CN105030200B - 一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于图像处理与图像分析理解领域，尤其涉及一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，搭建舌像采集系统，采集白光源和绿光源下的舌图像，分别提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分，对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐，对绿光源舌图像进行舌质舌苔分离，利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔。本发明有益效果：将RGB图像转换为灰度图像然后进行直方图均衡化，增加图像对比度突出舌苔部分，采取图像配准方法进一步缩小由于光源变化对受试者的刺激以及受试者自身原因造成的舌体抖动、舌位置变化引起的两幅舌图像的差异。

Description

一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法

技术领域

本发明属于图像处理与图像分析理解领域，涉及一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法。

背景技术

“辨舌质可辨脏腑的虚实，视舌苔可察六淫之浅深。”舌诊是中医学独特的、最有价值的诊断方法之一，有必要努力继承和发扬。中医理论中将舌划分为舌尖、舌中、舌根和舌侧，各部分分别与心肺、脾胃、肾、肝胆的经络相连，内脏若有病变，可以直观地反映在舌头上。因此中医舌诊不仅需要观察舌质舌苔颜色、形态等特征，还需要描述舌苔在舌上的分布情况。然而传统的望舌诊病受限于医生的知识水平、从医经验以及诊病技巧，带有强烈的主观色彩。并且光线、温度等外界因素及医生心理因素的影响,也可能造成医生对病人身体状况诊断的偏差。这些主观性、不确定性严重影响了中医理论的发展和继承，使得中医客观化成为中医发展的必然趋势。

中医客观化就是充分利用现代科学相关的知识、方法和技术来研究中医，其中舌诊客观化主要是利用计算机图像处理技术实现中医舌诊数据化、标准化。舌诊仪一般通过数码相机在标准光源下采集舌像，然后利用图像处理算法进行颜色校正、舌体分割、质苔分离、特征提取、识别分类等一系列处理最后达到中医辨证的目的。舌质舌苔分离是后续特征提取识别的关键，严重影响着舌色、苔色以及苔厚薄等特征的识别。

舌质舌苔最大的区别在于颜色,舌质颜色主要有淡红、红、绛、紫、青五种，舌苔颜色主要有白、黄、灰、黑四种，两者色域基本无叠加，所以大部分的研究方法都是基于颜色差异这一点上的，如用的较多的有聚类法、阈值法。但舌质舌苔的组合形式丰富，经常有舌质舌苔交错分布的现象，使得舌质舌苔分离方法适应性不高。多数分离方法在舌苔薄而见底或舌苔薄厚偏差较大或薄白苔几乎全覆盖舌表面等情况下分离效果不理想。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明的目的是在一种绿光单色光源下采集舌像，并对得到的单色光图片进行舌质舌苔分离处理，从而解决上述情况造成的分离效果不理想的问题，进一步提高舌质舌苔分离方法的适应性，最终提高特征识别的准确性。

本发明的技术方案：一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、搭建舌像采集系统，采集白光源和绿光源下的舌图像；

步骤2、提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分；

步骤3、对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐；

步骤4、对绿光源舌图像分别进行舌质舌苔分离，并利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔。

步骤1中的舌像采集系统包括暗箱、积分球、光源、单片机和相机，所述积分球、所述光源、所述相机和所述单片机设置在所述暗箱内，所述暗箱的前侧和后侧分别开有前开口和后开口，所述积分球前后分别开有前圆孔和后圆孔，所述相机设置在积分球后圆孔处，所述前开口、所述后开口、所述前圆孔、所述后圆孔和所述相机镜头中心在一条线上，所述光源包括白光源和绿光源，所述白光源为D50环形荧光灯管，所述绿光源为采用波长为525nm-580nm的绿色LED光源，所述白光源分别设置在所述暗箱内的左侧、右侧、上侧和所述积分球后开口周围，所述绿光源分别设置在所述暗箱内的左侧、右侧和上侧，所述单片机通过继电器与所述光源连接，所述继电器设置在所述单片机上，所述相机通过数据线连接计算机，所述计算机安装有控制软件，控制所述相机连续拍摄所述白光源和所述绿光源下的舌像。

步骤2中的提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分，具体包括以下步骤：

对白光源下的舌像图片进行色彩空间转换、通道二值化、找凸包、内轮廓填充、腐蚀膨胀、找嘴角暗区并去除暗区以上干扰等一系列预处理，找到初始轮廓，采用Snakes算法进行白光源下舌体分割；对绿光源下的舌像图片进行人工交互，在舌体边缘上标记5个以上点连成初始轮廓线，再用Snakes算法进行绿光源下舌体分割。

步骤3中的对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐，具体包括以下步骤：

先将提取出舌部的白光图像和绿光图像转换为灰度图像，进行高斯低通滤波器平滑，之后计算互信息量并用Powell算法找到两幅图像之间最优变化的参数，将参数带入仿射变换矩阵，利用得到的变化矩阵对绿光图像进行空间域仿射变化；

利用PV插值算法进行重采样，为配准后的绿光图像各像素点赋值，最后再计算配准后两幅图像的互信息量，作为相似性的度量。

步骤4中的对绿光源舌图像进行舌质舌苔分离，具体包括以下步骤：

对提取出舌部并配准的绿光舌图像运用典型的图像增强算法直方图均衡化，增大舌质舌苔间的差别，然后利用基于灰度图像的K-means聚类算法进行舌质舌苔分离。

本发明的有益效果是：将RGB图像转换为灰度图像然后进行直方图均衡化，增加图像对比度突出舌苔部分，采取图像配准的方法进一步缩小由于光源变化对受试者的刺激以及受试者自身原因造成的舌体抖动、舌位置变化引起的两幅舌图像的差异。

附图说明

图1为本发明的总体流程图。

图2为舌像采集系统的装配图。

图3为提取白光源下的舌图像的舌体部分流程图。

图4为提取绿光源下的舌图像的舌体部分流程图。

图5为图像配准算法流程图。

图中，1、暗箱，2、积分球，3、相机，4、白光源，5、绿光源，6、前开口，7、后开口，8、前圆孔，9、后圆孔，10、单片机。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的一种具体实施方式做出说明。

本发明涉及一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离系统，其特征在于包括：

一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，包括以下步骤：

步骤1、搭建舌像采集系统，采集白光源和绿光源下的舌图像。

现有的舌质舌苔分离方法多是基于颜色信息的方法，在舌苔薄白、多种颜色舌苔并存、薄白苔将舌体几乎完全覆盖的情况下，分离效果不理想。同时光谱学技术在舌像客观化的应用得出舌质舌苔对不同波长光的反射强度不同，两者差别在579.39nm时达到最大，再结合物体显色原理、三基色原理、舌质舌苔色域无叠加的特点，提出了利用波长为525nm-580nm的绿色LED灯为舌像照明光源，使舌苔更突出，搭建舌像采集系统,采集采集白光源和绿光源下的舌图像。

舌像采集系统包括暗箱1、积分球2、光源、单片机10和相机3，积分球2、光源、相机3和单片机10设置在暗箱内，积分球2使光照均匀、减少反光点，暗箱1的前侧和后侧分别开有前开口6和后开口7，积分球前后分别开有前圆孔8和后圆孔9，相机3设置在积分球2后圆孔9处，前开口6、后开口7、前圆孔8、后圆孔9和相机3镜头中心在一条线上，保证拍到清晰的舌像，光源包括白光源4和绿光源5，白光源4为D50环形荧光灯管，D50环形荧光灯管，符合人工光源模拟自然光的色温、显色指数等要求，绿光源5为采用波长为525nm-580nm的绿色LED光源，绿色LED光源响应快，有利于白光源4和绿光源5之间快速的切换，减少两幅舌像中舌体的差异，白光源5分别设置在暗箱1内的左侧、右侧、上侧和积分球2后开口周围，绿光源5分别设置在暗箱内的左侧、右侧和上侧，单片机10通过继电器与光源连接，继电器设置在单片机10上，单片机型号为80C51，单片机控制白光源4和绿光源5之间的定时快速转换，相机3通过数据线连接计算机，相机3选用Canon 600D相机，参数设置：快门速度1/200s，感光度ISO为100，计算机安装有控制软件，控制相机连续拍摄白光源4和绿光源5下的舌像，即采集白光源4和绿光源5下的舌图像。

步骤2、提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分。

提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分，具体包括以下步骤：

提取白光源下的舌图像的舌体部分，即对白光源下的舌像图片进行色彩空间转换、通道二值化、找凸包、内轮廓填充、腐蚀膨胀、找嘴角暗区并去除暗区以上干扰等一系列预处理，找到初始轮廓，以上为对白光舌相的预处理，采用Snakes算法进行白光源下舌体分割；提取绿光源下的舌图像的舌体部分，即对绿光源下的舌像图片进行人工交互，在舌体边缘上标记5个以上点连成初始轮廓线，再用Snakes算法进行绿光源下舌体分割。

提取白光源下的舌图像的舌体部分即白光舌体分割的过程具体如下：将RGB图像转换到HSV空间，其中H分量表示色调、V分量表示亮度，分别对两通道进行二值化将舌体与面部嘴唇等分离；之后找二值化图像中最大轮廓的凸包，然后进行腐蚀膨胀、内轮廓填充，消除二值化图像中舌内部的空洞以及舌周围的干扰点；再找到人舌伸出时舌体与口腔上颚之间的暗区即嘴角暗区，去除暗区以上部分，消除嘴唇、牙齿的干扰，以上为对白光舌相的预处理，最后将此时二值化图像中的轮廓作为初始轮廓运用Snakes算法分割舌体。

提取绿光源下的舌图像的舌体部分即绿光舌像人工交互分割的过程具体如下：手动在绿光舌像的舌体边缘标记5个以上的点，这些点之间直线相连组成封闭曲线，将此曲线作为初始轮廓然后运用Snakes算法分割舌体。当在舌体边缘标记的点越多时分割的效果越理想，当只有5个点时，最好分布在舌根左右侧、舌中左右侧和舌尖处，可根据实际具体情况，增加标记点数，以提高舌体割精度。

步骤3、对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐。

对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐，具体包括以下步骤：

先将提取出舌部的白光图像和绿光图像转换为灰度图像，进行高斯低通滤波器平滑，之后计算互信息量并用Powell算法找到两幅图像之间最优变化的参数，将参数带入仿射变换矩阵，利用得到的变化矩阵对绿光图像进行空间域仿射变化；

利用PV插值算法进行重采样，为配准后的绿光图像各像素点赋值，最后再计算配准后两幅图像的互信息量，作为相似性的度量。

步骤4、对绿光源舌图像进行舌质舌苔分离，并利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔。

具体包括以下步骤：

对提取出舌部并配准的绿光舌图像运用典型的图像增强算法直方图均衡化，增大舌质舌苔间的差别，以上为绿光舌相的预处理，利用基于灰度图像的K-means聚类算法进行舌质舌苔分离，得到的舌苔位置信息，并利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔，即将绿光源分离得到的舌苔部分在白光源舌图像上显示。

本施例中将RGB图像转换为灰度图像然后进行直方图均衡化，增大舌质舌苔间的差别，增加图像对比度突出舌苔部分，以上为绿光舌相的预处理，之后进行基于灰度的K-means算法将舌质舌苔分离，其中K＝3，分别为背景、舌质、舌苔；手动设置3个初始聚类中心，以及迭代终止条件。并利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔。

以上对本发明的一个实例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (5)

1.一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、搭建舌像采集系统，采集白光源和绿光源下的舌图像；

步骤2、提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分；

步骤3、对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐；

步骤4、对绿光源舌图像进行舌质舌苔分离，并利用绿光源分离得到的舌苔位置信息，掩码提取出白光源上的舌苔。

2.根据权利要求1所述的一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于步骤1中的舌像采集系统包括暗箱、积分球、光源、单片机和相机，所述积分球、所述光源、所述相机和所述单片机设置在所述暗箱内，所述暗箱的前侧和后侧分别开有前开口和后开口，所述积分球前后分别开有前圆孔和后圆孔，所述相机设置在积分球后圆孔处，所述前开口、所述后开口、所述前圆孔、所述后圆孔和所述相机镜头中心在一条线上，所述光源包括白光源和绿光源，所述白光源为D50环形荧光灯管，所述绿光源为采用波长为525nm-580nm的绿色LED光源，所述白光源分别设置在所述暗箱内的左侧、右侧、上侧和所述积分球后开口周围，所述绿光源分别设置在所述暗箱内的左侧、右侧和上侧，所述单片机通过继电器与所述光源连接，所述继电器设置在所述单片机上，所述相机通过数据线连接计算机，所述计算机安装有控制软件，控制所述相机连续拍摄所述白光源和所述绿光源下的舌图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于步骤2中提取白光源和绿光源下的舌图像的舌体部分，具体包括以下步骤：

对白光源下的舌图像进行色彩空间转换、通道二值化、找凸包、内轮廓填充、腐蚀膨胀、找嘴角暗区并去除暗区以上干扰一系列预处理，找到初始轮廓，采用Snakes算法进行白光源下舌体分割；对绿光源下的舌图像进行人工交互，在舌体边缘上标记5个以上点连成初始轮廓线，再用Snakes算法进行绿光源下舌体分割。

4.根据权利要求1所述的一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于步骤3中对两幅舌体图像进行基于互信息的图像配准，使舌体上各个部分完全对齐，具体包括以下步骤：

先将提取出舌部的白光图像和绿光图像转换为灰度图像，进行高斯低通滤波器平滑，之后计算互信息量并用Powell算法找到两幅图像之间最优变化的参数，将参数带入仿射变换矩阵，利用得到的变化矩阵对绿光图像进行空间域仿射变化；

利用PV插值算法进行重采样，为配准后的绿光图像各像素点赋值，最后再计算配准后两幅图像的互信息量，作为相似性的度量。

5.根据权利要求1所述的一种基于绿色单色光源的中医舌质舌苔分离方法，其特征在于步骤4中对绿光源舌图像进行舌质舌苔分离，具体包括以下步骤：

对提取出舌部并配准的绿光舌图像运用图像增强算法直方图均衡化，增大舌质舌苔间的差别，利用基于灰度图像的K-means聚类算法进行舌质舌苔分离。