Matlab视频处理心跳。代码补充。

Question

我正在尝试编写一段代码，以帮助我在生物学工作中进行分析。代码的概念是分析组织中收缩细胞的视频文件。 示例1 示例2: youtube.com/watch?v=uG_WOdGw6Rk

并绘制以下内容：

1. 每分钟心跳次数。
2. 心跳强度。
3. 心跳规律性。

因此，我编写了一个Matlab代码，它将循环播放视频，并将每个帧与其后面的帧进行比较，查看帧是否有任何变化，并在曲线上绘制这些变化。

我的代码结果示例： 我编写的当前代码核心：

for i=2:totalframes
        compared=read(vidObj,i);
        ref=rgb2gray(compared);%% convert to gray
        level=graythresh(ref);%% calculate threshold
        compared=im2bw(compared,level);%% convert to binary        
        differ=sum(sum(imabsdiff(vid,compared))); %% get sum of difference between 2 frames
        if (differ ~=0) && (any(amp==differ)==0) %%0 is = no change happened so i dont wana record that !
            amp(end+1)=differ;  % save difference to array amp wi
            time(end+1)=i/framerate; %save to time array with sec's, used another array so i can filter both later.
            vid=compared; %% save current frame as refrence to compare the next frame against.
        end
end
figure,plot(amp,time);

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这是我的代码，有没有办法改进它以获得更好的结果？

因为我感觉imabsdiff并不是我应该使用的，因为我的视频包含很多噪声，这对我的结果影响很大，而且我认为所有的amp数据实际上都是假的！

此外，我只能通过计算峰值来提取心率，但我如何改进我的代码以能够获取所有所需的数据？

感谢您的帮助，这是一个小部分的代码，如果您需要更多信息，请告诉我。谢谢

- Zalaboza

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注意：YouTube示例只是原始视频的裁剪小部分，为了大小而进行了裁剪！ - Zalaboza

你能更具体地说明你想让结果变得更好的方式吗？看起来你的结果显示出非常明显的峰值。你想如何改进它们呢？ - Matt

Answer 1

您说您想编写一个“简单的代码”，但这并不是一个真正简单的问题。如果您想要准确测量运动，您应该使用光流算法或查看来自注册算法的变形场。

编辑：正如Matt所说，并且从您的曲线中可以看出，您的方法适用于提取心跳次数和规律性。但是，为了准确找到心跳力度，您需要计算细胞的运动（更多的运动=更强的心跳）。不幸的是，这并不是直截了当的，这就是为什么我给您提供两个算法的链接，可以为您计算运动。

- Ghaul

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指针是什么？你能详细解释一下我应该遵循的技术吗？ - Zalaboza

Answer 2

有几个相对简单的方法可尝试，可能有所帮助:

• 我建议您详细查看阈值处理的过程，并确保这确实是您需要的。我不知道graythresh的具体作用，但可能会将您想要区分的不同特征合并到相同的像素值中。您尝试过在没有阈值处理的情况下绘制图像差异吗？或者您可以将图像阈值处理成多个类别，而不仅仅是黑色和白色。
• 如果噪声是主要问题，您可以尝试在取差之前对图像进行平滑处理，以便使噪声中的差异均匀化，但由运动引起的大型特征差异仍然存在。
• 在取差之前，您可以尝试对图像进行边缘检测。

正如之前的回答所提到的，您还可以研究一下运动跟踪和配准算法，这些算法将估计每幅图像之间的实际运动，而不仅告诉您图像是否不同。在维基百科上，我认为这是一个不错的概述: http://en.wikipedia.org/wiki/Video_tracking。但是它们可能相当复杂。

我认为，如果您只需要找到收缩的时间和周期，那么您可能不需要对图像进行详细的运动跟踪或可变形配准。您只需要知道何时它们有显著的变化即可。(定义收缩的“强度”是另一个问题，要严格定义它，您可能需要知道实际发生的运动。)

- Matt

Answer 3

这个视频中我们看到的结构是什么？例如，图像下部的大黑色物体是什么？这个对象相对容易跟踪，但是从这个对象获取的数据是否与细胞收缩的数据相关？

这个图像来自光学显微镜吗？放大倍数是多少？比例尺是多少？ 从视频中看来，有几种运动和运动区域。那么，为了得到测量数据，应该关注更小还是更大的区域？是细胞收缩还是区域收缩？根据我的经验，改变在显微镜上所做的事情可能比复杂的图像处理要好得多 ;)

我用Gunn和Nixon的双蛇算法成功解决了类似的问题： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.64.6831 我手动将第一个近似值放在第一个帧中，并将分割结果用作下一个帧的起始曲线，以此类推。我的实现是2000年的，只有纸质版，但是如果你觉得Gunn和Nixon的论文很有意思，我可以找到我的代码并扫描。

@Matt建议使用平滑和边缘检测来改善结果。这是一个很好的建议。您可以在一个函数调用中组合平滑，阈值处理和边缘检测，即Canny边缘检测器。然后，您可以扩展边缘以获得帧之间更大的重叠。重叠很小可能意味着帧之间的移动很大。您现在可以像以前一样使用它来找到节拍。现在，您可以进行第二次遍历，并添加所有与一个节拍相关的扩展边缘图像。这应该给你一个关于细胞在收缩过程中通过的区域轨迹的想法。也许这可以用作大量细胞收缩的有用测量。

我现在无法访问Matlab和图像处理工具箱，因此无法为您提供经过测试的代码。以下是一些提示：http://www.mathworks.se/help/toolbox/images/ref/edge.html，http://www.mathworks.se/help/toolbox/images/ref/imdilate.html和http://www.mathworks.se/help/toolbox/images/ref/imadd.html。

- mfrellum

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这些是我的视频示例，展示了亮场显微镜下心脏细胞的收缩。放大10倍。我需要一种分析整个细胞表面收缩的方法，已经可以统计心跳次数，但无法准确估算收缩强度 :( - Zalaboza