[发明专利]基于二分光反射模型的中医舌苔湿度的计算机分析方法

摘要

基于二分光反射模型的中医舌苔湿度的计算机分析方法,属医学图像处理领域。该方法是采用图象摄取装置实现舌图象的采集,并将图象传输至计算机,在计算机中按基于二分光反射模型的舌苔湿度分析方法步骤实现舌苔湿度的自动分析、判别。舌苔湿度分析归结为确定舌表面含水量的多少,根据二分光反射模型,舌表面的水膜直接影响其反射特性。由此首先检测舌苔图象上的较高亮度区域,再从中排除白色本色区域及平整光滑区域,得到由水膜引起的亮斑区,最后依据亮斑区域的有无、大小、平均相对亮度得到舌苔湿度分类结果。该分析方法利用图象处理相关理论能实现舌苔湿度的计算机自动分析及分类,其结果作为中医辨证的依据。

主权项

1、基于二分光反射模型的中医舌苔湿度的计算机分析方法，是由机械平台与标准光源形成舌图象的采集环境，数码相机用于获得的数字化舌图象，并将图象传输至计算机，在计算机中完成从输入舌图象中得到各象素点的RGB值，进行分割，将舌体部分与背景相分离，本发明的特征在于该方法还依次包括下述步骤：1)在计算机中完成从输入舌图象中得到各象素点的RGB值，进行分割，将舌体部分与背景相分离；2)根据二分光反射模型机理，舌苔表面水膜反光将形成亮斑，通过计算图象区域相对亮度可实现对亮斑区域的识别，首先将舌苔图象分为若干小区，计算各区的相对亮度，相对亮度计算方法为其中l为小子区的平均亮度，L为整个舌苔的平均亮度，Dl大于阈值Dh，则该子区为较高亮度区；Dl小于Dh，则该子区非较高亮度区；Dh经实验认为应取0.08至0.17，采用区域生长法按8邻域归并较高亮度子区，得到较高亮度区域；3)根据较高亮度区各象素点在RGB彩色空间的分布特征，区分舌苔表面水膜反射造成的亮斑区与白色本色区，对密度中心的位置进行分析，计算其中C为高亮度区域象素点在RGB彩色空间中分布的密度中心，A为离原点最近的象素位置，B为离原点最远的象素位置，C、A、B均为向量，若DC大于零表示密度中心偏上，则该区域为白色本色区，若DC小于零表示密度中心位置偏向坐标原点，则该区域为水膜白色亮斑区；4)依据较亮区域的亮度梯度，以区分水膜亮斑区与平整光滑舌苔表面形成的亮斑区，这里的梯度包括边缘梯度及内部梯度两部分，边缘梯度是亮斑与本色区之间的亮度梯度：其中DL为较亮区域的平均亮度值；l右～l下为该较亮区域的某一边缘子区的右、左、上、下相邻本色子区的平均亮度值，若某一方向上边缘子区不与本色区相邻，则相应的绝对值项为零，t为边缘子区相邻本色子区数目，Nedge为该亮度区域的边缘子区数，内部梯度是亮斑内部子区间的亮度梯度：其中l为较其中l为较亮区域内部某一子区的平均亮度值，其中l右、l下为该子区右边及下边子区的平均亮度值，Nin为该较亮区域内部子区数，计算高亮度区域的边缘梯度、内部梯度均值Gedge、Gin，并得到两者乘积；将乘积与阈值Z比较，以判断该区域是水膜亮斑区或平整光滑区，乘机小于Z，则为平整光滑区，反之为水分形成亮斑区，其中Z通过试探法得到，可取Z＝0.002；5)根据所得水膜亮斑区域的平均相对亮度值Daver(即所有水膜亮斑区域相对亮度值Dl的平均值)确定舌苔润燥程度，并分类，无亮斑为燥苔，Daver＜0.16是润苔，Daver＞0.16是水滑苔；6)输出湿度分类结果。