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彩色图象分割及其在中医舌图象处理中的应用

作　者: 任继军
导　师: 何明一
学　校: 西北工业大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 中医现代化图象分割 ROI Ostu算法 SOFMNN OpenCV
分类号: R241
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 211次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着科学技术和医用科技的不断发展,中医中传统的“望闻问切”四诊法也面临着技术实现的现代化。‘望’诊,尤其是其中的舌珍是中医四诊的重要内容,它通过观察舌象的变化了解机体的生理功能和病理变化,对许多病症的前期确诊有着非常重要的意义。然而传统的舌珍是通过人眼观察舌象,会不可避免地引入人为的、主观的、不利于获取指标精确化的因素,给舌诊的进一步发展带来严重的困难。因此,将现代的信息处理技术和中医专家的临床经验结合起来,实现中医舌珍的定量化、客观化、标准化,是发展中医舌诊的必出之路。舌诊医疗中,病人的舌图象可以通过数字采集仪器(如数码相机等)获得。获得图象后,必须首先实现对目标区域进行智能化分割,因此,舌图象分割成为连接图象采集和图象处理与分析的重要一环,它的分割质量将直接影响到后续的舌图象分析工作。本文根据舌图象的特点,提出了将感兴趣区域(Region OfInterest ROI)应用在对舌图象分割的预处理中,并使用了一种简单的基于灰度空间图象投影的方法成功地实现了感兴趣区域的自动提取。然后,在经过对许多已有的图象分割算法的学习消化后,结合舌图象本身的一些特点,提出并实现了一种基于RGB空间自动阈值选取和灰度空间分割处理的算法,显著的减少了运算复杂度和数据量,提高了处理速度。另外,在对分割处理后的舌图象进行区域划分的研究中,结合神经网络的一些特点,使用了自组织特征神经网络(SOFMNN)方法在灰度空间进行区域划分,试验证明了该方法的有效性。最后介绍了开源图象处理库OpenCV,使用VC+OpenCV平台,在彩色空间中实现了金字塔结构分裂合并方法和基于区域灰度差生长准则的区域生长法的彩色舌图象分割,降低了处理的复杂度,效果也令人满意。

全文目录

中文摘要  5-6
英文摘要  6-8
第一章绪论  8-12
  1．1 课题研究的背景和意义  8-9
  1．2 该领域目前的研究状况  9-11
  1．3 本文的主要工作和内容安排  11-12
第二章舌图象分割基础  12-20
  2．1 图象分割概述  12-17
  2．2 舌图象获取平台  17-18
  2．3 舌图象分割的研究内容  18-20
第三章灰度空间舌图象分割方法研究  20-36
  3．1 舌图象ROI自动提取研究  20-24
  3．2 自动阈值选取的舌图象分割方法  24-28
  3．3 基于自组织特征映射神经网络的舌图象区域分割方法  28-36
第四章彩色空间舌图象分割方法研究  36-45
  4．1 OPENCV特点简介  36
  4．2 基于金字塔结构的分裂—合并方法实现舌图象分割  36-41
  4．3 基于区域生长法实现的舌图象分割  41-45
第五章总结与展望  45-53
  5．1 总结  45
  5．2 进一步的研究方向  45-53
参考文献  53-56
硕士期间撰写的论文  56-57
致谢  57-58

彩色图象分割及其在中医舌图象处理中的应用

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