CN115115645A - 一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统 - Google Patents

一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统 Download PDF

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CN115115645A
CN115115645A CN202211050651.2A CN202211050651A CN115115645A CN 115115645 A CN115115645 A CN 115115645A CN 202211050651 A CN202211050651 A CN 202211050651A CN 115115645 A CN115115645 A CN 115115645A
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何剑芳
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Nantong Linde Safety Equipment Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统。该方法包括：获取舌体的HSV图像，根据HSV图像中像素点的通道分量值计算颜色异常程度；根据颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定像素点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与其他像素点之间的异常程度方差；根据异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及颜色连续程度；计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值，根据占比值和颜色连续程度计算密集程度，根据颜色异常程度和密集程度计算腐腻值，根据腐腻值和舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。本发明方法精确确定了舌体颜色与舌体的腐腻状态的关系，方便了舌体的观察。

Description

一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统。
背景技术
中医讲究望闻问切，其中，舌诊属于望诊，舌体的变化往往与身体健康变化有紧密地联系，对于中医诊断病情和分析身体健康状况有很重要的作用。
根据舌体特征的变化对应着人体的不同症状，目前主要是中医通过观察舌体颜色，从而做出相关的健康分析，对于舌体来说，其颜色主要有白、黄、红三色构成，舌苔与舌体的区别特征主要是颜色，舌质偏红，而舌苔主要有黄、白两种颜色，但是也有部分苔体颜色和舌体颜色十分相似，因此在对舌体进行颜色观察时，舌苔和舌体颜色相近的部分不能准确的区分，从而影响对舌苔的判断。
因此，需要一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统。
发明内容
本发明提供一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统，以解决现有的问题。
本发明的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统采用如下技术方案：该方法包括：
获取舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像；
根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度；
根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差；
根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值；
根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度；
根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值；
根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
进一步的，根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度的步骤包括：
根据下式（1）计算像素点的颜色异常程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，h、s为HSV图像中像素点对应的h通道、s通道的分量值，其中，h
Figure 150924DEST_PATH_IMAGE002
,s
Figure DEST_PATH_IMAGE003
(0,255)，
Figure 153121DEST_PATH_IMAGE004
为s通道的分量值系数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为红色通道分量值时
Figure 609510DEST_PATH_IMAGE004
取-1，
Figure 161715DEST_PATH_IMAGE005
为黄色通道分量值时
Figure 52572DEST_PATH_IMAGE004
取1。
进一步的，根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围的步骤包括：
设定颜色异常程度的第一阈值和第二阈值，且第一阈值大于第二阈值；
当像素点的异常程度小于预设的第二阈值时，获取以该像素点为中心点的周围n*n大小的范围作为邻域范围；
当像素点的颜色异常程度大于第二阈值，且小于第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围（n+2）*（n+2）大小的范围作为邻域范围；
当像素点的异常程度大于预设的第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围为（2n+2）*（2n+2）大小的范围作为邻域范围。
进一步的，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差的步骤包括：
根据下式（2）计算异常程度方差：
Figure 399240DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，n为中心点的邻域范围内所有像素点的数量；P为中心点的颜色异常程度；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为中心点的邻域范围内第
Figure 936401DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的颜色异常程度；i为中心点的邻域范围内各像素点。
进一步的，根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的颜色连续程度的步骤包括：
将异常程度方差大于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为0；
将异常程度方差小于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为1；
按照异常程度方差的计算顺序将邻域范围的其他像素点的灰度值展开得到一串二进制的灰度值串；
搜索灰度值串中灰度值为1且位置相邻的像素点得到连续串；
获取灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值为1的连续串的数目，并获得每个连续串中像素点的数量；
根据连续串的数目、连续串中像素点的数量、灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值串中所有像素点的数量计算颜色连续程度。
进一步的，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值的步骤包括：
根据下式（3）计算占比值：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（3）
其中，m为邻域范围内异常程度方差小于方差阈值的像素点数量，n为邻域范围内像素点的总体数量。
进一步的，根据占比值和均匀程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度的步骤包括：
根据下式（4）计算密集程度：
Figure 923506DEST_PATH_IMAGE010
（4）
其中，W为邻域范围内灰度值为1的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的数量的占比值；Y为邻域范围内像素点的颜色连续程度。
进一步的，根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值的步骤包括：
根据下式（5）计算腐腻值：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（5）
其中，
Figure 636247DEST_PATH_IMAGE012
表示颜色异常程度的权重；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示密集程度的权重，且
Figure 717598DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示密集程度；
Figure 7634DEST_PATH_IMAGE016
表示颜色异常程度。
本发明还公开一种舌像腐腻特征数据识别检测系统，包括：
图像采集模块，用于获取舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像；
图像处理模块，用于根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度；
第一参数计算模块，用于根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差；
第二参数计算模块，根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值；
第三参数计算模块，根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度；
第四参数计算模块，根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值；
图像生成模块，根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
本发明的有益效果是：本发明的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统，通过舌体图像中像素点颜色信息及每个像素点作为中心像素点其周围像素点的颜色连续程度特征来综合判断像素点的腐腻值，然后通过腐腻值与舌体颜色变化来构建舌像腐腻热图，通过舌像腐腻热图能直接获取舌体的腐腻值及舌体对应颜色的关系，从而准确确定舌体的腐腻状态，方便了舌体的观察。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统的实施例总体步骤的流程图；
图2为图1中确定邻域范围的流程图；
图3为图1中计算颜色连续程度的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统的实施例，如图1所示，该方法包括：
S1、采集舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像。
具体的，通过相机采集图像，由于相机采集到的是人体整个舌头及其周围区域的所有图像，因此我们需要先将图像中非舌体区域分割出去，留下舌体部分的舌体图像，具体的，先对相机采集的图像进行高斯滤波降噪处理，在降噪处理后的图像语义分割处理，语义分割使用CNN网络，对舌体进行语义分割，获得舌体对应的MASK值图像，二值图像中将舌体部分的值设为1，其余部分都设置为0，通过将二值图像与滤波降噪后的图像各个通道相乘得到各通道上的舌体图像，再将三个通道的舌体图像相加最终得到舌体图像。
S2、根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度。
具体的，由于舌体颜色主要有白、黄、红三色构成，苔体区别于舌体的特征主要是颜色，舌质偏红，而舌苔主要有黄、白两种颜色，但是也有部分苔体颜色和舌体颜色十分相似，故获取舌体图像的HSV图像中每个像素点各个通道的分量值h、s、v，根据hsv颜色对照表，得到红色、黄色、白色的hsv值对应的取值范围，然后根据下式（1）计算像素点的颜色异常程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
（1）
其中，h、s为HSV图像中像素点对应的h通道、s通道的分量值，其中，h
Figure 839324DEST_PATH_IMAGE002
,s
Figure 701844DEST_PATH_IMAGE003
(0,255)，由于hsv颜色对照表中，白色在s通道的分量值的范围为s
Figure 390314DEST_PATH_IMAGE003
(0,30)，黄色和红色在s通道的分量值的范围均为s
Figure 105329DEST_PATH_IMAGE003
(43,255)，为了将在s通道的黄色和红色区分开，设定
Figure 537448DEST_PATH_IMAGE004
为s通道的分量值系数，其中，
Figure 257404DEST_PATH_IMAGE005
为红色通道分量值时
Figure 257721DEST_PATH_IMAGE004
取-1，
Figure 194453DEST_PATH_IMAGE005
为黄色通道分量值内时
Figure 695842DEST_PATH_IMAGE004
取1，且在s通道上舌体的颜色是由红色向白色然后向黄色变化，故在红色向白色变化过程中，
Figure 768840DEST_PATH_IMAGE005
为白色通道分量值时
Figure 297648DEST_PATH_IMAGE004
取-1，在白色向黄色变化过程中，
Figure 721676DEST_PATH_IMAGE005
为白色通道分量值时
Figure 495597DEST_PATH_IMAGE004
取1；其中，当h的值越趋近于0时，表明该像素点的颜色越趋近于红色，当h的值越趋近于
Figure 423102DEST_PATH_IMAGE018
时，表明该像素点的颜色越趋近于黄色，对h、s的乘积大小进行归一化后可以将像素点的P值缩小到（-1,1），当P值越小说明该点的异常程度越低，越趋近于红色，当P值越大说明该点的异常程度越大，越趋近于黄色，P值靠近中间时，说明该点越趋近于白色，异常程度中等。
S3、根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差。具体的，如图2所示，S31、设定颜色异常程度的第一阈值和第二阈值，且第一阈值大于第二阈值；S32、当像素点的异常程度小于预设的第二阈值时，获取以该像素点为中心点的周围n*n大小的范围作为邻域范围；S33、当像素点的颜色异常程度大于第二阈值，且小于第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围（n+2）*（n+2）大小的范围作为邻域范围；S34、当像素点的异常程度大于预设的第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围为（2n+2）*（2n+2）大小的范围作为邻域范围。其中，第一阈值取0.7，第二阈值取0.4，进一步的，最佳的邻域范围的n取值为3。
具体的，根据下式（2）计算异常程度方差：
Figure 860162DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，n为中心点的邻域范围内所有像素点的数量；P为中心点的颜色异常程度；
Figure 505907DEST_PATH_IMAGE007
为中心点的邻域范围内第
Figure 83519DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的颜色异常程度；i为中心点的邻域范围内各像素点。
S4、根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值。
具体的，S41、根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的颜色连续程度的步骤包括：如图3所示，S411、将异常程度方差大于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为0；将异常程度方差小于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为1；S412、按照异常程度方差的计算顺序将邻域范围的其他像素点的灰度值展开得到一串二进制的灰度值串；S413、搜索灰度值串中灰度值为1且位置相邻的像素点得到连续串；S414、获取灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值为1的连续串的数目，并获得每个连续串中像素点的数量；S415、根据连续串的数目、连续串中像素点的数量、灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值串中所有像素点的数量计算颜色连续程度，其中，根据下式（A）计算颜色连续程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
（A）
其中，b为连续串数目，a为灰度值串中灰度值的跳变次数，
Figure 334371DEST_PATH_IMAGE020
为第
Figure 204982DEST_PATH_IMAGE008
个连续串中像素点的数量，n为二进制串中所有像素点的数量。
S42、根据下式（3）计算占比值：
Figure 338023DEST_PATH_IMAGE009
（3）
其中，m为邻域范围内异常程度方差小于方差阈值的像素点数量，n为邻域范围内像素点的总体数量。
S5、根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度。
具体的，根据下式（4）计算密集程度：
Figure 719326DEST_PATH_IMAGE010
（4）
其中，W为邻域范围内灰度值为1的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的数量的占比值；Y为邻域范围内像素点的颜色连续程度，当颜色连续程度与占比值均越大时，说明该像素点的密集程度越大，其邻域范围内与中心点颜色异常程度相近的像素点越多且越密集。
S6、根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值，其中，对于一个像素点，当该像素点的颜色异常程度越大时对应其位置应该是趋于舌体的中心，因此，根据该像素点邻域范围内像素点的颜色异常程度与位置分布信息计算出该点的邻域的密集程度。
具体的，根据下式（5）计算腐腻值：
Figure 355843DEST_PATH_IMAGE011
（5）
其中，
Figure 665864DEST_PATH_IMAGE012
表示颜色异常程度的权重；
Figure 20622DEST_PATH_IMAGE013
表示密集程度的权重，且
Figure 940037DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 962219DEST_PATH_IMAGE015
表示密集程度；
Figure 174633DEST_PATH_IMAGE016
表示颜色异常程度；当P值越大且Q值越大时，说明该像素点的腐腻程度也越大，更趋向于腻苔，同理，如果该像素点的P值趋于中间水平，说明该像素点更趋近于白色，当该像素点的邻域范围内的Q值越小时，说明该像素点的腐腻程度越小其颜色更趋近于黄色，更趋向于腐苔；
当该像素点的颜色异常程度越大时，说明该像素点的颜色越趋近于黄色，根据大量舌象分析，舌苔的颜色分布从边缘到中心的颜色变化是由红到白再到黄色，并且越靠近中心位置腐腻程度也会相应增加，所以该像素点越趋近于黄色时，说明该点越靠近舌体中心位置，且对应的邻域范围内的分布像素点越多且越密集，进而反映出其腐腻值越大。
S7、根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
具体的，舌体颜色从红色到白色在到黄色的颜色变化反映了舌体的腐腻程度由弱到强，舌体的腐腻值取值范围为（-1，1），因此，预先设置变色尺，变色尺从红到白再到黄色的尺度范围为（-1，1），具体的，变色尺上（-1，-0.66）对应为红色区间，变色尺上（-0.66，0.66）对应为白色区间、变色尺上（0.66，1）对应为黄色区间，将白色到红色变化过程中的HSV三通道值均匀划分到变色尺上0-0.3这个区间，同理白色和黄色也进行划分，可以得到红白黄三色在变色尺上的区间以及对应颜色，从而形成腐腻值对应变色尺上的颜色区间，当腐腻值为（-1，-0.66）时对应红色，腐腻值为（-0.66，0.66）时对应白色，腐腻值为（0.66，1）对应黄色，由此，可以得到腐腻值与舌体颜色变化的舌像腐腻热图。
本发明还公开一种舌像腐腻特征数据识别检测系统，包括：图像采集模块、图像处理模块、第一参数计算模块、第二参数计算模块、第三参数计算模块、第四参数计算模块及图像生成模块。图像采集模块，用于获取舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像；图像处理模块，用于根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度；第一参数计算模块，用于根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差；第二参数计算模块，根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值；第三参数计算模块，根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度；第四参数计算模块，根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值；图像生成模块，根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
综上所述，本发明提供一种舌像腐腻特征数据识别检测方法及系统，通过舌体图像中像素点颜色信息及每个像素点作为中心像素点其周围像素点的颜色连续程度特征来综合判断像素点的腐腻值，然后通过腐腻值与舌体颜色变化来构建舌像腐腻热图，通过舌像腐腻热图能直接获取舌体的腐腻值及舌体对应颜色的关系，从而准确确定舌体的腐腻状态，方便了舌体的观察。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (9)

1.一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，该方法包括：
获取舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像；
根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度；
根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差；
根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值；
根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度；
根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值；
根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
2.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度的步骤包括：
根据下式（1）计算像素点的颜色异常程度：
Figure 538388DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，h、s为HSV图像中像素点对应的h通道、s通道的分量值，其中，h
Figure 276799DEST_PATH_IMAGE002
,s
Figure 798916DEST_PATH_IMAGE003
(0,255)，
Figure 731100DEST_PATH_IMAGE004
为s通道的分量值系数，其中，
Figure 75494DEST_PATH_IMAGE005
为红色通道分量值时
Figure 258957DEST_PATH_IMAGE004
取-1，
Figure 968287DEST_PATH_IMAGE005
为黄色通道分量值时
Figure 574718DEST_PATH_IMAGE004
取1。
3.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围的步骤包括：
设定颜色异常程度的第一阈值和第二阈值，且第一阈值大于第二阈值；
当像素点的异常程度小于预设的第二阈值时，获取以该像素点为中心点的周围n*n大小的范围作为邻域范围；
当像素点的颜色异常程度大于第二阈值，且小于第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围（n+2）*（n+2）大小的范围作为邻域范围；
当像素点的异常程度大于预设的第一阈值时，获取以该像素点为中心点的周围为（2n+2）*（2n+2）大小的范围作为邻域范围。
4.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差的步骤包括：
根据下式（2）计算异常程度方差：
Figure 660486DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，n为中心点的邻域范围内所有像素点的数量；P为中心点的颜色异常程度；
Figure 701385DEST_PATH_IMAGE008
为中心点的邻域范围内第
Figure 909513DEST_PATH_IMAGE009
个像素点的颜色异常程度；i为中心点的邻域范围内各像素点。
5.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的颜色连续程度的步骤包括：
将异常程度方差大于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为0；
将异常程度方差小于预设阈值的中心点对应的像素点的灰度值记为1；
按照异常程度方差的计算顺序将邻域范围的其他像素点的灰度值展开得到一串二进制的灰度值串；
搜索灰度值串中灰度值为1且位置相邻的像素点得到连续串；
获取灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值为1的连续串的数目，并获得每个连续串中像素点的数量；
根据连续串的数目、连续串中像素点的数量、灰度值串中灰度值的跳变次数及灰度值串中所有像素点的数量计算颜色连续程度。
6.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值的步骤包括：
根据下式（3）计算占比值：
Figure 285130DEST_PATH_IMAGE010
（3）
其中，m为邻域范围内异常程度方差小于方差阈值的像素点数量，n为邻域范围内像素点的总体数量。
7.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，根据占比值和均匀程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度的步骤包括：
根据下式（4）计算密集程度：
Figure 892698DEST_PATH_IMAGE011
（4）
其中，W为邻域范围内灰度值为1的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的数量的占比值；Y为邻域范围内像素点的颜色连续程度。
8.根据权利要求1所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测方法，其特征在于，根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值的步骤包括：
根据下式（5）计算腐腻值：
Figure 568530DEST_PATH_IMAGE012
（5）
其中，
Figure 101886DEST_PATH_IMAGE013
表示颜色异常程度的权重；
Figure 168062DEST_PATH_IMAGE014
表示密集程度的权重，且
Figure 579321DEST_PATH_IMAGE015
；
Figure 109659DEST_PATH_IMAGE016
表示密集程度；
Figure 82426DEST_PATH_IMAGE017
表示颜色异常程度。
9.根据权利要求1-9任一项所述的一种舌像腐腻特征数据识别检测系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于获取舌体图像，并将舌体图像转化为HSV图像；
图像处理模块，用于根据HSV图像中每个像素点的各个通道的分量值计算对应像素点的颜色异常程度；
第一参数计算模块，用于根据每个像素点的颜色异常程度及预设的颜色异常程度的阈值确定每个像素点作为中心点的邻域范围，计算邻域范围内的中心点与该邻域内其他像素点之间的异常程度方差；
第二参数计算模块，根据每个异常程度方差与预设的方差阈值确定邻域范围内与中心点灰度相同的像素点的数量及灰度相同的像素点的颜色连续程度，计算灰度相同的像素点的数量占邻域范围内所有像素点的占比值；
第三参数计算模块，根据占比值和颜色连续程度计算中心点对应的邻域范围的密集程度；
第四参数计算模块，根据每个像素点的颜色异常程度和密集程度计算腐腻值；
图像生成模块，根据每个像素点的腐腻值与对应的舌体颜色变化构建舌像腐腻热图。
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