【摘 要】
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针对手指视频图像R分量饱和失真现象,本文提出了一种基于迭代的阈值分割算法,自适应生成R分量待检测区域,通过计算待检测区域灰度均值,从而提取出人体脉搏信号。原始脉搏信号存在基线漂移及高频噪声,结合脉搏信号特征,设计了零相位数字滤波器来滤除噪声干扰。在不同智能手机上采集了指尖视频图像,利用本文提出的算法提取出了待检测区域。考虑到每次测量时指尖压力会有所不同,本文对不同压力下提取的脉搏信号做了对比分析。
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针对手指视频图像R分量饱和失真现象,本文提出了一种基于迭代的阈值分割算法,自适应生成R分量待检测区域,通过计算待检测区域灰度均值,从而提取出人体脉搏信号。原始脉搏信号存在基线漂移及高频噪声,结合脉搏信号特征,设计了零相位数字滤波器来滤除噪声干扰。在不同智能手机上采集了指尖视频图像,利用本文提出的算法提取出了待检测区域。考虑到每次测量时指尖压力会有所不同,本文对不同压力下提取的脉搏信号做了对比分析。为了验证本文提出的算法在心率检测方面的准确性,做了心率检测对比实验。结果表明,本文提出的算法能准确提取出
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