的第个像素点对应的预设邻域内，第个邻域像素点对应的灰度值；是目标图像中第个像素点对应的预设邻域内第个邻域像素点对应的灰度值。
22、可选地，所述根据目标图像中每个像素点与其参考块和邻域块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，包括：
23、将所述目标图像中任意一个像素点确定为标记像素点，根据所述标记像素点对应的参考块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，确定所述标记像素点在第一次滤波下的第一可信指标；
24、根据所述标记像素点对应的所有邻域块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，确定所述标记像素点在第一次滤波下的第二可信指标；
25、根据所述标记像素点在第一次滤波下的第一可信指标和第二可信指标，确定所述标记像素点在第一次滤波下的滤波可信程度。
26、可选地，第一可信指标和第二可信指标均与滤波可信程度呈正相关。
27、可选地，目标图像中的像素点在第一次滤波下的滤波可信程度对应的公式为：
28、；
29、；
30、；
31、其中，是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度；是目标图像中像素点的序号；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的第一可信指标；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的第二可信指标；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数；是目标图像中所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数中的最大值；是以自然常数为底的指数函数；是参考块内像素点的数量；是参考块内像素点的序号；是目标图像中第个像素点对应的参考块内第个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数；是邻域块的数量；是邻域块内像素点的数量；是邻域块的序号；是邻域块内像素点的序号；是目标图像中第个像素点对应的第个邻域块内第个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数。
32、可选地，所述根据目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，对每个像素点在第一次滤波下的初始滤波值进行修正，得到目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标滤波值，包括：
33、将所述目标图像中任意一个像素点确定为标记像素点，根据所述标记像素点对应的灰度值和其在第一次滤波下的初始滤波值，确定所述标记像素点在第一次滤波下的灰度改变值；
34、根据所述标记像素点在第一次滤波下的灰度改变值和滤波可信程度，确定所述标记像素点在第一次滤波下的改变保留值；
35、根据所述标记像素点对应的灰度值和其在第一次滤波下的改变保留值，确定所述标记像素点在第一次滤波下的目标滤波值。
36、可选地，所述根据所述标记像素点在第一次滤波下的灰度改变值和滤波可信程度，确定所述标记像素点在第一次滤波下的改变保留值，包括：
37、将所述标记像素点在第一次滤波下的灰度改变值和滤波可信程度的乘积，确定为所述标记像素点在第一次滤波下的改变保留值。
38、可选地，目标图像中的像素点在第一次滤波下的目标滤波值对应的公式为：
39、；
40、；
41、其中，是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的目标滤波值；是目标图像中像素点的序号；是目标图像中第个像素点对应的灰度值；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的灰度改变值；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的改变保留值；是目标图像中第个像素点在第一次滤波下的初始滤波值。
42、本发明具有如下有益效果：
43、本发明的用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，通过对目标图像进行图像处理，解决了由于图像去噪效果较差而导致对危急重症患者生命体征监测的准确度较差的技术问题，提高了图像去噪效果和危急重症患者生命体征监测的准确度。首先，量化的目标图像中的像素点在第一次滤波下的初始滤波值可以表征像素点在第一次滤波后的灰度值。接着，量化的像素点在第一次滤波下的目标噪声系数越大时，往往说明该像素点在第一次滤波前是噪声点的可能性越大，往往说明对该像素点进行滤波时该像素点的灰度值需要改变的程度越大。然后，由于通过非局部均值滤波算法进行滤波的滤波效果往往与参考块和邻域块内像素点的噪声情况有关，所以，基于像素点与其参考块和邻域块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，量化的像素点在第一次滤波下的滤波可信程度可以表征像素点在第一次滤波时的滤波效果，其值越大，往往说明像素点的第一次滤波越可信，往往说明越应该保留像素点在第一次滤波后的灰度值。因此，基于像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，对该像素点在第一次滤波下的初始滤波值进行修正，可以在一定程度上比较准确地修正第一次的滤波结果，从而提高第一次滤波效果，进而提高图像去噪效果。最后，相较于通过非局部均值滤波算法进行多次滤波时直接将像素点对应的灰度值更新为前次滤波后的灰度值，以实现多次滤波，本发明综合考虑了多个与滤波可信程度相关的指标，比如，目标噪声系数和滤波可信程度，量化了每次滤波时的可信程度，并基于滤波可信程度，对初始滤波值进行修正，并基于修正后的初始滤波值，实现了对目标图像的多次滤波，可以在一定程度上避免由于某些次数的滤波可信程度较差而导致图像去噪效果较差的问题，进而提高了图像去噪效果，从而提高了危急重症患者生命体征监测的准确度。
1.一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，所述根据目标图像中每个像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及目标图像中每个像素点与其参考块之外灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述标记像素点与其预设邻域内所有邻域像素点之间的灰度差异，以及所述标记像素点与其候选区域内灰度值相同的像素点的邻域像素点之间的灰度差异，确定所述标记像素点对应的相对灰度差异，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，目标图像中的像素点在第一次滤波下的目标噪声系数对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，所述根据目标图像中每个像素点与其参考块和邻域块内所有像素点在第一次滤波下的目标噪声系数，确定目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，第一可信指标和第二可信指标均与滤波可信程度呈正相关。
7.根据权利要求6所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，目标图像中的像素点在第一次滤波下的滤波可信程度对应的公式为：
8.根据权利要求1所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，所述根据目标图像中每个像素点在第一次滤波下的滤波可信程度，对每个像素点在第一次滤波下的初始滤波值进行修正，得到目标图像中每个像素点在第一次滤波下的目标滤波值，包括：
9.根据权利要求8所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述标记像素点在第一次滤波下的灰度改变值和滤波可信程度，确定所述标记像素点在第一次滤波下的改变保留值，包括：
10.根据权利要求9所述的一种用于危急重症患者生命体征监测的图像处理方法，其特征在于，目标图像中的像素点在第一次滤波下的目标滤波值对应的公式为：
