專利名稱：基于二分光反射模型的中醫(yī)舌苔濕度的計(jì)算機(jī)分析方法
技木領(lǐng)域本發(fā)明屬醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。是一種利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖象攝取技術(shù)、數(shù)字圖象處理技術(shù)、光學(xué)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)中醫(yī)舌苔濕度的自動(dòng)分析與判別的方法。該方法能實(shí)現(xiàn)對輸入舌圖象的自動(dòng)分析，并判斷是燥苔、潤苔還是水滑苔。
舌苔是舌面上附著的一層苔狀物，其濕潤或干燥是觀察體內(nèi)水分過多或失水程度的重要指標(biāo)；因此舌苔濕度是中醫(yī)舌診時(shí)所采用的基本特征，也是中醫(yī)舌象分析裝置中使用的重要指標(biāo)之一。
背景技術(shù)：
舌診是通過觀察舌象的變化了解人體生理功能和病理變化的診察方法，目前，中醫(yī)舌診仍然是靠醫(yī)生對舌體進(jìn)行觀察，從而作出判斷。舌苔濕度的診察也是如此。這種方法帶有很強(qiáng)的主觀性、模糊性，診察結(jié)果與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)密切相關(guān)。特別是在計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展的現(xiàn)在，傳統(tǒng)中醫(yī)診察方式已經(jīng)不能適應(yīng)醫(yī)學(xué)發(fā)展的需要。
二分光反射模型是光學(xué)領(lǐng)域中描述不透明非均質(zhì)物體光反射機(jī)理的模型。它認(rèn)為物體上任一點(diǎn)的顏色由面反射的光斑色和體反射的本色線性組合而成。對于不透明非均質(zhì)物體，入射光在物體表面部分發(fā)生反射，其中的面反射是指在兩種物質(zhì)(即空氣和不透明物質(zhì))接口處發(fā)生的反射；而體反射是物體本身的反射，它是當(dāng)折射進(jìn)入物體內(nèi)部的光線在穿越介質(zhì)時(shí)與存在于介質(zhì)中的色素顆粒相碰撞，部分光線由于色素顆粒的影響發(fā)生散射，改變了方向，最終被反射出來的現(xiàn)象。若圖象某一點(diǎn)上面反射占主導(dǎo)時(shí)，該點(diǎn)即為光斑點(diǎn)；若體反射占主導(dǎo)時(shí)，該點(diǎn)即為本色點(diǎn)。由此可將彩色圖象分為光斑區(qū)和本色區(qū)。已經(jīng)有研究將二分光反射模型應(yīng)用于彩色圖象的分割，它根據(jù)二分光反射機(jī)理，依據(jù)亮度和各區(qū)象素點(diǎn)在二分光平面內(nèi)形成線簇的形狀等特征，對彩色圖象進(jìn)行光斑檢測及將不同顏色的物體分離。但舌苔濕度分析中水膜光斑的檢測與普通彩色圖象的光斑檢測有所不同，它不僅要識(shí)別亮度區(qū)，還要區(qū)分亮斑區(qū)與舌苔白色本色區(qū)及區(qū)別水膜亮斑區(qū)與由光滑面形成的亮斑區(qū)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明不同于普通彩色圖象的光斑識(shí)別，是以二分光反射模型為基礎(chǔ)，根據(jù)舌苔潤燥程度將對面反射和體反射的主次產(chǎn)生影響的原理，針對舌苔濕度分析的具體情況，運(yùn)用圖象處理的方法，識(shí)別舌圖象中與舌苔濕度有關(guān)的水膜亮斑區(qū)，從而有效地將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖象處理技術(shù)應(yīng)用于舌苔濕度的分析，實(shí)現(xiàn)舌苔濕度的自動(dòng)分析判斷。
本發(fā)明的技術(shù)方案參見圖1、圖2。該方法是由機(jī)械平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)光源形成舌圖象的采集環(huán)境。數(shù)碼相機(jī)用于獲得的數(shù)字化舌圖象，并將圖象傳輸至計(jì)算機(jī)，在計(jì)算機(jī)中完成從輸入舌圖象中得到各象素點(diǎn)的RGB值，進(jìn)行分割，將舌體部分與背景相分離，本發(fā)明的特征在于該方法還依次包括下述步驟1)在計(jì)算機(jī)中完成從輸入舌圖象中得到各象素點(diǎn)的RGB值，進(jìn)行分割，將舌體部分與背景相分離；2)根據(jù)二分光反射模型機(jī)理，舌苔表面水膜反光將形成亮斑，通過計(jì)算圖象區(qū)域相對亮度可實(shí)現(xiàn)對亮斑區(qū)域的識(shí)別，首先將舌苔圖象分為若干小區(qū)，計(jì)算各區(qū)的相對亮度，相對亮度計(jì)算方法為 其中l(wèi)為小子區(qū)的平均亮度，L為整個(gè)舌苔的平均亮度；平均亮度是小區(qū)內(nèi)各象素點(diǎn)亮度的平均值，而這里的亮度是指象素的RGB(紅、綠、藍(lán))三色灰度值的加權(quán)平均，按現(xiàn)有映射關(guān)系，可得到亮度值Y＝0.299R+0.587G+0.114B；Dl大于閾值Dh，則該子區(qū)為較高亮度區(qū)；Dl小于Dh，則該子區(qū)非較高亮度區(qū)；Dh經(jīng)實(shí)驗(yàn)認(rèn)為應(yīng)取0.08至0.17。
采用區(qū)域生長法按8鄰域歸并較高亮度子區(qū)，得到較高亮度區(qū)域，參見圖8。具體步驟為分別判斷圖中較高亮度小區(qū)x周圍8個(gè)相鄰小區(qū)(1～8)是否為較高亮度區(qū)，若某一小區(qū)是，則將該小區(qū)與x小區(qū)合并為一個(gè)區(qū)域。
3)根據(jù)較高亮度區(qū)各象素點(diǎn)在RGB彩色空間的分布特征。區(qū)分舌苔表面水膜反射造成的亮斑區(qū)與白色本色區(qū)。RGB彩色空間是以紅色、綠色、藍(lán)色三坐標(biāo)形成的三維空間，坐標(biāo)范圍為(0，0，0)～(255，255，255)，如圖9所示。坐標(biāo)原點(diǎn)(0，0，0)表示三色灰度值都為0，象素點(diǎn)為黑色；(255，255，255)表示三色灰度值都為最大，象素點(diǎn)為白色。
由于舌苔經(jīng)常有白色區(qū)域，這些區(qū)域也具有較高的亮度。要得到準(zhǔn)確的舌苔濕度指標(biāo)，必須將較高亮度區(qū)域中的白色本色區(qū)域排除。
經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)舌苔上的本色區(qū)域與亮斑區(qū)域的象素在RGB彩色空間中的分布特征有明顯不同。亮斑區(qū)象素點(diǎn)在RGB彩色空間中的分布的密度中心位置偏向坐標(biāo)原點(diǎn)(0，0，0)；而白色本色區(qū)域的象素分布的密度中心位置偏向(255，255，255)。這里，密度中心是指區(qū)域內(nèi)各象素點(diǎn)的RGB各維坐標(biāo)值分別取平均得到的平均坐標(biāo)值。
對密度中心的位置進(jìn)行分析，計(jì)算 其中C為高亮度區(qū)域象素點(diǎn)在RGB彩色空間中分布的密度中心，A為離原點(diǎn)最近的象素位置，B為離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的象素位置，C、A、B均為向量。若DC大于零表示密度中心偏上，則該區(qū)域?yàn)榘咨旧珔^(qū)；若DC小于零表示密度中心位置偏向坐標(biāo)原點(diǎn)，則該區(qū)域?yàn)樗ぐ咨涟邊^(qū)。
4)依據(jù)較亮區(qū)域的亮度梯度，以區(qū)分水膜亮斑區(qū)與平整光滑舌苔表面形成的亮斑區(qū)。因?yàn)槠秸饣脑锾Ρ砻嬉矔?huì)出現(xiàn)較亮區(qū)域，所以必須將這類區(qū)域排除。
而水膜形成的亮斑區(qū)與平滑表面形成的亮斑區(qū)在亮度梯度上有所不同，前者的梯度值較高。這里的梯度包括邊緣梯度及內(nèi)部梯度兩部分。
邊緣梯度是亮斑與本色區(qū)之間的亮度梯度 其中DL為較亮區(qū)域的平均亮度值；l右～l下為該較亮區(qū)域的某一邊緣子區(qū)的右、左、上、下相鄰本色子區(qū)的平均亮度值，若某一方向上邊緣子區(qū)不與本色區(qū)相鄰，則相應(yīng)的絕對值項(xiàng)為零，t為邊緣子區(qū)相鄰本色子區(qū)數(shù)目，Nedge為該亮度區(qū)域的邊緣子區(qū)數(shù)。
內(nèi)部梯度是亮斑內(nèi)部子區(qū)間的亮度梯度 其中l(wèi)為較其中l(wèi)為較亮區(qū)域內(nèi)部某一子區(qū)的平均亮度值，其中l(wèi)右、l下為該子區(qū)右邊及下邊子區(qū)的平均亮度值，Nin為該較亮區(qū)域內(nèi)部子區(qū)數(shù)。
計(jì)算高亮度區(qū)域的邊緣梯度、內(nèi)部梯度均值Gedge、Gin，并得到兩者乘積；將乘積與閾值Z比較，以判斷該區(qū)域是水膜亮斑區(qū)或平整光滑區(qū)，乘機(jī)小于Z，則為平整光滑區(qū)，反之為水分形成亮斑區(qū)。其中Z通過試探法得到，如取Z＝0.002。
5)根據(jù)所得水膜亮斑區(qū)域的平均相對亮度值Daver(即所有水膜亮斑區(qū)域相對亮度值Dl的平均值)確定舌苔潤燥程度，并分類；無亮斑為燥苔，Daver＜0.16是潤苔，Daver＞0.16是水滑苔；(其中中醫(yī)認(rèn)為燥苔是望之干枯，捫之無津；潤苔是水分適中，不滑不燥；水滑苔是水分過多，捫之濕滑，伸舌欲滴)。
6)輸出濕度分類結(jié)果。
本方法旨在根據(jù)舌苔潤燥對其光反射特性的影響，通過識(shí)別水膜形成的亮斑區(qū)，得到舌苔濕度分類結(jié)果。其結(jié)果作為中醫(yī)辨證的依據(jù)。


圖1是該分析方法應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖1.機(jī)械平臺(tái)，2.標(biāo)準(zhǔn)光源，3.數(shù)碼相機(jī)，4.計(jì)算機(jī)，5.顯示器及打印設(shè)備；圖2是該分析方法主流程圖；圖3是該分析方法的主程序流程圖；圖4是圖象分區(qū)子程序流程圖；圖5是子區(qū)運(yùn)算分析子程序流程圖；
圖6是鄰域歸并子程序流程圖；圖7是區(qū)域運(yùn)算分析子程序流程圖；圖8是采用區(qū)域生長法按8鄰域歸并較高亮度子區(qū)，得到較高亮度區(qū)域示意，其中x是代處理的較高亮度小區(qū)，1-8是與x相鄰的小區(qū)；圖9是以紅色R、綠色G、藍(lán)色B三坐標(biāo)形成的RGB彩色三維空間坐標(biāo)示意。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明實(shí)施中是采用圖象攝取裝置(包括標(biāo)準(zhǔn)化光源、攝象器材、機(jī)械平臺(tái)等)實(shí)現(xiàn)舌圖象的采集，并將圖象傳輸至計(jì)算機(jī)，在計(jì)算機(jī)中按基于二分光反射模型的舌苔濕度分析方法步驟實(shí)現(xiàn)舌苔濕度的自動(dòng)分析、判別。舌苔濕度分析歸結(jié)為確定舌表面含水量的多少。根據(jù)二分光反射模型，舌表面的水膜直接影響其反射特性。由此首先檢測舌苔圖象上的較高亮度區(qū)域；再從中排除白色本色區(qū)域及平整光滑區(qū)域，得到由水膜引起的亮斑區(qū)；最后依據(jù)亮斑區(qū)域的有無、大小、平均相對亮度得到舌苔濕度分類結(jié)果。該分析方法利用圖象處理相關(guān)理論能實(shí)現(xiàn)舌苔濕度的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析及分類。
參見圖3，具體實(shí)施中將圖象傳輸至計(jì)算機(jī)后，在計(jì)算機(jī)中完成以下程序1、輸入舌圖象，得到各象素點(diǎn)的RGB值，用現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行分割，將舌體部分與背景相分離。2、初始化參數(shù)，設(shè)n＝9，舌體部分將分為n×n＝81個(gè)子區(qū)；相對亮度閾值Dh＝0.1；亮度梯度閾值Z＝0.002；子區(qū)亮度標(biāo)記c[j][k]＝0(0≤j、k＜n)；區(qū)域標(biāo)記p[j][k]＝0(0≤j、k＜n)3、將舌體圖象分為n×n＝81個(gè)子區(qū)，具體方法見圖4的圖象分區(qū)子程序(1)掃描圖象第一行，找到第一個(gè)RGB值非(255，255，255)的象素點(diǎn)(即最左邊非白色點(diǎn))，將其橫坐標(biāo)賦于HZ；找到最后一個(gè)RGB值非(255，255，255)的象素點(diǎn)(即最右邊非白色點(diǎn))，將其橫坐標(biāo)賦于HY；(2)掃描下一行，將最左邊的非白色點(diǎn)的橫坐標(biāo)賦于hz；將最右邊的非白色點(diǎn)的橫坐標(biāo)賦于hy。若hz＜HZ，則將hz賦于HZ；若hy＞HY，則將hy賦于HY；(3)如此逐行掃描，最后得到舌體圖象的左右邊界HZ、HY；(4)同樣掃描列，得到舌體圖象的上下邊界VS、VX；(5)令 h即為各子區(qū)的橫向象素點(diǎn)數(shù)，v為各子區(qū)的縱向象素點(diǎn)數(shù)。1、計(jì)算各子區(qū)的相對亮度Dl，各子區(qū)RGB平均值r、g、b，各子區(qū)內(nèi)離RGB坐標(biāo)原點(diǎn)最近的象素RGB值ar、ag、ab，離RGB坐標(biāo)原點(diǎn)最遠(yuǎn)的象素RGB值br、bg、bb，并標(biāo)記較高亮度子區(qū)。具體方法見圖5的子區(qū)運(yùn)算分析子程序流程(1)將子區(qū)象素的RGB值賦于數(shù)組R[n][n]、G[n][n]、B[n][n]；(2)計(jì)算子區(qū)各象素點(diǎn)的亮度值Y[j][k]＝0.299R[j][k]+0.587G[j][k]+0.114B[j][k](0≤j＜v，0≤k＜h)；(3)計(jì)算子區(qū)各點(diǎn)RGB坐標(biāo)離坐標(biāo)原點(diǎn)的距離dis[j][k]，并得到該子區(qū)離原點(diǎn)最近的RGB坐標(biāo)ar[i]、ag[i]、ab[i]及其離原點(diǎn)距離adis[i]，離RGB坐標(biāo)原點(diǎn)最遠(yuǎn)的象素RGB值br[i]、bg[i]、bb[i]及其離原點(diǎn)距離bdis[i](0≤i＜n2)；(4)累加該子區(qū)各點(diǎn)亮度值，求平均得到第i子區(qū)平均亮度值l[i]；(5)累加該子區(qū)各點(diǎn)RGB值，并分別求平均得到第i子區(qū)平均RGB坐標(biāo)位置r[i]、g[i]、b[i]；(6)逐個(gè)子區(qū)進(jìn)行上面各步驟，累加各子區(qū)平均亮度值并求平均得到整個(gè)舌體的平均亮度值L；(7)按公式計(jì)算子區(qū)相對亮度 (8)將相對亮度值Dl[i]與亮度閾值Dh比較，以檢測出圖象中有較高亮度的子區(qū)，Dl[i]大于Dh，則令子區(qū)亮度標(biāo)記c[j][k]＝1(0≤j、k＜n)表示此子區(qū)即為較高亮度子區(qū)。1、采用區(qū)域生長法按8鄰域歸并較高亮度子區(qū)，得到較高亮度區(qū)域。具體方法見圖6的鄰域歸并子程序(1)設(shè)歸并后亮區(qū)域數(shù)目為N，N初始設(shè)為0；(2)判斷子區(qū)c[j][k]是否為1，若為1且區(qū)域標(biāo)記p[j][k]＝0，則令N＝N+1，同時(shí)p[j][k]＝N。(0＜j、k＜n-1)；(3)判斷該子區(qū)周圍8個(gè)子區(qū)c[j-1][k-1]～c[j+1][k+1]，若為1，則令相應(yīng)的p[j-1][k-1]～p[j+1][k+1]等于p[j][k]；(4)逐個(gè)子區(qū)進(jìn)行以上歸并，最后得到N個(gè)較亮區(qū)域，區(qū)域標(biāo)記p[j][k]為1～N的值。2、計(jì)算高亮度區(qū)域象素點(diǎn)在RGB彩色空間中分布的密度中心Cr、Cg、Cb，區(qū)域邊緣梯度Gedge及內(nèi)部梯度Gin。具體方法見圖7的區(qū)域運(yùn)算分析子程序流程(1)判斷子區(qū)p[j][k]是否不為0，若p[j][k]＝d(d≠0)則將該子區(qū)的RGB平均值r[i]、g[i]、b[i]分別累加到d區(qū)域的RGB值Cr[d-1]、Cg[d-1]、Cb[d-1]上；將該子區(qū)的平均亮度值l[i]累加到d區(qū)域的亮度值DL[d-1]上；同時(shí)d區(qū)域含子區(qū)數(shù)目num[d-1]加1；比較d區(qū)域各子區(qū)的離RGB原點(diǎn)最近值adis[i]，得到該區(qū)域離RGB原點(diǎn)最近值A(chǔ)dis[d-1]及相應(yīng)的RGB值A(chǔ)r[d-1]、Ag[d-1]、Ab[d-1]；比較d區(qū)域各子區(qū)的離RGB原點(diǎn)最遠(yuǎn)值bdis[i]，得到該區(qū)域離RGB原點(diǎn)最遠(yuǎn)值Bdis[d-1]及相應(yīng)的RGB值Br[d-1]、Bg[d-1]、Bb[d-1]；(2)所有子區(qū)進(jìn)行(1)步判斷后，求各區(qū)域(1～N)Cr、Cg、Cb和DL的平均值。區(qū)域d的RGB空間密度中心 區(qū)域d的平均亮度 (3)判斷密度中心在RGB空間中的位置，以區(qū)分由舌表面水膜反射造成的亮斑區(qū)和舌苔本身的白色區(qū)域，即計(jì)算 1≤d≤N；(4)判斷各子區(qū)(0＜j、k＜n-1)的p[j][k]值，若p[j][k]＝d(d≠0)，則判斷該子區(qū)上下左右4個(gè)子區(qū)全為亮子區(qū)，即c[j][k-1]·c[j][k+1]·c[j-1][k]·c[j+1][k]＝1；若全為亮子區(qū)，則表明該子區(qū)是亮區(qū)域的內(nèi)部子區(qū)，在d區(qū)域內(nèi)部梯度值Gin[d-1]上累加 l為各子區(qū)的平均亮度，同時(shí)區(qū)域d的內(nèi)部子區(qū)數(shù)Nin加1；否則，則表明該子區(qū)是亮區(qū)域的邊緣子區(qū)，區(qū)域d的邊緣子區(qū)數(shù)Nedge加1，初始化該邊緣子區(qū)的相鄰非亮子區(qū)數(shù)t＝0，并依次判斷它相鄰4個(gè)子區(qū)是否為非亮子區(qū)；例如若其上方子區(qū)為非亮子區(qū)，即c[j][k-1]＝0，則在梯度累計(jì)值gedge上累加|DL[d-1]-l[j][k-1]，其中DL[d-1]為d區(qū)域平均亮度值，l[j][k-1]為上方子區(qū)的平均亮度值。同時(shí)該邊緣子區(qū)的相鄰非亮子區(qū)數(shù)t加1；將該邊緣子區(qū)的4相鄰子區(qū)作上述運(yùn)算后，得到該邊緣子區(qū)的平均梯度 并將其累加至d區(qū)域邊緣梯度值Gedge[d-1]上，即Gedge[d-1]＝Gedge[d-1]+gedge；(5)所有子區(qū)完成(3)步判斷，求各區(qū)域(1～N)的平均內(nèi)部梯度和邊緣梯度區(qū)域d的平均內(nèi)部梯度 區(qū)域d的平均邊緣梯度 (6)標(biāo)記水膜亮斑區(qū)判斷d區(qū)DC、Gedge、Gin的值，若DC＞0或Gedge·Gin＜Z，即該區(qū)域?yàn)榉撬ち涟邊^(qū)，則判斷所有子區(qū)的區(qū)域標(biāo)記p[j][k](0≤j、k＜n)，若p[j][k]＝d，則令p[j][k]＝0。這樣，整個(gè)舌體區(qū)域中水膜亮斑子區(qū)的區(qū)域標(biāo)記p[j][k]為非零。1、判斷各子區(qū)的區(qū)域標(biāo)記p[j][k]，若為非零，則Daver累加該子區(qū)的相對亮度Dl[i]，亮斑區(qū)域包含子區(qū)數(shù)目M加1。2、求亮斑區(qū)域平均相對亮度 ，并將其賦于Daver。3、根據(jù)亮斑區(qū)域的子區(qū)數(shù)目M、平均相對亮度值Daver確定舌苔潤燥程度，并分類(燥苔、潤苔、水滑苔)，燥苔無亮斑M(jìn)＝0，Daver＜0.16是潤苔，Daver＞0.16是水滑苔。
權(quán)利要求
1.基于二分光反射模型的中醫(yī)舌苔濕度的計(jì)算機(jī)分析方法，是由機(jī)械平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)光源形成舌圖象的采集環(huán)境，數(shù)碼相機(jī)用于獲得的數(shù)字化舌圖象，并將圖象傳輸至計(jì)算機(jī)，在計(jì)算機(jī)中完成從輸入舌圖象中得到各象素點(diǎn)的RGB值，進(jìn)行分割，將舌體部分與背景相分離，本發(fā)明的特征在于該方法還依次包括下述步驟1)在計(jì)算機(jī)中完成從輸入舌圖象中得到各象素點(diǎn)的RGB值，進(jìn)行分割，將舌體部分與背景相分離；2)根據(jù)二分光反射模型機(jī)理，舌苔表面水膜反光將形成亮斑，通過計(jì)算圖象區(qū)域相對亮度可實(shí)現(xiàn)對亮斑區(qū)域的識(shí)別，首先將舌苔圖象分為若干小區(qū)，計(jì)算各區(qū)的相對亮度，相對亮度計(jì)算方法為 其中l(wèi)為小子區(qū)的平均亮度，L為整個(gè)舌苔的平均亮度，Dl大于閾值Dh，則該子區(qū)為較高亮度區(qū)；Dl小于Dh，則該子區(qū)非較高亮度區(qū)；Dh經(jīng)實(shí)驗(yàn)認(rèn)為應(yīng)取0.08至0.17，采用區(qū)域生長法按8鄰域歸并較高亮度子區(qū)，得到較高亮度區(qū)域；3)根據(jù)較高亮度區(qū)各象素點(diǎn)在RGB彩色空間的分布特征，區(qū)分舌苔表面水膜反射造成的亮斑區(qū)與白色本色區(qū)，對密度中心的位置進(jìn)行分析，計(jì)算 其中C為高亮度區(qū)域象素點(diǎn)在RGB彩色空間中分布的密度中心，A為離原點(diǎn)最近的象素位置，B為離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的象素位置，C、A、B均為向量，若DC大于零表示密度中心偏上，則該區(qū)域?yàn)榘咨旧珔^(qū)，若DC小于零表示密度中心位置偏向坐標(biāo)原點(diǎn)，則該區(qū)域?yàn)樗ぐ咨涟邊^(qū)；4)依據(jù)較亮區(qū)域的亮度梯度，以區(qū)分水膜亮斑區(qū)與平整光滑舌苔表面形成的亮斑區(qū)，這里的梯度包括邊緣梯度及內(nèi)部梯度兩部分，邊緣梯度是亮斑與本色區(qū)之間的亮度梯度 其中DL為較亮區(qū)域的平均亮度值；l右～l下為該較亮區(qū)域的某一邊緣子區(qū)的右、左、上、下相鄰本色子區(qū)的平均亮度值，若某一方向上邊緣子區(qū)不與本色區(qū)相鄰，則相應(yīng)的絕對值項(xiàng)為零，t為邊緣子區(qū)相鄰本色子區(qū)數(shù)目，Nedge為該亮度區(qū)域的邊緣子區(qū)數(shù)，內(nèi)部梯度是亮斑內(nèi)部子區(qū)間的亮度梯度 其中l(wèi)為較其中l(wèi)為較亮區(qū)域內(nèi)部某一子區(qū)的平均亮度值，其中l(wèi)右、l下為該子區(qū)右邊及下邊子區(qū)的平均亮度值，Nin為該較亮區(qū)域內(nèi)部子區(qū)數(shù)，計(jì)算高亮度區(qū)域的邊緣梯度、內(nèi)部梯度均值Gedge、Gin，并得到兩者乘積；將乘積與閾值Z比較，以判斷該區(qū)域是水膜亮斑區(qū)或平整光滑區(qū)，乘機(jī)小于Z，則為平整光滑區(qū)，反之為水分形成亮斑區(qū)，其中Z通過試探法得到，可取Z＝0.002；5)根據(jù)所得水膜亮斑區(qū)域的平均相對亮度值Daver(即所有水膜亮斑區(qū)域相對亮度值Dl的平均值)確定舌苔潤燥程度，并分類，無亮斑為燥苔，Daver＜0.16是潤苔，Daver＞0.16是水滑苔；6)輸出濕度分類結(jié)果。
全文摘要
基于二分光反射模型的中醫(yī)舌苔濕度的計(jì)算機(jī)分析方法,屬醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。該方法是采用圖象攝取裝置實(shí)現(xiàn)舌圖象的采集,并將圖象傳輸至計(jì)算機(jī),在計(jì)算機(jī)中按基于二分光反射模型的舌苔濕度分析方法步驟實(shí)現(xiàn)舌苔濕度的自動(dòng)分析、判別。舌苔濕度分析歸結(jié)為確定舌表面含水量的多少,根據(jù)二分光反射模型,舌表面的水膜直接影響其反射特性。由此首先檢測舌苔圖象上的較高亮度區(qū)域,再從中排除白色本色區(qū)域及平整光滑區(qū)域,得到由水膜引起的亮斑區(qū),最后依據(jù)亮斑區(qū)域的有無、大小、平均相對亮度得到舌苔濕度分類結(jié)果。該分析方法利用圖象處理相關(guān)理論能實(shí)現(xiàn)舌苔濕度的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析及分類,其結(jié)果作為中醫(yī)辨證的依據(jù)。
文檔編號(hào)G01N35/00GK1367387SQ0210379
公開日2002年9月4日 申請日期2002年3月25日 優(yōu)先權(quán)日2002年3月25日
發(fā)明者沈蘭蓀 申請人:北京工業(yè)大學(xué)