社会的不断发展,提高了人们的健康意识。以实时动态监测的形式来监视人体健康状况,符合人们的医疗要求。呼吸监测是监测人体健康状况的一个重要方面。呼吸监控也是医院监测仪器以及可穿戴式设备的重要组成部分。但是传统的呼吸测量方法往往是利用各种传感器获取呼吸信号,使用起来不方便,且价格比较昂贵,难以普及。所以本论文探讨了在非接触条件下实现呼吸测量的方法。本文采用摄像头拍摄视频的作为采样手段,摄像头获取包含人脸以及胸口的人体正面彩色视频;运用图像处理的各种算法对图像进行处理得到人体脸部以及胸口的区域,作为信号采集区域。然后提取出这个区域的灰度值信号,利用高效的信号去噪方法得到较为准确的呼吸波,并在此基础上进行呼吸率计算,从而实现呼吸的实时监测。另一方面,本文也对完整人脸视频的生理信号提取做了一定的探索。主要研究内容如下所示:(1)基于肤色的人脸检测。本文的检测对象为胸口,由于胸口缺乏明显的图像特征,本文采用先检测人脸,再推算胸口的方法。通过光照补偿、图像滤波、肤色分割、形态学处理等数字图像处理技术,获取人脸肤色区域。利用投影法获取人脸的边界,推算胸口区域。(2)呼吸波形的提取。对视频中胸口区域,提取灰度值信号,进行信号的频谱分析以及可能存在噪声分析,利用小波分析的方法滤除人体微动、环境光线干扰等噪声,获得比较干净的呼吸信号。(3)进行准确性、实时性、实用性三个方面的实验以及初步界面的设计。(4)整段视频的心率呼吸信号提取研究。采用人脸的彩色视频录像,并根据人脸检测和颜色通道的盲源分离获取有用信号。使用经验模态分解(EMD)的方法,把采集信号分解成可以反映出生命信息的本征模态函数(IMF),最后根据所设计的提取准则,提取出较为准确的心跳和呼吸信号。运用普通摄像头拍摄系统,开发人体实时呼吸测量的软件系统以及相关算法。通过采集人体正面图像进行实验,获得被测人员的数据,为以后的便捷健康医疗的研究工作提供了支持。实验结果表明,该方法可以快速、准确地实现人体呼吸的实时和长期测量,具有较好的实时性和准确性。