專利名稱：舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體的說(shuō)，涉及的是一種舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
在中醫(yī)診斷學(xué)中，舌診是獲取病人健康信息的重要途徑之一。舌診主要通過(guò)觀察舌質(zhì)和舌苔，舌質(zhì)特征可以用顏色、光澤等描述；舌苔特征可以用顏色和紋理進(jìn)行描述。然而，傳統(tǒng)舌診的一個(gè)顯著弊端就是，診斷過(guò)程依賴于醫(yī)生的主觀經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人能力，不同醫(yī)生的診斷結(jié)果可能相差甚遠(yuǎn)，同時(shí)這些診斷經(jīng)驗(yàn)也缺乏有效的保存手段。這不可避免會(huì)影響中醫(yī)的整體發(fā)展，中醫(yī)的客觀化勢(shì)在必行。舌像顏色的自動(dòng)識(shí)別對(duì)于中醫(yī)舌診客觀化有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。
JSEG算法是由Deng和Manjunath提出的一種無(wú)監(jiān)督分割算法。該方法中，顏色的相似性及其空間分布被單獨(dú)進(jìn)行考慮，以便更好地刻畫(huà)彩色紋理區(qū)域的一致性。其基本思想是將分割過(guò)程分成兩步走，即顏色量化和空域分割。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)?00310114742.9，發(fā)明名稱從舌圖像中提取關(guān)注區(qū)域的方法及相應(yīng)監(jiān)控方法和設(shè)備，該專利提出了一種從舌圖像中提取關(guān)注區(qū)域的方法，但該方?jīng)]有結(jié)合中醫(yī)望診的特點(diǎn)，它為每個(gè)人設(shè)定特定的模板，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄該模板，在實(shí)際使用時(shí)假設(shè)采集的舌圖像跟模板設(shè)定時(shí)相同(相同的伸舌長(zhǎng)度和角度等)，這在實(shí)際情況中幾乎做不到，此外該方法主要用于家庭用健康監(jiān)控系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，使其采用區(qū)域劃分與樣本匹配，能直接應(yīng)用于基于舌像分析的中醫(yī)診斷系統(tǒng)，為中醫(yī)自動(dòng)舌診提供保障，減少誤診率。
本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明首先確定顏色的參考樣本集，再將舌體劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色和紋理特性，然后結(jié)合先驗(yàn)?zāi)０?，將各個(gè)區(qū)域與參考樣本進(jìn)行特征匹配，從而完成整個(gè)舌體的顏色識(shí)別。
本發(fā)明的方法包括如下具體步驟(1)建立舌苔和舌質(zhì)顏色參考樣本集對(duì)于每一類苔質(zhì)顏色樣本，從舌圖像中選取樣本塊。通過(guò)去除離群樣本，確定最終的苔質(zhì)顏色參考樣本集。本發(fā)明中采用了一種基于LLE(Locally Linear Embedding，局部線性映射)離群樣本去除方法。
具體去除離群樣本過(guò)程如下對(duì)于每幅顏色樣本圖像，選取其R-G、R-B和G-B顏色直方圖，將每個(gè)顏色分量等分，每個(gè)顏色直方圖中的數(shù)據(jù)堆疊成一個(gè)向量，這樣三個(gè)顏色直方圖就構(gòu)成顏色樣本的特征向量。采用LLE技術(shù)對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，LLE映射空間中的同類顏色樣本呈現(xiàn)明顯的聚類趨勢(shì)，再將那些聚類效果好的顏色樣本組成成參考樣本集，用于后面的樣本匹配過(guò)程中。
(2)劃分舌體同質(zhì)區(qū)域?qū)⑸囿w劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色和紋理特性。本發(fā)明方法中采用了JSEG分割算法，其具體執(zhí)行過(guò)程如下1)顏色量化采用一種基于同組濾波技術(shù)(PGF)和向量量化(VQ)的彩色圖像量化算法來(lái)約減圖像中的顏色。2)空域分割引入一種針對(duì)彩色紋理區(qū)域的分割準(zhǔn)則(即J準(zhǔn)則)，以每個(gè)象素為中心，在其鄰域窗內(nèi)即可求得相應(yīng)的J值，生成J圖，采用區(qū)域生長(zhǎng)方法對(duì)不同尺度的J圖進(jìn)行分割，接著進(jìn)行區(qū)域合并得到最終的分割圖像。
(3)建立模板根據(jù)舌質(zhì)和舌苔的分布規(guī)律，設(shè)置模板，模板分為六大區(qū)域，分別是I.舌根區(qū)(占舌體高的1/5)；II.舌中偏根區(qū)(占舌體高的1/4)；III.舌中偏尖區(qū)(占舌體高的1/4)；IV.舌尖區(qū)(占舌體高的3/10)；V.舌左側(cè)區(qū)(占舌體寬的1/5)；VI.舌右側(cè)區(qū)(占舌體寬的1/5)。對(duì)于步驟2劃分得到的舌體的每個(gè)同質(zhì)區(qū)域R，結(jié)合先驗(yàn)?zāi)０逯贫巳缦峦镀眱?yōu)先策略1)若R位于I中，只要其對(duì)應(yīng)的選票中有10％將其歸為舌苔色，就判定它屬于舌苔區(qū)域；2)若R位于II中，只要40％的選票將其歸為舌苔色，它就屬于舌苔區(qū)域；3)若R位于III中，只要40％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；4)若R位于IV中，只要20％的象素將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；5)若R位于V中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；6)若R位于VI中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)。判定R位于某一區(qū)的條件是R中位于該區(qū)域的象素?cái)?shù)最大。上述投票優(yōu)先策略將被用于顏色樣本匹配過(guò)程中。
(4)樣本匹配與顏色識(shí)別對(duì)于步驟(2)所得每一個(gè)同質(zhì)區(qū)域，首先采用基于EMD)距離的樣本匹配方法與參考樣本集中的顏色樣本進(jìn)行匹配，然后選取k個(gè)最近鄰參考樣本，統(tǒng)計(jì)k個(gè)最近鄰樣本中每個(gè)顏色類別的票數(shù)，最后根據(jù)步驟(3)所設(shè)計(jì)的先驗(yàn)?zāi)０搴屯镀眱?yōu)先策略，判斷該同質(zhì)區(qū)域?qū)儆谏嗵^(qū)還是舌質(zhì)區(qū)，并確定其顏色。
基于EMD距離的樣本匹配方法為設(shè)某一區(qū)域R和參考樣本S用直方圖分別表示為P={(x1,w1R),...,(xm,wmR)}]]>和Q={(y1,w1S),...,(yn,wnS)}]]>兩個(gè)直方圖，xm，yn分別表示R和S的顏色標(biāo)簽，wmR，wnS則表示對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)，采用EMD距離計(jì)算R和S的相似度。
由于本發(fā)明的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法是基于區(qū)域的，可以獲得完整和連通的苔質(zhì)區(qū)域，此外還借助LLE技術(shù)來(lái)移除顏色樣本集中的離群樣本，使識(shí)別過(guò)程更加可靠，這樣的識(shí)別方法符合醫(yī)生的望診習(xí)慣，其識(shí)別結(jié)果能與醫(yī)生的判斷結(jié)果很好吻合，具有很高的實(shí)用價(jià)值。


圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
圖2為本發(fā)明方法對(duì)一幅舌體圖像的顏色識(shí)別圖其中，(a)為原始舌圖像；(b)為舌體圖像；(c)為區(qū)域劃分結(jié)果；(d)為顏色識(shí)別結(jié)果圖；(e)為苔質(zhì)分離結(jié)果圖。
圖3為為本發(fā)明先驗(yàn)?zāi)０鍒D。
具體實(shí)施例方式
以下結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
1.確定舌苔和舌質(zhì)顏色參考樣本集對(duì)于每一類苔質(zhì)顏色樣本，由經(jīng)驗(yàn)豐富的中醫(yī)手工從舌圖像中選取樣本塊，再通過(guò)去除離群樣本，確定最終的苔質(zhì)顏色參考樣本集。例如根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)將舌質(zhì)顏色分為淡紅、淡白、紅、暗紅、青紫5種類型；而舌苔顏色分為白、淡黃、黃、灰4種類型。對(duì)于每一類顏色類型，由經(jīng)驗(yàn)豐富的中醫(yī)手工從舌圖像中選取10個(gè)樣本。對(duì)于每幅樣本圖像，選取其R-G、R-B和G-B顏色直方圖，將每個(gè)顏色分量20等分，每個(gè)顏色直方圖中的數(shù)據(jù)堆疊成一個(gè)1×400向量，這樣三個(gè)顏色直方圖就構(gòu)成一個(gè)1×1200的向量，即樣本的特征向量。采用LLE技術(shù)對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，LLE映射空間中的同類樣本呈現(xiàn)明顯的聚類趨勢(shì)，用聚類效果好的顏色樣本組成參考樣本集。
2.劃分舌體同質(zhì)區(qū)域?qū)⑸囿w劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色和紋理特性。本發(fā)明方法中采用了JSEG分割算法，其主要包括顏色量化和空域分割兩個(gè)步驟。圖2(c)顯示了一幅舌體圖經(jīng)JSEG算法分割后的結(jié)果，圖2(b)為舌體圖。
3.建立先驗(yàn)?zāi)０甯鶕?jù)舌質(zhì)和舌苔的分布規(guī)律，設(shè)置先驗(yàn)?zāi)０澹０宸譃榱髤^(qū)域，分別是I.舌根區(qū)；II.舌中偏根區(qū)；III.舌中偏尖區(qū)；IV.舌尖區(qū)；V.舌左側(cè)區(qū)；VI.舌右側(cè)區(qū)。對(duì)于步驟2劃分得到的舌體的每個(gè)同質(zhì)區(qū)域R，結(jié)合先驗(yàn)?zāi)０逯贫巳缦峦镀眱?yōu)先策略1)若R位于I中，只要其對(duì)應(yīng)的選票中有10％將其歸為舌苔色，就判定它屬于舌苔區(qū)域；2)若R位于II中，只要40％的選票將其歸為舌苔色，它就屬于舌苔區(qū)域；3)若R位于III中，只要40％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；4)若R位于IV中，只要20％的象素將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；5)若R位于V中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；6)若R位于VI中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)。判定R位于某一區(qū)的條件是R中位于該區(qū)域的象素?cái)?shù)最大。圖3顯示了一幅先驗(yàn)?zāi)０鍒D。
4.樣本匹配與顏色識(shí)別對(duì)于步驟(2)所得每一個(gè)同質(zhì)區(qū)域，首先采用基于EMI距離的樣本匹配方法與參考樣本集中的樣本進(jìn)行匹配(包括舌苔和舌質(zhì)顏色樣本)，然后選取k個(gè)最近鄰參考樣本，統(tǒng)計(jì)k個(gè)最近鄰樣本中每個(gè)顏色類別的票數(shù)，最后根據(jù)步驟(3)所設(shè)計(jì)的先驗(yàn)?zāi)０搴屯镀眱?yōu)先策略，判斷該同質(zhì)區(qū)域?qū)儆谏嗵^(qū)還是舌質(zhì)區(qū)，并確定其顏色。
基于EMD距離的樣本匹配方法為設(shè)某一區(qū)域R和參考樣本S用直方圖分別表示為P={(x1,w1R),...,(xm,wmR)}]]>和Q={(y1,w1S),...,(yn,wnS)}]]>兩個(gè)直方圖，xm，yn分別表示R和S的顏色標(biāo)簽，wmR，wnS則表示對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)，采用EMD距離計(jì)算R和S的相似度。最后，如圖2(d)所示得出各區(qū)域顏色的識(shí)別結(jié)果。
本發(fā)明可以獲得完整和連通的舌苔和舌質(zhì)區(qū)域，識(shí)別過(guò)程可靠，符合醫(yī)生的望診習(xí)慣，具有很好的識(shí)別結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括如下具體步驟(1)建立舌苔和舌質(zhì)顏色參考樣本集對(duì)于每一類苔質(zhì)顏色樣本，從舌圖像中選取樣本塊，再通過(guò)去除離群樣本，確定最終的苔質(zhì)顏色參考樣本集；(2)劃分舌體同質(zhì)區(qū)域?qū)⑸囿w劃分區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色和紋理特性；(3)建立模板根據(jù)舌質(zhì)和舌苔的分布規(guī)律，設(shè)置模板，并設(shè)定投票方法用于顏色樣本匹配中；(4)樣本匹配與顏色識(shí)別對(duì)于舌體同質(zhì)區(qū)域劃分后的每一個(gè)同質(zhì)區(qū)域，首先采用基于EMD距離的樣本匹配方法與參考樣本集中的顏色樣本進(jìn)行匹配，然后選取k個(gè)最近鄰參考樣本，統(tǒng)計(jì)k個(gè)最近鄰樣本中每個(gè)顏色類別的票數(shù)，最后根據(jù)模板和投票方法，判斷該同質(zhì)區(qū)域?qū)儆谏嗵^(qū)還是舌質(zhì)區(qū)，并確定其顏色。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，其特征是，所述的去除離群樣本，通過(guò)如下方法實(shí)現(xiàn)對(duì)于每幅顏色樣本圖像，選取其R-G、R-B和G-B顏色直方圖，將每個(gè)顏色分量等分，每個(gè)顏色直方圖中的數(shù)據(jù)堆疊成一個(gè)向量，這樣三個(gè)顏色直方圖就構(gòu)成顏色樣本的特征向量，采用LLE技術(shù)對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，LLE映射空間中的同類樣本將呈現(xiàn)明顯的聚類趨勢(shì)，對(duì)于每一類顏色樣本只保留聚類效果好的。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，其特征是，所述的將舌體分區(qū)域，是指將舌體分為六大區(qū)域，分別是I.舌根區(qū)，占舌體高的1/5；II.舌中偏根區(qū)，占舌體高的1/4；III.舌中偏尖區(qū)，占舌體高的1/4；IV.舌尖區(qū)，占舌體高的3/10；V.舌左側(cè)區(qū)，占舌體寬的1/5；VI.舌右側(cè)區(qū)，占舌體寬的1/5。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，其特征是，所述的投票方法，是指投票優(yōu)先策略，具體為1)若R位于I中，只要其對(duì)應(yīng)的選票中有10％將其歸為舌苔色，就判定它屬于舌苔區(qū)域；2)若R位于II中，只要40％的選票將其歸為舌苔色，它就屬于舌苔區(qū)域；3)若R位于III中，只要40％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；4)若R位于IV中，只要20％的象素將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；5)若R位于V中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)；6)若R位于VI中，只要30％的選票將其歸為舌質(zhì)色，即判定它屬于舌質(zhì)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或者4所述的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，其特征是，所述的投票優(yōu)先策略，判定R位于某一區(qū)的條件是R中位于該區(qū)域的象素?cái)?shù)最大。
全文摘要
一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的舌像顏色自動(dòng)識(shí)別方法，步驟為(1)建立舌苔和舌質(zhì)顏色參考樣本集對(duì)于每一類苔質(zhì)顏色樣本，從舌圖像中選取樣本塊，再通過(guò)去除離群樣本，確定最終的苔質(zhì)顏色參考樣本集；(2)劃分舌體同質(zhì)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色和紋理特性；(3)根據(jù)舌質(zhì)和舌苔的分布規(guī)律，設(shè)置模板，并設(shè)定投票優(yōu)先策略用于顏色樣本匹配中；(4)對(duì)于舌體同質(zhì)區(qū)域劃分后的每一個(gè)同質(zhì)區(qū)域，首先根據(jù)模板和投票，判斷該區(qū)域顏色屬于舌苔色還是舌質(zhì)色，然后再與舌苔或舌質(zhì)顏色樣本進(jìn)行匹配，最后根據(jù)匹配結(jié)果采用k近鄰法確定該同質(zhì)區(qū)域的顏色。本發(fā)明符合中醫(yī)望診習(xí)慣，識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確可靠，具有很高的實(shí)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G06T1/00GK1803087SQ20061002345
公開(kāi)日2006年7月19日 申請(qǐng)日期2006年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2006年1月19日
發(fā)明者楊杰, 周越, 郁生陽(yáng), 王永剛, 張艷 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)