一種多規(guī)則融合的隨機(jī)游走舌像提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種能夠全自動(dòng)地將舌頭圖像從臉部、嘴唇和牙齒等背景區(qū)域提取出 來(lái)的多規(guī)則融合的隨機(jī)游走舌像提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 舌診是中醫(yī)四診中望診的主要內(nèi)容，是中醫(yī)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)中的一項(xiàng)特色診斷方法。傳 統(tǒng)的舌診主要依靠中醫(yī)大夫?qū)Σ∪松嘞竦纳噘|(zhì)、舌苔的顏色、紋理、形狀、厚薄等特征進(jìn)行 主觀辨識(shí)，從而對(duì)病人的病情病況做出合理的推斷。傳統(tǒng)的舌診主要依賴于中醫(yī)大夫的診 斷經(jīng)驗(yàn)，并且舌診的結(jié)果容易受到人為主觀和客觀環(huán)境的影響。因而，目前一些研宄者利用 暗箱或數(shù)字成像設(shè)備拍攝舌體圖像，然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)舌像特征進(jìn)行定量的檢測(cè)和分析， 即舌診客觀化。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)舌像的定量化檢測(cè)和分析，首先一個(gè)重要的工作就是將舌體圖 像從背景區(qū)域(如：牙齒、嘴唇和臉部）提取出來(lái)，即舌像提取。舌像提取的自動(dòng)化程度是舌 診客觀化智能化程度的重要標(biāo)志之一，同時(shí)舌像提取的準(zhǔn)確程度直接影響到后續(xù)定量化檢 測(cè)的結(jié)果。因此，準(zhǔn)確快速的舌像提取方法研宄具有重要的意義和作用。目前，由于舌像具 有多樣性，一些舌像提取方法自身存在著局限性，不能將有苔舌像正確的提取出來(lái)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的就是提供一種準(zhǔn)確度高、可靠性好、實(shí)用性強(qiáng)、成本低的多規(guī)則融合 的隨機(jī)游走舌像提取方法。
[0004] 本發(fā)明中的多規(guī)則融合的隨機(jī)游走舌像提取方法，是一種采用彩色圖像處理技 術(shù)，利用帶有壓縮規(guī)則的滑降算法和多規(guī)則融合的隨機(jī)游走算法，在舌像中搜索目標(biāo)舌像 區(qū)域的舌像提取算法，其包括以下四個(gè)步驟： 1、利用帶有壓縮規(guī)則的滑降算法對(duì)原圖像進(jìn)行初始分割，從而獲取初始區(qū)域集，該滑 降算法的具體步驟如下： (1.1) 掃描原圖像，找到圖像中的一個(gè)非零像素作為種子點(diǎn)； (1.2) 將種子像素添加到目標(biāo)區(qū)域，并將種子像素壓入棧中，最后從原圖像中取出種子 像素； (1. 3)從棧中彈出一個(gè)種子像素； (1. 4)對(duì)于種子像素的每個(gè)鄰域像素，若種子像素與鄰域像素的色調(diào)和亮度差異小于 閾值，則將鄰域像素加入到目標(biāo)區(qū)域，并將鄰域像素壓入棧中，并從原圖像中刪除該鄰域像 素； (1.5) 重復(fù)（1.3)和（1.4)，直到棧為空為止； (1.6) 計(jì)算（1.3)、（1.4)和（1.5)所生成的目標(biāo)區(qū)域面積，若面積小于閾值，則舍棄當(dāng) 前目標(biāo)區(qū)域； (1. 7)重復(fù)（I. 1)到（1. 6)，直到原圖像中不包含任何非零像素。
[0005] 2、利用一種新的復(fù)合權(quán)函數(shù)，建立加權(quán)圖，并進(jìn)行簡(jiǎn)約（即將加權(quán)圖化簡(jiǎn)為鄰近區(qū) 域網(wǎng)絡(luò)，也就是只有那些鄰近區(qū)域間才可能連通的網(wǎng)絡(luò))，該復(fù)合權(quán)函數(shù)如下所示：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種多規(guī)則融合的隨機(jī)游走舌像提取方法，其特征在于：它其包括以下四個(gè)步驟： (1) 、利用帶有壓縮規(guī)則的滑降算法對(duì)原圖像進(jìn)行初始分割，從而獲取初始區(qū)域集，該 滑降算法的具體步驟如下： (1. 1)掃描原圖像，找到圖像中的一個(gè)非零像素作為種子點(diǎn)； (1.2)將種子像素添加到目標(biāo)區(qū)域，并將種子像素壓入棧中，最后從原圖像中取出種子 像素； (1. 3)從棧中彈出一個(gè)種子像素； (1. 4)對(duì)于種子像素的每個(gè)鄰域像素，若種子像素與鄰域像素的色調(diào)和亮度差異小于 閾值，則將鄰域像素加入到目標(biāo)區(qū)域，并將鄰域像素壓入棧中，并從原圖像中刪除該鄰域像 素； (1.5) 重復(fù)（1.3)和（1.4)，直到棧為空為止； (1.6) 計(jì)算（1.3)、（1.4)和（1.5)所生成的目標(biāo)區(qū)域面積，若面積小于閾值，則舍棄當(dāng) 前目標(biāo)區(qū)域； (1.7) 重復(fù)（I. 1)到（1.6)，直到原圖像中不包含任何非零像素； (2) 、利用下述的復(fù)合權(quán)函數(shù)，建立加權(quán)圖，并進(jìn)行簡(jiǎn)約，該復(fù)合權(quán)函數(shù)如下所示：
其中，??和岸是權(quán)系數(shù)，ae[0,l]，盧e[0，l]，〇;+盧=1，IjP I j為像素i和像素j的亮 度，Hi和Hj為像素i和像素j的色調(diào)，丨4 - & I代表像素i和像素j的亮度差異，丨盡-1 代表像素i和像素j的色調(diào)差異； 該建立加權(quán)圖并簡(jiǎn)約的算法具體步驟如下： (2. 1)創(chuàng)建鄰接表表頭數(shù)組，其中的每個(gè)元素代表一個(gè)初始區(qū)域； (2. 2)若區(qū)域A與區(qū)域B是相鄰的，則執(zhí)行（2. 3)到（2. 7); (2. 3)創(chuàng)建一個(gè)從區(qū)域A到區(qū)域B的邊結(jié)點(diǎn)； (2. 4)將新的邊結(jié)點(diǎn)的標(biāo)志設(shè)置為B ; (2. 5)根據(jù)復(fù)合權(quán)函數(shù)的計(jì)算公式計(jì)算區(qū)域A和區(qū)域B的權(quán)值，設(shè)置新邊結(jié)點(diǎn)的權(quán)值， 并設(shè)置新邊結(jié)點(diǎn)的后繼為空； (2. 6)將新的邊結(jié)點(diǎn)連接到區(qū)域A的鏈表末尾； (2. 7)采取如（2. 3)到（2. 6)同樣的方法，創(chuàng)建從區(qū)域B到區(qū)域A的邊結(jié)點(diǎn)； (3) 、利用一種多規(guī)則融合的隨機(jī)游走算法來(lái)進(jìn)行最終的聚類分割，生成舌體區(qū)域圖 像，將與原圖像中心位置的平均距離最近的最大區(qū)域作為初始種子， 上述多規(guī)則融合的隨機(jī)游走算法的具體步驟如下： (3. 1)利用前述的自動(dòng)選取種子的方法，找到原圖像中的初始種子； (3. 2)初始化訪問(wèn)標(biāo)記數(shù)組為false ; (3. 3)若當(dāng)前種子未被訪問(wèn)，則繼續(xù)以下步驟； (3. 4)設(shè)置當(dāng)前種子的訪問(wèn)標(biāo)記為true ; (3. 5)記錄下當(dāng)前的種子區(qū)域，并將當(dāng)前種子區(qū)域添加到目標(biāo)區(qū)域； (3. 6)對(duì)于所有當(dāng)前種子區(qū)域的鄰接區(qū)域，當(dāng)種子區(qū)域與鄰接區(qū)域間的權(quán)值大于閾值， 或者當(dāng)前種子區(qū)域被帶有舌質(zhì)像素的鄰接區(qū)域上下或左右閉包，則以鄰接區(qū)域作為新的種 子區(qū)域，遞歸執(zhí)行（3. 3)到（3. 6); (4)、利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子修整目標(biāo)區(qū)域，消除舌像區(qū)域上的小孔，得到目標(biāo)舌像，該過(guò) 程的步驟如下： (4. 1)將步驟（3)處理得到的結(jié)果圖像轉(zhuǎn)換成黑白模板圖像； (4. 2)對(duì)該黑白模板圖像利用形態(tài)學(xué)算子膨脹和腐蝕進(jìn)行處理，得到處理后的黑白模 板圖像； (4. 3)將原始舌像和處理后的黑白模板圖像進(jìn)行與運(yùn)算，從而得到最終的目標(biāo)舌像。
【專利摘要】一種多規(guī)則融合的隨機(jī)游走舌像提取方法，包括以下步驟，利用帶有壓縮規(guī)則的滑降算法對(duì)原圖像進(jìn)行初始分割，從而獲取初始區(qū)域集，利用一種新的復(fù)合權(quán)函數(shù)，建立加權(quán)圖，并進(jìn)行簡(jiǎn)約，利用一種多規(guī)則融合的隨機(jī)游走算法來(lái)進(jìn)行最終的聚類分割，生成舌體區(qū)域圖像，最后，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子修整目標(biāo)區(qū)域，消除舌像區(qū)域上的小孔，得到目標(biāo)舌像。本發(fā)明的隨機(jī)游走舌像提取方法，智能化程度高，整個(gè)提取過(guò)程全自動(dòng)完成，極大的提高了隨機(jī)游走算法的效率，減少了舌像提取所需要的時(shí)間，能夠從帶有舌苔的圖像中成功準(zhǔn)確提取出舌像。
【IPC分類】G06K9-00, G06K9-46
【公開(kāi)號(hào)】CN104766068
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510185065
【發(fā)明人】朱明峰, 杜建強(qiáng), 張康, 何揚(yáng)名, 丁成華
【申請(qǐng)人】江西中醫(yī)藥大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年7月8日
【申請(qǐng)日】2015年4月20日