中醫(yī)舌診圖像分割和特征提取方法研究.pdf

1、舌診是傳統(tǒng)中醫(yī)的“望診”的主要內(nèi)容之一，是最具有中醫(yī)特色的傳統(tǒng)診斷方法。舌像也是反映人體生理功能和病理變化最敏感的指標(biāo)，在中醫(yī)診療過程中具有重要的應(yīng)用價值。應(yīng)用圖像技術(shù)，建立舌診信息的客觀、量化識別方法，實現(xiàn)中醫(yī)舌診的客觀化，對中醫(yī)現(xiàn)代化具有重要意義。 舌診專家系統(tǒng)中，病人的舌圖像可以通過數(shù)字采集儀器(數(shù)碼相機，攝像頭等)獲得。在得到圖像以后，必須首先實現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域進行智能化自動分割，因此，舌圖像分割成為連接圖像采集和圖像處理與

2、分析的重要一環(huán)，分割質(zhì)量將直接影響到后續(xù)的舌像分析工作。根據(jù)舌像本身的特點，本文提出了一種全新的基于Mean Shift的舌體自動分割算法。算法的原理是：綜合利用圖像的顏色和空間特征，將圖像的顏色特征和坐標(biāo)組成五維特征向量來描述，然后通過均值移動和聚類算法對圖像進行分割。該算法解決了以往聚類分割算法中忽略圖像空間特征的缺點，有效地排除各種干擾，對各種舌體實現(xiàn)自動分割，取得很好地分割效果， 腐膩舌苔是一類典型病變的舌苔，由于腐膩舌

3、苔在舌體分布毫無規(guī)律性，運用圖像處理技術(shù)對它進行識別具有很高的難度。通過對Mean Shift算法進一步的研究，發(fā)現(xiàn)此算法可以標(biāo)識特殊舌體部分，于是本文提出了基于Mean Shift的對腐膩舌苔的識別算法。算法的思路為：通過Mean Shift算法得到大部分腐膩舌苔，然后對得到的腐膩舌苔部分進行定量分析， 對舌像的顏色和紋理分析是舌診最主要的方面，然而一直以來中醫(yī)理論對這些方面的定義和歸類都比較模糊。因此，本文結(jié)合傳統(tǒng)的中醫(yī)理論

4、將其融合到舌色的判別中來，將舌像轉(zhuǎn)換到改進的HSI色彩空間和麥克斯韋直角三角色度空間，利用色彩空間的各個通道來劃分閾值，對舌色進行歸類；在舌像紋理特征的識別中，本文提出了利用紋理譜特征和傅立葉能量的方法，將得到的特征值應(yīng)用粗糙集理論進行約簡和設(shè)置權(quán)重，從而對舌像的紋理進行定量的分析。通過實驗，本文提出的算法對腐膩舌苔的識別準(zhǔn)確率在75％以上，對舌色歸類的準(zhǔn)確率在85％以上，對舌像紋理的歸類準(zhǔn)確率在80％以上，均具有很高的實用價值，為舌診