[发明专利]一种基于K-PLS回归模型的中医舌图像颜色校正方法

摘要

本发明公开了一种基于K-PLS回归模型的中医舌图像颜色校正方法，属于计算机图像处理和中医学交叉学科领域。本发明设计了一种基于核偏最小二乘回归模型的中医舌图像颜色校正方法，将不同光照环境下的舌图像校正到统一标准下，以克服舌象仪的光照差异导致的舌图像颜色呈现不一致问题，使得数字化中医舌象分析结果更加客观、准确。本发明利用舌象仪对标准色标卡进行拍摄采集，然后选取该图像中色标的色标样本，并以色标中各颜色的标准色度值为目标值，进行K-PLS回归的模型训练，得到色标实际采集值与色标标准值之间的训练模型，使用此训练模型对该拍摄环境下所拍摄的实际舌图像进行颜色回归校正，最终得到颜色校正后的中医舌图像。

主权项

一种基于K‑PLS回归模型的中医舌图像颜色校正方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：色标图像采集；在进行色标图像采集时，使用具有标准色度值的色标卡，即该色标卡的每个色块的D65标准光源下的标准R、G、B色度值都是有官方测量所给出，且拍摄时光照环境不可过暗或过亮，以致无法识别；步骤2：训练样本点的选取；步骤2.1：样本点的选取；在每个色块内选取固定30*30的区域，并求取该区域内R、G、B三分量的平均值，作为该色块的样本点色度值；步骤2.2：从RGB颜色空间转换到CIE L*a*b*颜色空间；选择在CIELAB空间进行K‑PLS回归模型的建模，将所有样本点色度值和标准色度值全部从RGB颜色空间转换到CIE L*a*b*颜色空间，并作为最终的训练样本值和目标值用于K‑PLS回归模型的训练和测试，CIE L*a*b*颜色空间的平均色差公式如下：ΔECIE(L*,a*,b*)‾=[(ΔL*)2+(Δa*)2+(Δb*)2]1/2/N]]>其中，表示两颜色CIE L*a*b*颜色空间的平均色差值，ΔL*、Δa*和Δb*分别表示两颜色L*、a*、b*三分量的差值，N表示用于训练的色标卡中色块的数量；步骤3：K‑PLS回归模型的训练；在训练时，选择非线性核函数，并对上述得到的CIE L*a*b*空间的N个训练样本和目标值进行回归训练建模，得到回归系数；步骤4：基于训练模型对中医舌图像进行颜色校正；在相同光照环境下，采集到中医舌图像后，使用训练模型进行回归校正，从而得到CIE L*a*b*颜色空间的校正结果，最后再将舌图像的所有像素值从CIE L*a*b*颜色空间转换回RGB颜色空间储存并输出。