如何从心电图图像恢复信号

在我的项目中，我必须数字化使用普通相机（jpeg）拍摄的ECG图像。例如，我有以下相机捕获的图像：

我想得到这样的东西：

然后是数字化的数据（x，y点），如本视频中有关ECG的数字化

我不知道该怎么做，所以我搜索并查阅了几篇研究论文。算法的一般方法是：

1. 更改为灰度图像
2. 删除网格线
3. 添加缺失点
4. 将2D图像转换为1D图像

我坚持第二点，即删除网格线。我查找了更多参考资料以进行此操作，发现直方图分析可能会有所帮助。

您能否指导我如何执行此操作（我正在使用MATLAB 2010）？任何帮助，将不胜感激。

抱歉，我使用Mathematica，但是将其实现到Matlab中应该真的很容易。无论如何，我都会给出代码，所以当我的描述不够详细时，您可以从代码中获取其余内容。

基本思想是：按列查看图像。分别处理像素的每一列。请注意，在绘图中，我反转了灰度值。因此，黑色为1，白色为0。
如果绘制（反转的）亮度像素值，则基本上只有两种情况。第一个是，当您的列不在垂直网格线上时。情节看起来像

第二种情况是，您直接在垂直网格线上。然后，网格线会影响整个列的亮度

但是您看到的是，您的黑暗脑电图似乎总是最大的。因此，非常复杂的算法是：遍历每一列并确定最黑像素的位置。

img = ColorConvert[
   ImagePad[
    Import["http://i.stack.imgur.com/500Kg.jpg"], {{0, -20}, {0, 0}}],
    "Grayscale"];

Image[
 Transpose[Function[With[{m = Min[#]},
     Map[Function[{v}, If[v == m, 1, 0]], #]]] /@ 
   Transpose[ImageData[img, "Real"]]
  ]
 ]

请注意，我在图像的右侧部分进行了裁切，因为此处完全是白色的。结果是

现在，您可以按照自己喜欢的任何方式加入或插入点，从而获得脑电图

您有一个彩色图像，其中的网格线为红色，迹线为黑色。因此，只需忽略任何红色像素！

如果不能确定图像是否完全对齐，则可以使用网格线来计算偏斜（右移时，图像的斜率以像素/像素为单位）。

然后将黑色迹线转换为1d值很简单。从第一列的左边缘开始，找到黑色像素（或一组相连的小像素的质心）-垂直位置就是您的值。
对图像中的每一列执行此操作。
如果您缺少一个值，则需要在已知值之前和之后进行内插。

对于额外的点，您可以设置迹线从列到列的变化量限制，以允许您发现随机的点或噪声尖峰。