專利名稱：：彩色圖像質(zhì)量評價方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體地講，是一種用于評價彩色圖像質(zhì)量的方法。
背景技術(shù)：
：根據(jù)心理學(xué)研究結(jié)果，人類獲取知識85%靠視覺，10%左右靠聽覺，5%靠其他感覺系統(tǒng)。視覺感知的基礎(chǔ)就是圖像。圖像質(zhì)量評價是評價成像設(shè)備質(zhì)量、成像設(shè)備監(jiān)控以及圖像的識別和分類的基礎(chǔ)和決策的關(guān)鍵，具有重要的軍事、安全和民用意義。目前在圖像處理方面有很多種方法，如直方圖均衡化、對比度拉伸等，需要比較經(jīng)不同圖像處理得到的圖像質(zhì)量，來選擇質(zhì)量較好的圖像。圖像質(zhì)量評價主要分為全參考圖像質(zhì)量評價、無參考圖像質(zhì)量評價、精簡參考圖像質(zhì)量評價。而目前圖像質(zhì)量評價的進展主要在灰度圖像的全參考圖像質(zhì)量評價，并且主要評價圖像經(jīng)過處理后的降質(zhì)情況，都需要對參考圖像和被評價圖像進行交叉計算，不利用大型圖像的質(zhì)量評價，也很少有涉及到彩色圖像質(zhì)量評價的文獻。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種彩色圖像質(zhì)量評價方法，能夠在不需要參考圖像的情況下，評價彩色圖像質(zhì)量的好壞。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種彩色圖像質(zhì)量評價方法，其關(guān)鍵在于按如下步驟進行(一)選擇至少兩幅彩色圖像為被評價圖像；4選擇的至少兩幅被評價圖像可以由源圖像和該源圖像經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)(如濾波系統(tǒng)、對比度拉伸系統(tǒng)、加噪系統(tǒng)等)或/和傳輸系統(tǒng)獲得的圖像組成，也可以由源圖像經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)或/和傳輸系統(tǒng)獲得的圖像組成。(二)獲取每幅被評價圖像的每個像素點的紅、綠、藍三種分量的色度值R(x，y)、G(x，y)、B(x，y);(三)計算每幅被評價圖像的總體信息熵InEn"總體平均對比度AC"歸一化亮度差NGD和關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDck;所述總體信息熵由下式獲得其中，InEnR、InEn"InEriB分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的信息熵；上述紅、綠、藍三種分量的信息熵按照下式計算255,=0上式中，P(i)表示被評價圖像第i色度級上像素數(shù)分布的概率，當p(ihO時，令Z^/7(/卜0;當p(i)對應(yīng)的是紅色分量時，得到的信息熵InEn就是紅色分量的信息熵InEriB，當p(i)對應(yīng)的是綠色分量時，得到的信息熵InEn就是綠色分量的信息熵InEn"當p(i)對應(yīng)的是藍色分量時，得到的信息熵InEn就是藍色分量的信息熵InEnB。所述總體平均對比度ACc由下式獲得《=*#+《+《其中，ACR、ACe、ACB分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的平均對比度；'上述紅、綠、藍三種分量的平均對比度按照下式計算-其中，ACX、ACy分別表示被評價圖像在X、Y方向的平均對比度，ACX、ACy的計算公式分別為上兩式中，P(x，y)為被評價圖像像素點(x，y)的色度值，M、N為被評價圖像在X、Y方向的像素數(shù)；當P(x，y)對應(yīng)的是紅色分量的色度值時，得到的AC就是紅色分量的平均對比度ACB，當P(x，y)對應(yīng)的是綠色分量的色度值時，得到的AC就是綠色分量的平均對比度ACe，當P(x，y)對應(yīng)的是藍色分量的色度值時，得到的AC就是藍色分量的平均對比度ACB。所述歸一化亮度差NGD由下式獲得-爿OG上式中，IAOG-AGI表示對AOG-AG的計算結(jié)果求絕對值，A0G表示人類視覺最佳平均亮度，根據(jù)理想均勻分布直方圖算得其值為127.5;AG表示被評價圖像平均亮度值，由下式計算上式中，Gray(x,y)為被評價圖像像素點(x,y)的亮度值，M、N為被評價圖像在X、Y方向的像素數(shù)；根據(jù)被評價圖像像素點(x，y)的紅、綠、藍三種分量的色度值計算亮度值Gray(x，y)有兩種方法第一種是采用歸一化加權(quán)和方式計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>第二種是采用等權(quán)轉(zhuǎn)換公式計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>所述被評價圖像的關(guān)鍵區(qū)域為被評價圖像中背景均勻區(qū)域，關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差Sl由下式獲得叫k其中，SDRK、Sl、SDBK分別表示被評價圖像關(guān)鍵區(qū)域的紅、綠、藍三種分量的色度標準差；上述關(guān)鍵區(qū)域的紅、綠、藍三種分量的色度標準差按照下式計算-上式中，Xi表示關(guān)鍵區(qū)域像數(shù)點的色度值，p表示關(guān)鍵區(qū)域像素點色度值的均值；當Xi、p對應(yīng)的是紅色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDk就是紅色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDRK，當Xi、ILI對應(yīng)的是綠色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDK就是綠色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDeK，當Xi、p對應(yīng)的是藍色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDK就是藍色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDBK。(四)建立彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF,所用公式為考慮被評價圖像的噪聲時，riE;不考慮被評價圖像的噪聲時，令<^&=1;(五)計算每幅被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值；并比較所有被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值，NCAF值越大，該NCAF值對應(yīng)的彩色圖像質(zhì)量越好。本評價函數(shù)以人類視覺對圖像的認知功能特征為基礎(chǔ)，也可稱為人類視覺圖像質(zhì)量評價的數(shù)學(xué)模型。首先，沒有適當?shù)墓庹斩龋偷貌坏劫|(zhì)量好的圖像，適當?shù)木拔镎斩确从吃趫D像中就是適當?shù)牧炼?；其次，質(zhì)量好的圖像具有適當?shù)牧炼然蛏刃畔?，即與信息熵有關(guān)；第三，質(zhì)量好的圖像有適當?shù)牧炼然蛏刃畔⒌倪m當?shù)目臻g分布，即與對比度有關(guān)；第四，質(zhì)量好的圖像有盡量低的噪聲水平，即與標準差有關(guān)。其中色度是對彩色圖像而言。亮度、信息熵、對比度、噪聲可稱為圖像質(zhì)量描述的四個基本、可客觀測量的物理參數(shù)，即圖像質(zhì)量四參數(shù)?？梢钥吹?，前三個參數(shù)都是適當?shù)?，第四個參數(shù)噪聲，是盡量低的。實踐中發(fā)現(xiàn)，彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF值最大時，圖像的質(zhì)量最好。目前大部分數(shù)字圖像都是用RGB表示的，本方法中分別對被評價彩色圖像RGB三分量的信息熵、對比度、噪聲進行整合，得到被評價圖像的信息熵、對比度、噪聲，能夠更全面的反應(yīng)彩色圖像的質(zhì)量，使得到的評價結(jié)果更加符合客觀事實。圖像噪聲是圖像亮度或色度值在均值附近的漲落。在心電信號中，我們在等電位線處觀察噪聲，而不是在變化劇烈的R波處去觀察噪聲，因此，要正確反映圖像噪聲，應(yīng)選圖像中的背景均勻區(qū)域來測量，即用圖像關(guān)鍵區(qū)域噪聲來評價整個圖像的噪聲，也就是說，關(guān)鍵區(qū)域圖像色度標準差是用來測量圖像噪聲的一個參數(shù)。圖像關(guān)鍵區(qū)域的確定有兩種方式第一種，人工選定一個背景較均勻的區(qū)域作為圖像關(guān)鍵區(qū)域；第二種，先定義圖像關(guān)鍵區(qū)域的大小，然后在被評價圖像中搜索與圖像關(guān)鍵區(qū)域大小相同的區(qū)域的標準差，標準差最小的區(qū)域為圖像關(guān)鍵區(qū)域?？紤]圖像噪聲時，ile，不考慮圖像噪聲時，SD&=1，彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF變?yōu)橛幸嫘Ч軌蚋鶕?jù)人類視覺對圖像的認知功能特征，利用圖像質(zhì)量四參數(shù)亮度、信息熵、對比度、噪聲建立彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF，來評價任意譜分布的彩色圖像的質(zhì)量。彌補了目前對彩色圖像少有評價的缺陷。與現(xiàn)有的全參考圖像質(zhì)量評價相比，本評價函數(shù)有以下幾個優(yōu)點不依賴于參考圖像的互計算；有利于大型圖像的質(zhì)量評價；可以實現(xiàn)不同大小圖像質(zhì)量的比較；可評價參考圖像本身的質(zhì)量，不需對參考圖像做出先驗的假定。圖l是本發(fā)明的流程示意圖。具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例進一步對本發(fā)明加以說明。實施例如圖l所示一種彩色圖像質(zhì)量評價方法，按如下步驟進行(一)選擇至少兩幅彩色圖像為被評價圖像；(二)獲取每幅被評價圖像的每個像素點的紅、綠、藍三種分量的色度值R(x，y)、G(x，y)、B(x，y);(三)計算每幅被評價圖像的總體信息熵InEne、總體平均對比度ACc、歸一化亮度差NGD和關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDCK;'所述總體信息熵由下式獲得其中，InEnR、InEne、InEriB分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的儼息熵；上述紅、綠、藍三種分量的信息熵按照下式計算:上式中，p(i)表示被評價圖像第i色度級上像素數(shù)分布的概率，當p(i)二0時，令￡0&^)=0;當p(i)對應(yīng)的是紅色分量:時，得到的信息熵InEn就是紅色分量的信息熵InEnR，當p(i)對應(yīng)的是綠色分量時，得到的信息熵InEn就是綠色分量的信息熵InEn。，當p(i)對應(yīng)的是藍色分量時，得到的信息熵InEn就是藍色分量的信息熵InEnB。所述總體平均對比度AG由下式獲得其中，ACR、ACe、AU分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的平均對比度；上述紅、綠、藍三種分量的平均對比度按照下式計算其中，ACX、ACy分別表示被評價圖像在X、Y方向的平均對比度，ACX、ACy的計算公式分別為-W—2A/—2上兩式中，P(x，y)為被評價圖像像素點(x，y)的色度值，M、N為被評價圖像在X、Y方向的像素數(shù)；當P(x，y)對應(yīng)的是紅色分量的色度值時，得到的AC就是紅色分量的平均對比度ACK，當P(x，y)對應(yīng)的是綠色分量的色度值時，得到的AC就是綠色分暈的平均對比度ACe，當P(x，y)對應(yīng)的是藍色分量的色度值時，得到的AC就是藍色分量的平均對比度ACB。10所述歸一化亮度差NGD由下式獲得■腳—扁-|贏-圳上式中，IA0G-AGI表示對A0G-AG的計算結(jié)果求絕對值，A0G表示人類視覺最佳平均亮度，根據(jù)理想均勻分布直方圖算得其值為127.5;AG表示被評價圖像平均亮度值，由下式計算上式中，Gray(x，y)為被評價圖像像素點(x，y)的亮度值，M、N為被評價圖像在X、Y方向的像素數(shù)；根據(jù)被評價圖像像素點(x，y)的紅、綠、藍三種分量的色度值計算亮度值Gray(x，y)有兩種方法第一種是采用歸一化加權(quán)和方式計算Gra_y(jc，力=0.3i(x,力+0.59G(jc,力+0.1IB(;c,力第二種是采用等權(quán)轉(zhuǎn)換公式計算Oqy(;c,力-i(;c，力/3+G(;c,力/3+B(:c,力/3所述被評價圖像的關(guān)鍵區(qū)域為被評價圖像中背景均勻區(qū)域，關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDcK由下式獲得幼ca:=3>/S《+S《+S《其中，SDRK、SDeK、SDBK分別表示被評價圖像關(guān)鍵區(qū)域的紅、綠、藍三種分量的色度標準差；上述關(guān)鍵區(qū)域的紅、綠、藍三種分量的色度標準差按照下式計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>上式中，Xi表示關(guān)鍵區(qū)域像數(shù)點的色度值，g表示關(guān)鍵區(qū)域像素點色度值的均值；當Xi、p對應(yīng)的是紅色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDk就是紅色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDRK，當Xi、p對應(yīng)的是綠色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDK就是綠色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDeK，當Xi、p對應(yīng)的是藍色分量的色度值時，得到的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDK就是藍色分量的關(guān)鍵區(qū)域標準差SDBK。(四)建立彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF，所用公式為U尸--,函"Q腳《考慮被評價圖像的噪聲時，ne;不考慮被評價圖像的噪聲時，令SZ^二1;(五)計算每幅被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值；并比較所有被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值，NCAF值越大，該NCAF值對應(yīng)的彩色圖像質(zhì)量越好。本發(fā)明利用文獻《基于四元素奇異值分解方法的彩色圖像質(zhì)量評估》[WangYu畫qing，LiuWei-yaandWangRong.ColorImageQualityAssessmentBasedOnQuaternionSingularValueDecomposition[C].ProceedingsofCISP'08CongressonImageandSignalProcessing.27-30May2008:Volume3,pp.433-9.]中提供的彩色小屋圖像作為源圖像，將源圖像分別進行Zadeh-X變換(紅、綠、藍三分量的變換參數(shù)相同，變換參數(shù)為K=255，Theta=0,Delta=221)、加入高斯噪聲和對紅、綠、藍三分量進行模糊處理后，得到一組變換后的彩色圖像。將源圖像和變換后的一組彩色圖像作為被評價圖像，對它們進行質(zhì)量評價。當考慮被評價圖像的噪聲時，iie，分別取11=0.4、0.5時，計算被評價圖像的質(zhì)量評價函數(shù)NCAF值，結(jié)果如表1所示。本實施例中，在被評價圖像上中部的藍天背景處，人工選擇每幅評價圖像的左上角坐標為(123，5)的31X8的小方塊作為被評價圖像的關(guān)鍵區(qū)域，被評價圖像的關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDa見表1的第五列。被評價圖像的InEnc值、AG;值、AG值、NCAF值見表1所示。四幅被評價圖像的NCAF值的排序見表l最后一列?？梢钥吹?，Zadeh-X變換后的彩色圖像的NCAF值最大，排序第一，表明它的質(zhì)量最好，模糊處理后的彩色圖像的NCAF值最小，排序第四，表明它的質(zhì)量最差。加入高斯噪聲后的彩色圖像相比其他被評價圖像而言，雖然它的InEnc;值、AG值、AG值都是最大的，但是它有更多的噪聲，因此計算出的NCAF值比較小，這與人類視覺的主觀認識結(jié)果一致，同時也表明圖像質(zhì)量的好壞要綜合評價圖像的亮度、信息熵、對比度、噪聲。表1被評價圖像InEricACcAGSDckNCAF(n=o.4)NCAF"=0.5)NCAF排序源圖像7.204810.8412111.47831.075847.390043.25422Zadeh-X變換后的彩色圖像7.128712,2865127.20201.085558.036452.38181加入高斯噪聲后的彩色圖像7.237014,7320148.92541.180938.625631.37783模糊處理后的彩色圖.像7.02442.8927111.96681.047114.173413.38054當不考慮被評價圖像的噪聲時，=1,彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF變?yōu)?13iVC4尸=/函cxx在不考慮被評價圖像的噪聲時，對加入高斯噪聲后的彩色圖像不做評價。源圖像、Zadeh-X變換后的彩色圖像和模糊處理后的彩色圖像的InEnc、ACC、AG、NCAF和NCAF排序見表2。從表2可以看到，在不考慮被評價圖像的噪聲時，Zadeh-X變換后的彩色圖像的NCAF值最大，質(zhì)量最好，模糊處理后的彩色圖像的NCAF值最小，質(zhì)量最差。表2<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>權(quán)利要求1、一種彩色圖像質(zhì)量評價方法，其特征在于按如下步驟進行(一)選擇至少兩幅彩色圖像為被評價圖像；(二)獲取每幅被評價圖像的每個像素點的紅、綠、藍三種分量的色度值R(x，y)、G(x，y)、B(x，y)；(三)計算每幅被評價圖像的總體信息熵InEnC、總體平均對比度ACC、歸一化亮度差NGD和關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDCK；所述總體信息熵由下式獲得<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>InEn</mi><mi>c</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><msqrt><mn>3</mn></msqrt></mfrac><msqrt><msubsup><mi>InEn</mi><mi>R</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><mi>InE</mi><msubsup><mi>n</mi><mi>G</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><mi>InE</mi><msubsup><mi>n</mi><mi>B</mi><mn>2</mn></msubsup></msqrt></mrow>]]></math></maths>其中，InEnR、InEnG、InEnB分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的信息熵；所述總體平均對比度ACC由下式獲得<mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>AC</mi><mi>C</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><msqrt><mn>3</mn></msqrt></mfrac><msqrt><msubsup><mi>AC</mi><mi>R</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>AC</mi><mi>G</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>AC</mi><mi>B</mi><mn>2</mn></msubsup></msqrt></mrow>]]></math></maths>其中，ACR、ACG、ACB分別表示被評價圖像的紅、綠、藍三種分量的平均對比度；所述歸一化亮度差NGD由下式獲得<mathsid="math0003"num="0003"><math><![CDATA[<mrow><mi>NGD</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>AOG</mi><mo>-</mo><mo>|</mo><mi>AOG</mi><mo>-</mo><mi>AG</mi><mo>|</mo></mrow><mi>AOG</mi></mfrac></mrow>]]></math></maths>上式中，|AOG-AG|表示對AOG-AG的計算結(jié)果求絕對值，AOG表示人類視覺最佳平均亮度；AG表示被評價圖像平均亮度值，由下式計算<mathsid="math0004"num="0004"><math><![CDATA[<mrow><mi>AG</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>M</mi><mo>×</mo><mi>N</mi></mrow></mfrac><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>x</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>M</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>Gray</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math></maths>上式中，Gray(x，y)為被評價圖像像素點(x，y)的亮度值，M、N為被評價圖像在X、Y方向的像素數(shù)；所述被評價圖像的關(guān)鍵區(qū)域為被評價圖像中背景均勻區(qū)域，關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差SDCK由下式獲得<mathsid="math0005"num="0005"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>SD</mi><mi>CK</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><msqrt><mn>3</mn></msqrt></mfrac><msqrt><msubsup><mi>SD</mi><mi>RK</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>SD</mi><mi>GK</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>SD</mi><mi>BK</mi><mn>2</mn></msubsup></msqrt></mrow>]]></math></maths>其中，SDRK、SDGK、SDBK分別表示被評價圖像關(guān)鍵區(qū)域的紅、綠、藍三種分量的色度標準差；(四)建立彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF，所用公式為<mathsid="math0006"num="0006"><math><![CDATA[<mrow><mi>NCAF</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>InE</mi><msub><mi>n</mi><mi>C</mi></msub><msub><mi>AC</mi><mi>C</mi></msub><mi>NGD</mi></mrow><msubsup><mi>SD</mi><mi>CK</mi><mi>η</mi></msubsup></mfrac></mrow>]]></math></maths>考慮被評價圖像的噪聲時，η∈；不考慮被評價圖像的噪聲時，令<mathsid="math0007"num="0007"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>SD</mi><mi>CK</mi><mi>η</mi></msubsup><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>;</mo></mrow>]]></math>id="icf0007"file="A2009101908200003C3.tif"wi="16"he="4"top="121"left="100"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>(五)計算每幅被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值；并比較所有被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值，NCAF值越大，該NCAF值對應(yīng)的彩色圖像質(zhì)量越好。全文摘要本發(fā)明公開一種彩色圖像質(zhì)量評價方法，其特征在于按如下步驟進行(一)選擇至少兩幅彩色圖像為被評價圖像；(二)獲取每幅被評價圖像的每個像素點的紅、綠、藍三種分量的色度值；(三)計算每幅被評價圖像的信總體信息熵、總體平均對比度、歸一化亮度差和關(guān)鍵區(qū)域總體色度標準差；(四)建立彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF；(五)計算每幅被評價圖像的彩色圖像質(zhì)量評價函數(shù)NCAF的值；并比較所有被評價圖像的NCAF值，NCAF值越大，該NCAF值對應(yīng)的彩色圖像質(zhì)量越好。本發(fā)明能夠不依賴參考圖像，評價各種譜分布的彩色圖像質(zhì)量的好壞，并且評價結(jié)果符合人類視覺主觀認識結(jié)果，NCAF值越大，被評價圖像的質(zhì)量越好。文檔編號G06T7/40GK101650833SQ200910190820公開日2010年2月17日申請日期2009年9月10日優(yōu)先權(quán)日2009年9月10日發(fā)明者熊興良,王志芳,謝丹玫,謝正祥申請人:重慶醫(yī)科大學(xué)