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舌图像自动分割算法的研究

作　者: 张康
导　师: 吴建华；潘泽强
学　校: 南昌大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 舌象分割舌质舌苔识别图像分割模糊聚类
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 29次
引　用: 1次
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内容摘要

舌诊是我国传统医学四诊“望、闻、问、切”中的重要内容。但是传统的舌诊方法主要依靠医生目视,主观观察诊断病情。这种方法缺乏客观评价依据,制约了舌诊的进一步应用和发展。利用计算机技术研究舌诊,使其更加科学化、客观化、定量化,已成为舌诊研究的必然方向。原始数字图像舌象由舌体、脸颊和嘴唇组成。由于舌体与嘴唇颜色比较接近,而且舌体与背景之间不存在明显的分界线,因此自动分割的难度较大。将舌象图像转换到HSI空间,通过对色度分量和亮度分量直方图的分析,获取两个分量阈值。通过色度阈值对图像进行初分割,去除脸颊区域。再通过亮度阈值断开嘴唇区域和舌体区域的细小连接。在分割过程中利用二值形态学算法填补舌体区域的小孔,断开连通区域的细小连接处。获取舌体模板后,与原始图像做乘运算,获取舌体图像。舌诊中,舌质和舌苔的颜色及其分布是舌诊辨证论治的主要依据。通过数字图像处理技术将舌质和舌苔分离是非常必要的。通过对舌体色度直方图的分析处理,自动获取舌象上颜色的类数。在此基础上,对标准模糊聚类算法进行了改进并应用于舌体的舌质、舌苔分离。在上述算法的基础上,首先将原始图像从RGB彩色空间转换到HSI空间,然后联合利用H(色度)和I(亮度)分量进行阈值分割,获取舌体图像。然后对舌体图像针对H(色度)分量进行模糊聚类,将图像分割成舌质,舌苔和背景三个区域。最后在舌质舌苔分离的基础上,根据舌质和舌苔在舌面上的分布特点,可以准确地识别舌质区、舌苔区和背景区。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
第1章引言  9-19
  1.1 舌诊客观化的必要性  9-10
  1.2 舌象计算机识别技术的研究概括  10-18
    1.2.1 中医舌诊概述  10-14
    1.2.2 中医舌诊客观化研究概括  14-18
  1.3 本文的分割算法研究  18-19
第2章数字图像分割基础  19-30
  2.1 彩色空间及不同彩色空间之间的相互转换  19-22
    2.1.1 RGB彩色空间  19-20
    2.1.2 CMY和CMYK彩色空间  20
    2.1.3 HSI彩色空间  20-21
    2.1.4 不同彩色空间之间的转换  21-22
  2.2 数字图像分割方法  22-29
    2.2.1 阈值法分割  22-24
    2.2.2 边缘检测  24-26
    2.2.3 聚类算法  26-29
  2.3 本章小结  29-30
第3章舌体与脸部分割算法  30-42
  3.1 舌图像的获取  30
  3.2 基于HSI的舌体分割算法  30-40
    3.2.1 算法步骤  30-31
    3.2.2 H和I分量阈值确定  31-35
    3.2.3 二值形态学  35-38
    3.2.4 获取最大连通分量及获取舌体图像  38-40
  3.3 试验结果  40-41
  3.4 本章小结  41-42
第4章舌质舌苔自动分割算法  42-60
  4.1 引言  42-43
  4.2 基于FCM的舌质舌苔分离算法  43-50
    4.2.1 传统FCM算法的缺点  43
    4.2.2 聚类类数和聚类中心初始值自动确定的方法  43-50
    4.2.3 舌质舌苔分离效果  50
  4.3 基于空间的舌质舌苔识别  50-59
    4.3.1 算法原理  50-54
    4.3.2 实验结果  54-59
  4.4 本章小结  59-60
第5章总结  60-61
  5.1 本文总结  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-66
攻读学位期间的研究成果  66

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