CN104700363A - 舌象反射区域的去除方法和去除装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种舌象反射区域的去除方法，包括：获取处于HSV色彩空间的舌部图像；根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；消除所述舌部图像中的反射区域。相应地，本发明还提出了一种舌象反射区域的去除装置。通过本发明的技术方案，可以有效消除舌象上的亮点，避免影响对舌象的处理分析结果。

Description

舌象反射区域的去除方法和去除装置

技术领域

本发明涉及舌象处理技术领域，具体而言，涉及一种舌象反射区域的去除方法和一种舌象反射区域的去除装置。

背景技术

传统中医（TCM，Traditional Chinese Medicine）源远流长，至今已有超过两千年历史。在传统中医的发展过程中，逐渐建立起了“望”、“闻”、“问”、“切”的诊疗手段。其中，对于舌象的查看，则属于“望”中不可或缺的一部分。

舌象是体现出人体内的经络和器官状况的一面“镜子”，能够有效反映出人体的健康与否。然而舌象的查看需要丰富的经验，需要不断地诊断过程来练习，不易学习。因此，相关技术中提出了通过计算机图像识别技术，以期得到定量的、标准化的舌象分析方法，从而简化基于舌象的诊断过程。

然而，由于口腔内不断分泌唾液，使得在舌头上总是存在一些水膜；当对舌头进行图像获取时，这些水膜会由于反射光线而表现为舌象上的“亮点”，从而导致在舌象处理过程中影响分析结果，甚至得到错误的分析结果。

因此，如何有效去除舌象上的亮点，避免分析错误，成为目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种新的舌象反射区域的去除技术，可以有效消除舌象上的亮点，避免影响对舌象的处理分析结果。

有鉴于此，本发明提出了一种舌象反射区域的去除方法，包括：获取处于HSV色彩空间的舌部图像；根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；消除所述舌部图像中的反射区域。

在该技术方案中，由于舌头表面的水膜等，导致在获取的舌象（舌部图像）上会出现对应的反射区域，即表现为舌象上的亮点或白点等；而在HSV色彩空间中，当白色的程度越高时，相应的饱和度数值越小、亮度数值越大，并能与其他颜色有效区域开来，从而通过对饱和度和亮度的数值判断，即可有效地区分和识别出舌象上的亮点，即反射区域，并去除反射区域。

其中，单位区域的大小可以由用户根据实际需求进行设置，当单位区域的面积较大时，则对于舌象的分析处理的数据量更小，有助于降低对处理终端的硬件需求和缩短处理时间；当单位区域的面积较小时，比如单位区域为舌象上的一个像素点，则分析过程更为细致，有助于得到更为准确的分析处理结果。

在上述技术方案中，所述判断每个单位区域是否为反射区域的过程包括：判断每个单位区域是否满足：对应的饱和度的数值小于或等于预设的饱和度阈值、且对应的亮度的数值大于或等于预设的亮度阈值；若满足，则判定为反射区域，否则判定为非反射区域。

在该技术方案中，根据HSV色彩空间中，白色的程度越高时，饱和度的数值越小、亮度的数值越大，从而通过为饱和度设置最小阈值、为亮度设置最大阈值，有助于准确获取舌象上的每个单位区域内的白色程度，并进而识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，所述判断每个单位区域是否为反射区域的过程包括：计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系；若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

在该技术方案中，由于每张舌象的拍摄条件、环境、参数设置等的不同，使得舌象在整体上的明暗、对比度等都不相同，如果使用统一的饱和度阈值、亮度阈值，可能不能够体现出舌象拍摄时的真实情况，甚至使得判断结果不准确。因此，通过对每个单位区域与整个舌象之间的相对关系（饱和度相对关系和亮度相对关系），能够消除由于拍摄情况的不同而导致的舌象差异，避免单纯使用统一的饱和度阈值、亮度阈值而可能导致的识别不准确，避免对舌象分析处理结果造成不良影响。

在上述任一技术方案中，当前单位区域对应的饱和度相对关系的数值为所述当前单位区域对应的亮度相对关系的数值为当所述饱和度相对关系的数值大于或等于预设的第一参数阈值、且所述亮度相对关系的数值大于或等于预设的第二参数阈值时，判定所述当前单位区域为反射区域；其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

在该技术方案中，通过提出对具体的饱和度相对关系、亮度相对关系的计算公式，实现了对每个单位区域的饱和度数值、亮度数值的归一化处理，体现出每个单位区域的饱和度、亮度与舌象上的其他区域之间的相对关系，从而有助于准确地识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，所述获取处于HSV色彩空间的舌部图像的过程之前，还包括：获取待处理的舌部图像；若所述待处理的舌部图像不处于HSV色彩空间，则将所述待处理的舌部图像转换至HSV色彩空间。

在该技术方案中，通过对舌象的色彩格式进行识别，从而能够自动对舌象进行色彩空间的变换，无需用户手动转换，降低了用户处理的复杂度，有助于提高对舌象的处理效率。

本发明还提出了一种舌象反射区域的去除装置，包括：图像获取单元，用于获取处于HSV色彩空间的舌部图像；区域判断单元，用于根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；区域消除单元，用于消除所述舌部图像中的反射区域。

在该技术方案中，由于舌头表面的水膜等，导致在获取的舌象（舌部图像）上会出现对应的反射区域，即表现为舌象上的亮点或白点等；而在HSV色彩空间中，当白色的程度越高时，相应的饱和度数值越小、亮度数值越大，并能与其他颜色有效区域开来，从而通过对饱和度和亮度的数值判断，即可有效地区分和识别出舌象上的亮点，即反射区域，并去除反射区域。

其中，单位区域的大小可以由用户根据实际需求进行设置，当单位区域的面积较大时，则对于舌象的分析处理的数据量更小，有助于降低对处理终端的硬件需求和缩短处理时间；当单位区域的面积较小时，比如单位区域为舌象上的一个像素点，则分析过程更为细致，有助于得到更为准确的分析处理结果。

在上述技术方案中，所述区域判断单元具体用于：判断每个单位区域是否满足：对应的饱和度的数值小于或等于预设的饱和度阈值、且对应的亮度的数值大于或等于预设的亮度阈值，若满足，则判定为反射区域，否则判定为非反射区域。

在该技术方案中，根据HSV色彩空间中，白色的程度越高时，饱和度的数值越小、亮度的数值越大，从而通过为饱和度设置最小阈值、为亮度设置最大阈值，有助于准确获取舌象上的每个单位区域内的白色程度，并进而识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，所述区域判断单元具体用于：计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系，其中，若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

在该技术方案中，由于每张舌象的拍摄条件、环境、参数设置等的不同，使得舌象在整体上的明暗、对比度等都不相同，如果使用统一的饱和度阈值、亮度阈值，可能不能够体现出舌象拍摄时的真实情况，甚至使得判断结果不准确。因此，通过对每个单位区域与整个舌象之间的相对关系（饱和度相对关系和亮度相对关系），能够消除由于拍摄情况的不同而导致的舌象差异，避免单纯使用统一的饱和度阈值、亮度阈值而可能导致的识别不准确，避免对舌象分析处理结果造成不良影响。

在上述任一技术方案中，所述区域判断单元具体用于：在当前单位区域对应的饱和度相对关系的数值为所述当前单位区域对应的亮度相对关系的数值为的情况下，若所述饱和度相对关系的数值大于或等于预设的第一参数阈值、且所述亮度相对关系的数值大于或等于预设的第二参数阈值，则判定所述当前单位区域为反射区域；其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

在该技术方案中，通过提出对具体的饱和度相对关系、亮度相对关系的计算公式，实现了对每个单位区域的饱和度数值、亮度数值的归一化处理，体现出每个单位区域的饱和度、亮度与舌象上的其他区域之间的相对关系，从而有助于准确地识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，还包括：图像转换单元，用于在所述图像获取单元获取到的待处理的舌部图像不处于HSV色彩空间时，将所述待处理的舌部图像转换至HSV色彩空间。

在该技术方案中，通过对舌象的色彩格式进行识别，从而能够自动对舌象进行色彩空间的变换，无需用户手动转换，降低了用户处理的复杂度，有助于提高对舌象的处理效率。

通过以上技术方案，可以有效消除舌象上的亮点，避免影响对舌象的处理分析结果。

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除方法的示意流程图；

图2示出了根据本发明的实施例的识别舌象上的反射区域的示意流程图；

图3示出了根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除装置的示意框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除方法的示意流程图。

如图1所示，根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除方法，包括：步骤102，获取处于HSV色彩空间的舌部图像；步骤104，根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；步骤106，消除所述舌部图像中的反射区域。

在该技术方案中，由于舌头表面的水膜等，导致在获取的舌象（舌部图像）上会出现对应的反射区域，即表现为舌象上的亮点或白点等；而在HSV色彩空间中，当白色的程度越高时，相应的饱和度数值越小、亮度数值越大，并能与其他颜色有效区域开来，从而通过对饱和度和亮度的数值判断，即可有效地区分和识别出舌象上的亮点，即反射区域，并去除反射区域。

其中，单位区域的大小可以由用户根据实际需求进行设置，当单位区域的面积较大时，则对于舌象的分析处理的数据量更小，有助于降低对处理终端的硬件需求和缩短处理时间；当单位区域的面积较小时，比如单位区域为舌象上的一个像素点，则分析过程更为细致，有助于得到更为准确的分析处理结果。

针对上述技术方案中，如何通过饱和度和亮度的数值，以识别出舌象上的反射区域，下面结合图2进行详细说明。

图2示出了根据本发明的实施例的识别舌象上的反射区域的示意流程图。

如图2所示，根据本发明的实施例的识别舌象上的反射区域的过程包括：

步骤202，对舌象进行平滑处理。具体地，比如可以通过高斯滤波器（Gaussian filter）来消除舌象上的噪声。

步骤204，判断当前舌象是否处于HSV色彩空间，若处于，则进入步骤208，否则进入步骤206。

其中，由于舌象上的反射区域往往是由于舌头表面的唾液导致的，也即是“水”形成的“水膜”。因此，较之其他的如RGB色彩空间，“水”在HSV色彩空间中的特性更明显、更易于区分。

HSV色彩空间，即色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Value）色彩空间；由RGB色彩空间向HSV色彩空间进行转换时，可以采用下述公式：

$\left\{\begin{array}{c}V=\mathrm{MAX}(R,G,B)\\ S=\left\{\begin{array}{cc}\frac{V-\mathrm{MIN}(R,G,B)}{V},& V\≠0\\ 0,& V=0\end{array}\right.\\ H=\left\{\begin{array}{cc}\frac{20(G-B)}{V-\mathrm{MIN}(R,G,B)},& V==R\\ \frac{120+60(B-R)}{V-\mathrm{MIN}(R,G,B)},& V==G\\ \frac{240+60(R-G)}{V-\mathrm{MIN}(R,G,B)}& V==B\end{array}\right.\end{array}\right.$

其中，当H＜0、||S||≤1、||V||≤1时，H＝H+360。

步骤206，基于上述公式，将舌象由RGB色彩空间转换至HSV色彩空间。

同时，由上述公式可见：当RGB色彩空间内的“白色”越多，即“白”的程度越高时，对应于HSV色彩空间内的饱和度（S）数值越小、亮度（V）数值越大。据此，可以通过对HSV色彩空间内的饱和度和亮度的数值，识别舌象上的“白色”区域，即“水膜”导致的反射区域。

步骤208，计算舌象上的每个单位区域内的饱和度数值和亮度数值。

步骤210，根据饱和度数值和亮度数值，识别舌象上的反射区域。

基于每个单位区域内的饱和度数值和亮度数值，对于反射区域的具体判断方式有很多，下面以其中的几种方式为例进行说明：

实施方式一

预先设置饱和度阈值和亮度阈值，将当前舌象上的每个单位区域的饱和度数值与饱和度阈值比较、亮度数值与亮度阈值比较，其中：

对于舌象上的任一单位区域，若饱和度数值小于饱和度阈值、亮度数值大于亮度阈值，则判定该单位区域为反射区域；否则继续对其他的单位区域进行判定。

然而，由于每张舌象的拍摄条件、环境、参数设置等的不同，使得舌象在整体上的明暗、对比度等都不相同，如果使用统一的饱和度阈值、亮度阈值，可能不能够体现出舌象拍摄时的真实情况，甚至使得判断结果不准确。因此，可以根据每个单位区域与整个舌象之间的相对关系（饱和度相对关系和亮度相对关系），以期消除由于拍摄情况的不同而导致的舌象差异，其具体方案如下：

实施方式二

计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系，其中：

若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

比如可以预先设置饱和度相对阈值和亮度相对阈值，并通过将饱和度相对关系与饱和度相对阈值比较、将亮度相对关系与亮度相对阈值比较，从而根据比较结果，确定当前区域是否为反射区域。

更为具体地，本申请基于一种较为优选的方案，给出了对于饱和度相对关系和亮度相对关系的计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{S}^r=e^{-\frac{\mathrm{nS}-\mathrm{\Σi\ΣjS}(i,j)}{\mathrm{\Σi\Σ}{\mathrm{jS}}^2(i,j)-\mathrm{\Σi\ΣjS}(i,j)}}\\ V^r=e^{\frac{\mathrm{nV}-\mathrm{\Σi\ΣjV}(i,j)}{\mathrm{\Σi\Σ}{\mathrm{jV}}^2(i,j)-\mathrm{\Σi\ΣjV}(i,j)}}\end{array}\right.$

其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

基于上述公式，则当S^r＞Ts、V^r＞Tv时，确定对应的单位区域为反射区域，其中，Ts为饱和度相对阈值、Tv为亮度相对阈值，且Ts＝4、Tv＝4（用户显然可以根据实际需求，对阈值的具体数值进行调整和修正）。

对应于上述方案，图3示出了根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除装置的示意框图。

如图3所示，根据本发明的实施例的舌象反射区域的去除装置300，包括：图像获取单元302，用于获取处于HSV色彩空间的舌部图像；区域判断单元304，用于根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；区域消除单元306，用于消除所述舌部图像中的反射区域。

在该技术方案中，由于舌头表面的水膜等，导致在获取的舌象（舌部图像）上会出现对应的反射区域，即表现为舌象上的亮点或白点等；而在HSV色彩空间中，当白色的程度越高时，相应的饱和度数值越小、亮度数值越大，并能与其他颜色有效区域开来，从而通过对饱和度和亮度的数值判断，即可有效地区分和识别出舌象上的亮点，即反射区域，并去除反射区域。

其中，单位区域的大小可以由用户根据实际需求进行设置，当单位区域的面积较大时，则对于舌象的分析处理的数据量更小，有助于降低对处理终端的硬件需求和缩短处理时间；当单位区域的面积较小时，比如单位区域为舌象上的一个像素点，则分析过程更为细致，有助于得到更为准确的分析处理结果。

在上述技术方案中，所述区域判断单元304具体用于：判断每个单位区域是否满足：对应的饱和度的数值小于或等于预设的饱和度阈值、且对应的亮度的数值大于或等于预设的亮度阈值，若满足，则判定为反射区域，否则判定为非反射区域。

在该技术方案中，根据HSV色彩空间中，白色的程度越高时，饱和度的数值越小、亮度的数值越大，从而通过为饱和度设置最小阈值、为亮度设置最大阈值，有助于准确获取舌象上的每个单位区域内的白色程度，并进而识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，所述区域判断单元304具体用于：计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系，其中，若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

在该技术方案中，由于每张舌象的拍摄条件、环境、参数设置等的不同，使得舌象在整体上的明暗、对比度等都不相同，如果使用统一的饱和度阈值、亮度阈值，可能不能够体现出舌象拍摄时的真实情况，甚至使得判断结果不准确。因此，通过对每个单位区域与整个舌象之间的相对关系（饱和度相对关系和亮度相对关系），能够消除由于拍摄情况的不同而导致的舌象差异，避免单纯使用统一的饱和度阈值、亮度阈值而可能导致的识别不准确，避免对舌象分析处理结果造成不良影响。

在上述任一技术方案中，所述区域判断单元304具体用于：在当前单位区域对应的饱和度相对关系的数值为所述当前单位区域对应的亮度相对关系的数值为的情况下，若所述饱和度相对关系的数值大于或等于预设的第一参数阈值、且所述亮度相对关系的数值大于或等于预设的第二参数阈值，则判定所述当前单位区域为反射区域；其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

在该技术方案中，通过提出对具体的饱和度相对关系、亮度相对关系的计算公式，实现了对每个单位区域的饱和度数值、亮度数值的归一化处理，体现出每个单位区域的饱和度、亮度与舌象上的其他区域之间的相对关系，从而有助于准确地识别出舌象上的反射区域。

在上述任一技术方案中，还包括：图像转换单元308，用于在所述图像获取单元获取到的待处理的舌部图像不处于HSV色彩空间时，将所述待处理的舌部图像转换至HSV色彩空间。

在该技术方案中，通过对舌象的色彩格式进行识别，从而能够自动对舌象进行色彩空间的变换，无需用户手动转换，降低了用户处理的复杂度，有助于提高对舌象的处理效率。

以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，考虑到舌象上的亮点容易影响对舌象的分析处理结果，因此，本发明提出了一种舌象反射区域的去除方法和一种舌象反射区域的去除装置，可以有效消除舌象上的亮点，避免影响对舌象的处理分析结果。同时，基于本发明的舌象反射区域的消除技术，由于其处理过程简便易行，能够很容易运行在任何计算机、手持终端、智能手机、平板等设备上，并且基于实验验证：超过99%的反射区域都能够被有效去除，且区域的误识别率低于2%。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种舌象反射区域的去除方法，包括：

获取处于HSV色彩空间的舌部图像；

根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；

消除所述舌部图像中的反射区域。

2.根据权利要求1所述的舌象反射区域的去除方法，其中，所述判断每个单位区域是否为反射区域的过程包括：

判断每个单位区域是否满足：对应的饱和度的数值小于或等于预设的饱和度阈值、且对应的亮度的数值大于或等于预设的亮度阈值；

若满足，则判定为反射区域，否则判定为非反射区域。

3.根据权利要求1所述的舌象反射区域的去除方法，其中，所述判断每个单位区域是否为反射区域的过程包括：

计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系；

若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

4.根据权利要求3所述的舌象反射区域的去除方法，其中，当前单位区域对应的饱和度相对关系的数值为所述当前单位区域对应的亮度相对关系的数值为

当所述饱和度相对关系的数值大于或等于预设的第一参数阈值、且所述亮度相对关系的数值大于或等于预设的第二参数阈值时，判定所述当前单位区域为反射区域；

其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的舌象反射区域的去除方法，其中，所述获取处于HSV色彩空间的舌部图像的过程之前，还包括：

获取待处理的舌部图像；

若所述待处理的舌部图像不处于HSV色彩空间，则将所述待处理的舌部图像转换至HSV色彩空间。

6.一种舌象反射区域的去除装置，包括：

图像获取单元，用于获取处于HSV色彩空间的舌部图像；

区域判断单元，用于根据所述舌部图像中的每个单位区域对应的饱和度和亮度的数值，判断每个单位区域是否为反射区域；

区域消除单元，用于消除所述舌部图像中的反射区域。

7.根据权利要求6所述的舌象反射区域的去除装置，其中，所述区域判断单元具体用于：

判断每个单位区域是否满足：对应的饱和度的数值小于或等于预设的饱和度阈值、且对应的亮度的数值大于或等于预设的亮度阈值，若满足，则判定为反射区域，否则判定为非反射区域。

8.根据权利要求6所述的舌象反射区域的去除装置，其中，所述区域判断单元具体用于：

计算每个单位区域对应的饱和度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平均值之间的饱和度相对关系，以及每个单位区域对应的亮度的数值与所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平均值之间的亮度相对关系，

其中，若所述饱和度相对关系、所述亮度相对关系分别同时满足对应的预设关系，则判定对应的单位区域为反射区域。

9.根据权利要求8所述的舌象反射区域的去除装置，其中，所述区域判断单元具体用于：

在当前单位区域对应的饱和度相对关系的数值为所述当前单位区域对应的亮度相对关系的数值为的情况下，若所述饱和度相对关系的数值大于或等于预设的第一参数阈值、且所述亮度相对关系的数值大于或等于预设的第二参数阈值，则判定所述当前单位区域为反射区域；

其中，n为所述舌部图像上的所有单位区域的个数，S为所述当前单位区域对应的饱和度，∑i∑jS(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度之和，∑i∑jS²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的饱和度的平方和，V为所述当前单位区域对应的亮度，∑i∑jV(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度之和，∑i∑jV²(i,j)为所述舌部图像上的所有单位区域对应的亮度的平方和。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的舌象反射区域的去除装置，其中，还包括：

图像转换单元，用于在所述图像获取单元获取到的待处理的舌部图像不处于HSV色彩空间时，将所述待处理的舌部图像转换至HSV色彩空间。