[发明专利]基于图像分析的中医面色识别和检索方法

说明书

技术领域

本发明以中医面象为研究对象，根据面色和脏腑健康状况的对应关系，利用计算机视觉理论以及图像分析和识别技术，提取输入面象的面色信息，根据颜色特征向量的相似度从数据库中检索出相似面象，并给出相似面象定性的诊断结果，提供客观化识别和检索平台。

背景技术

中医学之精髓在于“辨证施治”，而“望、闻、问、切”四种诊断方法又是完成“辨证施治”的重要依据。“望”是中医四诊的最重要内容之一，中医面诊是中医“望诊”中最为常用和最具临床应用价值的诊法之一，其现代化的程度对整个中医学的发展有着极其深远的意义。中医学认为，人体是一个有机的整体，面部犹如反映人体生理病理的一面镜子，望五官神色变化，可直接诊察脏腑病变。传统的望诊都是依靠医生的目视观察进行判断分析，并用语言文字描述，主观依赖性强，缺乏客观化、定量化的依据。望诊涉及病人所处环境、精神状态、医生的经验和主观因素等，造成了对颜色等的判别因人因地而异。受许多条件的限制，长期以来中医难以精确记录和保存舌象、面象等资料，这给临床、教学、科研带来很多不便，也不利于学术交流，使得中医在现代化的道路上举步维艰。

目前，人们对望诊(主要是观面色，故也可称为面诊或色诊)的信息化研究还很初步。为此，本发明针对中医面诊临床特点，建立了一个客观化的中医面色识别和检索系统，为中医面诊数字化提供定量化依据。本发明依靠计算机视觉方面的研究，建立了一个客观化、定量化的信息平台，利用各种统计方法，实现中医面色的自动识别。图像检索技术自上个世纪以来已成为一个越来越受到人们关注的研究领域。伴随着数字化影像技术在医学临床工作中的普遍应用，大量的图像数据也随之产生。如何有效地组织、管理和检索医学图像成为当前迫切需要解决的问题。传统的医学图像检索方法通常采用基于文本信息的人工标注方法，这种方法费时费力，并且标注结果因人而异。根据文本信息进行检索时，由于个人对图像内容的理解不同，检索结果往往不够理想，从而严重影响了图像在诊断过程中作用的发挥。本发明以基于内容的图像检索技术为依据，根据图像的颜色信息，建立特征向量空间进行检索，将其应用于面诊图像的检索，可以为中医大夫提供一种方便直观的图像检索方法，对医学临床、教学、科研以及图像归档和通信系统具有重要的研究意义。

发明内容

本发明的主要思想是：设计一个面向中医面诊的检索和识别平台，方便用户和医生进行查询。当用户输入待查询面象，通过人脸检测，五官定位等技术分割人脸，提取脏腑对应区域的面色作为特征向量，据此进行输入图像的面色识别，并计算其与面象特征库中的数据的相似度，排序后返回相似度高的面象，同时给出相似样本面象的病症描述。

1、面象的采集

面象的采集环境：

(1)选用代表日光的标准光源D65；

(2)显色指数为84～95，色温为6500K；

(3)照明光源的几何条件按照国际照明委员会推荐的45/0(照明/观测)安排光路；

(4)图像采集设备的彩色深度为24bit，白平衡为日光类型；

采集的面象通过USB接口输入到计算机中，对每个病人的样本图片进行面色类别，面色特征和病症标注，建立面象与症状数据库；

2、人脸检测与区域分割

人脸区域在中医领域被分成了五个部分，每个部分对应了不同的内脏，并且内脏的病变可以改变人脸对应区域的颜色的变化。因此一张样本面象，我们不需要使用全部作为诊断特征，只需要对应区域的一部分皮肤块。本发明将人脸图分割成五个部分(如图1)，需要提取五个部分相应的皮肤块。

2.1人脸检测

目前，人脸检测方面的技术相对比较成熟，可以借鉴已有的方法。本发明采用的是类Haar特征的人脸检测算法，因面象图片都是在同一环境下采集的背景相对简单的正面人脸图像，此算法处理速度较快，至多1s钟就可以得到人脸区域，满足我们的实时性要求。在该部分，我们输入在上述环境下采集的图像，使用类Haar人脸检测算法，去除背景干扰，得到图像的人脸区域，缩小后期的处理范围。

2.2瞳孔定位和图像旋转

本发明采用基于Gabor变换的人眼定位方法，利用Gabor变换后的图像在眼睛处幅值较大的特点，通过投影方法得到人眼的坐标。可以分为3步，如图2所示：

1)将提取的人脸区域图像进行直方图归一化处理；

2)对直方图归一化的人脸图像进行3级8方向的Gabor变换；

3)计算图像的水平投影和垂直投影，分析投影图的谷值和峰值，得到眼睛坐标。