[发明专利]一种基于移动终端的中医舌象分析系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，特别涉及一种基于移动终端的中医舌象分析系统及分析方法。

背景技术

随着计算机技术的发展,现代图像处理技术使得中医舌诊客观化、定量化、标准化成为了可能，国内成功地研制了相应的舌象自动分析仪，通过图像处理技术对舌图像的舌质颜色、舌苔厚薄、纹理特征等进行处理，通过舌图像的多种参数及量化特征，依据统计模式识别方法，建立了舌象分析系统。现有舌象自动分析仪主要由数码相机的图像采集系统和照明系统硬件部分以及舌体分割、苔质分离、苔质色彩模式识别以及舌苔纹理、厚度的认定等软件部分组成。

现有舌象自动分析仪的不足之处主要为：

1)舌象分析系统或自动识别系统不能处理非完全信息问题，而中医舌象复杂环境下非完全信息问题是普遍存在的。

2)操作复杂，不易携带，舌体轮廓提取智能化程度不高或者边缘曲线比较粗糙，用户普及度不高，尚不能满足用户随时随地使用舌象分析系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于移动终端的中医舌象分析系统，其简易方便，能够自动识别舌象非完全信息并进行处理，保证了诊断分析结果的稳定准确，用户可随时随地进行舌象诊断，获知自身的健康水平，实现了足不出户看医生。本发明还提供了一种基于移动终端的中医舌象分析方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于移动终端的中医舌象分析系统，包括移动终端和服务器，所述移动终端用于采集舌头图像并发送到服务器，所述服务器用于接收所述移动终端发出的舌头图像并进行处理、分析，然后将分析结果发送到移动终端。

进一步地，所述移动终端设置有：

摄像头，用于拍摄并采集舌头图像；

第一预处理模块，用于判断图像质量并进行相应的白平衡处理；

图像发送模块，用于向服务器发送舌头图像。

进一步地，所述所述服务器上设置有：

图像接收模块，用于接收由图像发送模块发出的舌头图像；

第二预处理模块，用于对图像接收模块接收到的舌头图像进行中值滤波并检测是否含有舌象；

图像处理模块，用于对经第二预处理模块处理后的舌头图像进行舌体分割和质苔分离，从而得到舌质图像和舌苔图像；

舌象分析模块，用于对舌质图像和舌苔图像进行分析并提供舌象分析结果。

结果反馈模块，用于将舌象分析结果发送到移动终端。

优选地，所述移动终端为智能手机。

一种基于移动终端的中医舌象分析方法，包括以下步骤：

S1、移动终端采集舌头图像并发送到服务器；

S2、服务器接收所述移动终端发出的舌头图像并进行处理、分析，然后将分析结果发送到移动终端。

进一步地，所述步骤S1具体包括以下分步骤：

S11、检测环境光照值，通过移动终端的光线传感器获取周围环境的光照值，预先设定光照值取值范围，当检测到的环境光照值不在预先设定的光照值取值范围内时，将拍照不成功；

S12、舌头对中处理，设置拍摄预览框，用户通过调整拍摄位置使舌头呈现在预览框中，然后进行拍摄；

S13、移动终端的第一预处理模块对步骤S12中拍摄采集到的图像进行白平衡处理，从而获得符合图像质量要求的舌头图像，所述白平衡处理采用基于动态阀值的自动白平衡法；

S14、移动终端的图像发送模块将步骤S13中获得的舌头图像发送到服务器。

进一步地，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、图像接收模块接收由图像发送模块发出的舌头图像；

S22、第二预处理模块对步骤S21中得到的舌头图像进行中值滤波并检测是否含有舌象；

S23、图像处理模块对经步骤S22处理后的舌头图像进行舌体分割和舌质、舌苔分离，从而得到舌质图像和舌苔图像；

S24、舌象分析模块对步骤S23中得到的舌质图像和舌苔图像进行分析，并得出舌象分析结果。

S25、结果反馈模块将步骤S24中得出的舌象分析结果发送到移动终端。

优选地，所述步骤S22中的检测是否含有舌象采用霍夫森林目标检测算法。

优选地，所述步骤S23包括以下子步骤：

S231、采用迭代能量最小化分割算法对步骤S22处理后的舌头图像进行舌体分割，并提取舌体图像；