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舌图像中瘀斑瘀点检测技术研究

作　者: 卢谢吉
导　师: 王宽全
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 舌诊 舌图像预处理 瘀斑 瘀点 检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 52次
引　用: 1次
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内容摘要


舌诊是传承了几千年的一种中医诊病手段,在中国历史上起着重要的作用。如今,随着计算机科学技术的发展,使中医舌诊克服以往非量化和主观性等缺点,进而形成自动化和客观化的诊断逐渐成为可能。舌瘀斑、瘀点是舌诊中的一个重要病理特征,对于一些疾病的判断起着至关重要的作用。本文主要研究内容就是应用图像处理的方法,对舌图像中的瘀斑、瘀点进行检测。由于瘀斑、瘀点面积小,颜色不固定,且几乎不含形状和纹理信息,使得检测存在很大的困难,长期以来都未能取得明显进展。本文详细分析了瘀斑、瘀点的特征,列举了检测过程中可能遇到的各种干扰,并就这些干扰提出了相应的去除方法。针对瘀斑、瘀点间存在一定差异的特点,分别对它们采用了不同的检测方法。文章详细叙述了检测过程,并就过程中可能出现的问题进行一一分析,在比较多种方法的基础上选择了最优的处理方法。首先,本文对图像进行了预处理。对于反光点周围阴影的干扰,通过运用反光点的饱和度信息和形态学的腐蚀运算,使其很好的被去除;对于舌边阴影的干扰同样采用了腐蚀运算;为了去除图像中无用像素信息,平滑及增强图像,提出了改进的对比度拉伸的方法,取得了良好的效果。随后,在瘀斑检测中,为了去除舌面小噪声的干扰,在比较了多种方法之后,本文采用了数学形态学的开-闭滤波的方法;在区域分割方面,采用了基于标记分水岭算法;最后,在瘀斑的辨识方面,提出了基于图像重构的边缘选区去除方法及基于周长平方-面积比的形状判别方法,能够较好地区分瘀斑选区和“虚假选区”,取得较好的检测效果。最后,在瘀点的检测中,为了去除舌面阴影块的干扰,采用了数学形态学中的Top-hat变换;在图像的分割上,提出了一种基于灰度直方图匹配的阈值设置方法,能够较好地对图像进行分割;在瘀点的辨识方面,先采用区域生长法扩展局部区域,最后通过形态学的击中击不中变换去除不规则区域而保留瘀点,达到检测的效果。本文通过相关实验证明了以上方法的有效性与实用性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-14
  1.1 课题背景与研究意义  9-10
  1.2 中医舌诊及舌瘀斑、瘀点简介  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-12
  1.4 本文研究内容  12-14
第2章 瘀斑、瘀点图的预处理  14-23
  2.1 瘀斑、瘀点的定义  14
  2.2 数学形态学的基本概念  14-16
  2.3 舌面干扰信息及其特征  16-19
    2.3.1 反光点周围阴影的干扰  16-17
    2.3.2 舌边阴影的干扰  17
    2.3.3 阴影块的干扰  17-18
    2.3.4 裂纹的干扰  18-19
    2.3.5 其它干扰  19
  2.4 舌面干扰的去除  19-20
    2.4.1 反光点周围阴影的去除  19-20
    2.4.2 舌边阴影的去除  20
  2.5 图像颜色空间选择及平滑处理  20-22
  2.6 本章小结  22-23
第3章 舌瘀斑的检测方法  23-43
  3.1 图像低通滤波  23-26
    3.1.1 均值滤波  24
    3.1.2 中值滤波  24
    3.1.3 几种频率域低通滤波  24-25
    3.1.4 数学形态学开-闭滤波  25-26
  3.2 分水岭算法  26-29
    3.2.1 分水岭算法的基本思想  27
    3.2.2 测地距离  27-28
    3.2.3 沉浸算法  28-29
  3.3 舌瘀斑的分水岭分割  29-34
    3.3.1 基于图像梯度的分水岭分割  29-31
    3.3.2 基于标记的分水岭分割  31-34
  3.4 虚假选区的去除  34-38
    3.4.1 舌边选区的去除  34-36
    3.4.2 特定选区的去除  36-37
    3.4.3 其它选区的去除  37-38
  3.5 瘀斑的后期判断  38-39
  3.6 实验  39-41
  3.7 本章小结  41-43
第4章 舌瘀点的检测方法  43-61
  4.1 阴影块的去除及图像增强  43-47
    4.1.1 高通模板滤波  43-44
    4.1.2 差图像的高通滤波  44
    4.1.3 几种频率域高通滤波  44
    4.1.4 小波滤波  44-45
    4.1.5 数学形态学Top-hat滤波  45-47
  4.2 瘀点的分割  47-53
    4.2.1 常用的阈值分割方法  47-48
    4.2.2 基于灰度高度的全局分量分割  48-49
    4.2.3 基于灰度直方图匹配的局部分量分割  49-53
    4.2.4 合并分割图像  53
  4.3 瘀点的辨识  53-58
    4.3.1 基于形状的瘀点辨识  53-56
    4.3.2 基于Gabor滤波器的瘀点辨识  56-58
    4.3.3 两种方法的实验比较  58
  4.4 实验  58-60
  4.5 本章小结  60-61
结论  61-62
参考文献  62-67
致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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