基于圖像分析方法的足部壓力數(shù)據(jù)處理

林麗紅 周文強(qiáng) 羅冠泰 張陳濤＊

1 福建（泉州）哈工大工程技術(shù)研究院 （福建 泉州 362000）

2 泉州市中醫(yī)院 （福建 泉州 362000）

內(nèi)容提要：采用足底壓力測量板采集足底壓力數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙線性插值的方法對圖像上采樣，以提高圖像分辨率并平滑圖像。根據(jù)采集數(shù)據(jù)的噪聲特點(diǎn)提出了加權(quán)的中值濾波方法，與傳統(tǒng)中值濾波方法相比，既濾除了圖像的噪聲信息，也保留圖像的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)信息。根據(jù)足底各區(qū)域的比例關(guān)系，實(shí)現(xiàn)足底區(qū)域分割。

足底是人體站立時與支撐表面相互接觸作用的唯一部位，足底壓力分析研究對人體站立和行走有著重要的意義[1]。足底壓力檢測可幫助醫(yī)師診斷足部疾病如足跟痛、筋膜炎、足跟骨刺增生等或有不良習(xí)慣等導(dǎo)致的潛在風(fēng)險。足底壓力測量技術(shù)發(fā)展過程經(jīng)歷了直接足印法、足底壓力掃描、測力板、測力臺、壓力板、壓力鞋及鞋墊[2,3]。

本文采用足底壓力測量板采集足底壓力數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、平滑等預(yù)處理，再提取足底圖像區(qū)域并識別方位，以此進(jìn)行足底的區(qū)域分割，可輔助醫(yī)師判斷足部是否存在問題或者用于個性化鞋墊定制。

1.足底壓力測量設(shè)備

足底壓力測量板主要由柔性陣列式壓力傳感器組成，傳感器采用PET薄膜作為基材制作的電子元器件，工作時隨著施加在傳感器表面壓力的增加對應(yīng)的電阻值變小。本文采用的傳感器陣列排布為52×44，一共2288個傳感器單元，如圖1所示，正面和背面分別按照列和行分布引線。當(dāng)人站在測量板表面時，傳感器受到表面壓力產(chǎn)生壓阻效應(yīng)，通過高速運(yùn)放和AD轉(zhuǎn)換芯片將壓力傳感器產(chǎn)生的電壓轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。當(dāng)對全部傳感單元進(jìn)行一次有效采樣后，控制器對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行打包，采用USB通信方式向上位機(jī)輸出采樣的數(shù)據(jù)[4]。

圖1. 壓力傳感器（注：1a.正面；1b.背面）

上位機(jī)獲得的采樣數(shù)據(jù)并不是實(shí)際的足底壓力值，該采樣數(shù)據(jù)與實(shí)際值呈線性比例關(guān)系，由前期標(biāo)定可獲得該比例系數(shù)，由此可得到足底壓力分布矩陣。

2.足底壓力圖像采集及預(yù)處理

上位機(jī)獲得足底壓力測量板輸出的壓力分布矩陣，矩陣的行列數(shù)與傳感器的力敏點(diǎn)的行列數(shù)量一致。為了反應(yīng)足底的不同區(qū)域在整個走步過程中的壓力分布情況，本文以平均足底壓力圖像特征作為分析數(shù)據(jù)，平均足底壓力圖像即每個像素點(diǎn)的值為整個時間周期上該像素點(diǎn)壓力的平均值[5]。采集的足底壓力灰度圖像如圖2所示。

圖2. 足底壓力灰度圖

原始的壓力圖像分辨率比較低，為了更清晰地觀察壓力分布情況，對圖像進(jìn)行放大處理，本文采用的上采樣算法為雙線性插值法，內(nèi)插的像素值由相鄰的四個像素值決定[6]。如公式（1）所示。

經(jīng)上采樣后的圖像顯得更加平滑和清晰，為了更直觀觀察壓力分布情況，再把圖像轉(zhuǎn)換成RGB云圖，如圖3所示。

圖3. 足底壓力RGB圖

3.圖像去噪及分割

采集圖像過程中傳感器會受到干擾，容易引入噪聲，進(jìn)行圖像分析前需對圖像進(jìn)行去噪處理。采集的足底圖像噪聲多數(shù)為椒鹽噪點(diǎn)和片狀噪聲，如圖4所示。使用中值濾波可以有效去除椒鹽噪點(diǎn)[7]。如圖5為經(jīng)過中值濾波后的圖像，算法可濾除噪聲信息，但同時使得邊界信息模糊，尤其腳趾區(qū)域得細(xì)節(jié)信息被濾除。

圖4. 帶噪聲的壓力圖

圖5. 中值濾波去噪后的圖像

根據(jù)圖像的噪點(diǎn)像素值一般較小，分布比較離散，梯度較小且與足部主體區(qū)域距離較大的特點(diǎn)，本文提出了加權(quán)中值濾波算法，如公式（2）表示。

注：g(x)—去噪處理后的數(shù)據(jù)；f(x)—原始數(shù)據(jù)；wi—鄰域內(nèi)像素的權(quán)重值；▽fi—當(dāng)前像素點(diǎn)到各鄰域點(diǎn)的梯度值；d(x,y)—當(dāng)前像素點(diǎn)到足部主體的距離。

采用以上算法可去除足部區(qū)域外的噪聲信息，為避免足部中間區(qū)域的模糊，以過濾后的足部區(qū)域作為模板，獲取原始圖像的足部感興趣區(qū)域，如圖6所示，圖像濾除了噪聲信息，同時保留了腳趾部分的有效數(shù)據(jù)。

圖6. 本文算法去噪后的壓力圖

圖7. 足底分割圖

4.小結(jié)

本文采用了足底壓力測量板獲取足底壓力數(shù)據(jù)，為更好地研究足部壓力分布狀況，需先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，文中用雙線性插值法進(jìn)行圖像放大，提高圖像的分辨率且使圖像顯得平滑。根據(jù)采集圖像的噪聲特點(diǎn)，文中提出了一種加權(quán)的中值濾波算法，與傳統(tǒng)中值濾波算法相比，不僅有效濾除噪聲信息，且保留了足底圖像的細(xì)節(jié)信息，尤其是腳趾區(qū)域的數(shù)據(jù)。文章最后還對足底進(jìn)行分割，以根據(jù)各個區(qū)域的壓力分布情況輔助醫(yī)師做診斷或者進(jìn)行個性化鞋墊定制。