KR101063343B1 - 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법 - Google Patents

혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 혀의 컬러 요소를 파악하여 설태가 있는 정확한 영역을 찾아내고 설태의 종류를 명확히 구분할 수 있는 방법을 제공하는데 있다.
이를 위해 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법은, 분할된 혀 영역의 영상을 설진기를 통하여 획득하고, 획득된 RGB 방식의 컬러 영상을 HSV 방식의 컬러 영상으로 변환하는 제 1단계와, 최적화된 이진 영역 분할을 위해 임계값을 선택하는 제 2단계와, 상기 제 2단계를 통해 선택된 임계값을 이용하여 색상(H)과 채도(S)의 이진 영역으로 분할하는 제 3단계 및 상기 제 3단계를 통하여 분할된 상기 이진 영역을 결합하는 제 4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 개시한다.
혀 영상, 컬러 정보 분할, 설질, 설태, 설진기

Description

혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법{Method for Separating Color Information using Tongue Photo}
비침습적으로 카메라와 조명 장치를 이용한 설진기를 이용하여 객관적으로 혀 영역을 촬영하고 진단을 위한 혀 영역의 객관적인 지표를 자동으로 찾는 방법에 관한 것이다.
한의학에서 혀는 장부의 건강 상태를 표면적으로 보여주는 중요한 요소 중 하나이다. 특히 장부가 혀의 영역에 연결이 되어 각 장부의 특성을 파악하는데 혀가 매우 요긴하게 사용되고 있다.
이에 따라 한의학에서는 건강진단 또는 인체 장기의 질병 유무를 판단하기 위하여 설진(혀 진단)을 사용하고 있으며, 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 특성의 변화를 나타낸다. 따라서, 도 1에 도시된 바와 같이 환자의 다양한 설질(舌質, tongue substance)과 설태(舌苔, tongue coating)의 변화를 관찰함으로써 질병을 진단하는 이러한 설진은 편리할 뿐만 아니라 비침습적이고 널리 쓰이는 방법이 라 할 수 있다.
특히, 설상(舌像)은 인체 내부 기관의 임상 병리적인 변화를 반영하는 역할을 하여 팔강(八綱), 육경(六經), 삼초 위기영혈(三焦 衛氣營血)과 같은 여러 가지 변증에서도 중요한 지표로 사용된다.
이 때, 설질(舌質, tongue body)과 설태(舌苔, tongue fur)의 색깔과 설체(舌體)의 형태, 움직임 등을 주로 보며, 특히, 설태라 불리는 혀의 표면에 이끼처럼 덮인 물질은 색깔, 두께, 형태와 분포 범위, 습윤 정도를 통해 사기(邪氣)의 특성과 침입한 부위, 진액의 유무를 분석 및 판단할 수 있으므로 중요한 설진의 진단요소로 이용되고 있다.
여기서 상기 설태의 색깔은 흔히 백(白), 황(黃), 회(灰), 흑(黑)으로 구분하며 다른 색깔의 설태가 혼합된 경우도 있다. 백태는 허증(虛證), 한증(寒證), 습증(濕證), 표증(表證)과 관련 있고, 황태는 열사(熱邪: 병의 원인이 되는 뜨거운 기운)가 혀의 표면에 반영하는 상태를 나타내며 이열증(裏熱證)과 관련이 깊다.
회태와 흑태는 "열기가 극심하여 몸에 진액을 마르게 한 상태"와 "양기가 부족하고 한기가 극성한 상태"를 반영하는 두 가지의 증(證)과 깊은 관련이 있다. (이봉교, 박영배, 김태희, 한방진단학, 서울:성보사, 72-86, 1996)
한편, 도 2에는 신체 부위 별 건강 진단을 위해 혀의 영역을 분할한 사진이 도시되어 있으며, 간담(肝膽, Liver & Kidney), 비위(脾胃, Spleen & Stomach) 및 심폐(心肺, Heart & Lung)와 관련된 각각의 영역이 표시되어 있다.
이와 같은 설진은 과거에는 한의사가 환자의 혀를 눈으로 관찰하여 판단하였는데, 이것은 주변 환경과 한의사의 컨디션 등에 영향을 받을 수 있다. 이러한 영향을 최소화하기 위해서는 정략적인 데이터를 활용하여 진단을 결정하도록 하는 것이 필요하며 이를 위하여 디지털 카메라와 조명 장치를 이용한 설진기가 제안되었다.
최근에는 취득된 영상을 영상 처리하여 필요한 정보를 얻는 것이 중요하다는 생각이 대두되어 가시광선을 촬영하는 설진기 뿐 아니라 적외선 및 자외선을 촬영하는 설진 장치 및 알고리즘도 제안되고 있는 실정이다.
그러나, 최근까지도 혀의 컬러 요소를 파악하여 정확한 위치를 찾아낼 수 있는 장치나 방법에 대한 연구가 없는 실정이며, 따라서 설태가 있는 영역을 정확히 찾아내고 설태의 종류를 정확히 구분하기 어렵다는 문제점이 있다.
특히, 컬러는 주변 상황이나 조명과 물체와의 방향성, 조명 장치의 수명과 같은 여러 가지 종류의 문제에 따라 달라지게 된다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위해 발명된 것으로서, 혀의 컬러 요소를 파악하여 설태가 있는 정확한 영역을 찾아내고 설태의 종류를 명확히 구분할 수 있는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법은, 분할된 혀 영역의 영상을 설진기를 통하여 획득하고, 획득된 RGB 방식의 컬러 영상을 HSV 방식의 컬러 영상으로 변환하는 제 1단계와, 최적화된 이진 영역 분할을 위해 임계값을 선택하는 제 2단계와, 상기 제 2단계를 통해 선택된 임계값을 이용하여 색상(H)과 채도(S)의 이진 영역으로 분할하는 제 3단계 및 상기 제 3단계를 통하여 분할된 상기 이진 영역을 결합하는 제 4단계를 포함한다.
상기 제 1단계는 변환된 HSV 방식의 컬러 영상 중 색상(H) 값의 순서를 하기의 수학식 1을 통하여 변환하고, 영상 처리를 위해 0 내지 255 사이의 이산적인 값을 부여하여 범위를 정규화할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112011043133886-pat00001

(여기에서, h(x,y)는 x,y 좌표에서의 색상(Hue)값을 의미하고, hT(x,y)는 색상이 변환된 값을 의미함)
상기 제 2단계는, 상기 제 1단계를 통하여 0 내지 255의 이산적인 값으로 정규화된 혀 영역에서, 명도(V) 값이 존재하는 X축과 Y축의 최소값 및 최대값을 찾은 후 그 사이의 범위를 각각 5등분으로 분할하여 5×5의 지역 영역으로 균등 분할하는 제 1과정과, 색상(H)과 채도(S)에 대해 각각 지역 영역 히스토그램을 추출하는 제 2과정과, 상기 제 2과정을 통하여 추출된 히스토그램 분포를 이용하여 이진 영 역 분할을 수행하는 제 3과정과, 상기 제 3과정을 통하여 분할된 이진 영역 내의 최대 값 사이의 비율을 비교하여 임계값을 선택하는 제 4과정을 포함한다.
상기 제 3과정은 오츠 스레스홀딩 알고리즘(Otsu thresholding algorithm)에 의해 수행될 수 있다.
상기 제 4과정은 상기 제 3과정에서 구해진 2진의 경계인 임계값 보다 작은 구간 및 상기 임계값 보다 큰 구간에서의 최대 분포인 MLi ,1 및 MLi ,2를 찾고, 상기 MLi ,1 및 MLi ,2 중에서 작은 값을 분모로 하여 하기의 수학식 2의 비율(rLi)이 1 이상이도록 하며, 상기 비율(rLi)을 모든 지역과 비교하여 최소 비율을 가지는 지역의 임계값을 색상(H)과 채도(S)에 대하여 각각 추출하여 상기 색상(H)과 채도(S) 각각의 임계값을 구할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112011043133886-pat00002

(여기에서, MLi,1은 이진의 경계인 임계값 보다 작은 구간에서의 최대 분포를 의미하고, MLi,2는 이진의 경계인 임계값 보다 큰 구간에서의 최대 분포를 의미하며, MLi,1≥MLi,2 ?= MLi,1 : MLi,2 는 MLi,1가 MLi,2보다 클 때 MLi,1를 선택하고, 작을 경우 MLi,2를 선택)
상기 제 3단계는 상기 제 2단계의 제 4과정을 통하여 색상(H)과 채도(S)에 대해 구해진 최적 분할 임계값을 이용하여 색상(H) 및 채도(S)의 전체 영역에 대한 이진 영역으로 분할할 수 있다.
상기 제 4단계는 상기 제 3단계를 통하여 이진 영역으로 분할된 결과를 하나의 지도상에 보여주기 위하여 색상(H)의 임계값 이상의 색상 편차만 발생한 영역, 채도(S)의 임계값 이하의 채도 편차가 발생한 영역 및 두 가지가 동시에 발생하는 영역의 3가지로 표시하는 분할 영역 결합 과정을 수행할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법에 의하면, 컬러를 색상, 채도, 명암으로 분해하고 지역 영역의 히스토그램을 분석하여 분할 임계값을 선택, 전체 영역을 분할함으로써 설태가 있는 정확한 영역을 찾아내고 설태의 종류를 명확히 구분할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 비침습적 u-Healthcare 진단기에 활용함으로써 국민의 건강 증진에 도움이 될 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 3은 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법의 순서도이다. 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법은 분할된 혀 영역 영상 획득 및 컬러 변화을 위한 제 1단계(S10), 최적 분할 임계값을 선택하기 위한 제 2단계(S20), 전체 이진 영역 분할을 위한 제 3단계(S30) 및 분할 영역 결합을 위한 제 4단계(S40)를 포함한다.
상기 제 1단계(S10)는 분할된 혀 영역의 영상을 설진기를 통하여 획득하고, 획득된 RGB 방식의 컬러 영상을 HSV 방식의 컬러 영상으로 변환하는 단계이다.
도 4에는 분할된 혀 영역의 영상을 획득하기 위한 설진기의 외형이 도시되어 있다.
상기 설진기는 표준화된 광원과 디지털 카메라를 이용하여 정확한 혀 영상을 획득하기 위한 기계로서, 상기 설진기 구조는 빛의 영향을 최소화한 공간에 조명과 디지털 영상신호의 취득이 가능한 카메라와 컬러 교정을 위한 기준 컬러값을 제공하는 컬러 챠트로 구성된다. 그리고 이와 같은 하드웨어와 인터페이스가 가능한 소프트웨어로 구성되는데, 카메라의 컬러 입력의 변화를 시켜줄 수 있는 함수와 취득된 영상으로부터 혀의 영역 분할 및 설태를 분류하는 소프트웨어로 구성되며, 접안부로 인해 암실을 형성할 수 있도록 하기 위하여 인체공학적으로 뺨 주변과 밀착할 수 있도록 디자인되는 것이 바람직하다. 한편, 상기 설진기는 태양광과 가까운 색온도(5500K) 특성의 스트로브(strobe) 조명을 사용하는 것이 바람직하다.
상기 설진기는 영상 취득시 도 5에 도시된 바와 같이 십자로 표시된 중심점에 혀 부분이 위치하도록 유도하며, 취득된 혀 영상은 RGB의 24 비트(bit) BMP 영상으로 저장될 수 있다. 또한, 취득된 영상은 GUI를 이용하여 실시간 가시화 가능하고, 설진에 유효한 설체 영역의 분할, 설진과 설태 영역의 분할 및 설태의 구분 등의 기능을 제공할 수 있다.
한편, 상기 제 1단계(S10)에서는 변환된 HSV 방식의 컬러 영상 중 색상(H) 값의 순서를 하기의 수학식 1을 통하여 변환하고, 영상 처리를 위해 0 내지 255 사이의 이산적인 값을 부여하여 범위를 정규화 한다.
Figure 112011043133886-pat00003
(여기에서, h(x,y)는 x,y 좌표에서의 색상(Hue)값을 의미하고, hT(x,y)는 색상이 변환된 값을 의미함)
즉, HSV 방식의 컬러 영상 중 H의 색상 값은 (0 ∼ 360) 사이의 값을 가지는데 설질과 설태가 주로 가지는 값은 적색 근처 이므로 혀 영역 내 H값의 연속성을 유지하기 위하여 도 6에 도시된 바와 같이 상기 H값의 순서를 상기 수학식 1을 통하여 변환한다. 그리고, 범위를 정규화하고 영상 처리를 하기 위하여 0 내지 255 사이의 이산적인 값을 부여하고, 이에 따른 예시는 도 7에 도시된 바와 같다. 여기서, 도 7a는 분할된 혀 영역을, 도 7b는 색상(H) 성분을, 도 7c는 채도(S) 성분을 나타내는 영상이다.
한편, HSV 방식의 영상 중 H값은 황태와 같은 색상의 변화를 구분하는데 유용하며, S값은 채도값으로 백태를 구분하는데 매우 유용하다. 특히, 상기 황태와 백태는 발견되는 대다수의 설태에 해당한다.
상기 제 2단계(S20)는 최적화된 이진 영역 분할을 위해 임계값을 선택하는 단계이다. 여기서, 상기 제 2단계(S20)는 도 8의 순서도에 도시된 바와 같이 정규화된 혀 영역에서 지역 영역으로 균등 분할하는 제 1과정(S21), 상기 지역 영역 히스토그램을 추출하는 제 2과정(S22), 이진 영역 분할을 수행하는 제 3과정(S23) 및 이진 영역 내 최대값간 비율을 비교하여 임계값을 선택하는 제 4과정(S24)을 포함한다.
상기 제 1과정(S21)에서는 상기 제 1단계(S10)를 통하여 0 내지 255의 이산적인 값으로 정규화된 혀 영역에서, V(명도)값이 존재하는 X축 및 Y축의 최소값 및 최대값을 찾은 후 그 사이의 범위를 각각 5등분으로 분할하여 5×5의 지역 영역으로 균등 분할하는 과정이다.
즉, 상기 제 1과정(S21)은 0에서 255로 정규화된 혀 영역에서 V값이 존재하는 X축과 Y축의 최소, 최대값을 각각 찾고, 그 사이의 범위를 도 9에 도시된 바와 같이 각각 5등분 분할한다.
상기 제 2과정(S22)에서는 H(색상) 및 S(채도)에 대해 각각 지역 영역 히스토그램을 추출하는 과정이다.
상기 제 3과정(S23)은 상기 제 2과정(S22)을 통하여 추출된 히스토그램 분포를 이용하여 이진 영역 분할을 수행하는 과정이다. 이 때, 상기 제 3과정(S23)은 오츠 스레스홀딩 알고리즘(Otsu thresholding algorithm)(N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histogram", IEEE Trans. System Man, and Cybernetics, 9, 62-66, 1979)에 의해 수행될 수 있으며 여기서는 자세한 설명을 생략한다.
상기 제 4과정(S24)은 상기 제 3과정(S23)을 통하여 분할된 이진 영역 내의 최대값 사이의 비율을 비교하여 임계값을 선택하는 과정이다.
즉, 상기 제 4과정(S24)은 상기 제 3과정(S23)에서 구해진 2진의 경계인 임계값 보다 작은 구간과 큰 구간에서의 최대 분포인 MLi ,1 및 MLi ,2를 찾고, 상기 MLi ,1 및 MLi ,2 중에서 작은 값을 분모로 하여 하기의 수학식 2의 비율(rLi)이 항상 1보다 크거나 같은 값이 나오도록 하며, 상기 비율(rLi)울 모든 지역과 비교하여 최소 비율을 가지는 지역의 임계값을 추출하는 '이진 영역 내 최대값간 비율 비교'를 H(색상) 및 S(채도) 값에 대해 각각 수행한다.
Figure 112011043133886-pat00004
(여기에서, MLi,1은 이진의 경계인 임계값 보다 작은 구간에서의 최대 분포를 의미하고, MLi,2는 이진의 경계인 임계값 보다 큰 구간에서의 최대 분포를 의미하며, MLi,1≥MLi,2 ?= MLi,1 : MLi,2 는 MLi,1가 MLi,2보다 클 때 MLi,1를 선택하고, 작을 경우 MLi,2를 선택)
이는 최소의 비율을 구하여 설질과 설태와 같이 컬러가 가장 명확히 구별되 는 영역 내에서 임계값을 추출하기 위함이다. 즉, 컬러 정보가 가장 풍성한 지역 다시 말해서 컬러 분포가 서로 비슷한 영역을 찾아내기 위함이다. 여기서 상기 수학식 2는 H(색상) 및 S(채도)에 각각 적용되어 각각의 임계값을 구하게 된다.
한편, 지역 영역의 히스토그램을 이용하여 임계값을 선택하는 과정을 설명하기 위한 그래프는 도 10에 도시되어 있다.
상기 제 3단계(S30)는 상기 제 2단계(S20)를 통하여 분할된 상기 이진 영역을 결합하는 단계이다. 보다 자세하게 상기 제 3단계(S30)는 상기 제 2단계의 제 4과정(S24)을 통하여 H(색상), S(채도)에 대해 구해진 최적 분할 임계값을 이용하여 H(색상) 및 S(채도)의 전체 영역에 대한 이진 영역으로 분할한다.
즉, 상기 제 3단계(S30)에서는 각각의 최적 분할 임계값을 이용하여 H(색상) 및 S(채도)의 전체 영역에 대하여 '전체 2진 영역 분할'을 수행하여 H(색상) 및 S(채도)의 영역 분할 결과을 얻을 수 있다.
상기 제 4단계(S40)는 상기 제 3단계(S30)을 통하여 분할된 이진 영역을 결합하는 단계이다. 보다 자세하게, 상기 제 4단계(S40)는 상기 제 3단계(S30)을 통하여 이진 영역으로 분할된 결과를 하나의 지도상에 보여주기 위하여 색상(H)의 임계값 이상의 색상 편차만 발생한 영역, 채도(S)의 임계값 이하의 채도 편차가 발생한 영역 및 상기 두 가지가 동시에 발생하는 영역의 3가지로 표시하는 '분할 영역 결합'과정을 수행한다.
이하에서는 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 이용한 실험 결과에 대하여 설명한다.
먼저, 취득된 영상 데이터 중에서 한의 전문의가 크게 백태와 황태로 영상을 분류하였고, 이렇게 분류된 영상을 혀 영역 분할 후, 컬러 분할 방법의 입력으로 하여 도 11 및 도 12와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 한편, 도 11 및 도 12에서는 입력 영상인 분할된 혀 영역과 분할 영역 결합된 결과 영상이 서로 쌍을 이루고 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서 도 11은 백태로 분류된 영상을 나타내며, 도 12는 황태로 분류된 영상을 나타낸다.
즉, 본 발명에서는 혀의 컬러 요소를 파악하고 위치를 찾아내며 컬러 요소를 분석하는 방법을 제공한다. 이를 위해 본 발명에서는 먼저, 컬러를 색상, 채도, 명암으로 분해하고 지역 영역의 히스토그램을 이용하여 컬러의 분포를 나누어 이진 영역으로 분할한다. 한편, 분할되는 지역 영역의 컬러 분포가 서로 비슷한 영역을 찾고 그 영역의 임계값을 전체 영상의 임계값으로 적용한다. 결론적으로 본 발명에 따른 방법은 설태가 있는 영역을 찾아내고 설태의 종류를 구분하는 방법을 제공한다. 특히 컬러는 주변 상황이나 조명과 물체와의 방향성, 조명 장치의 수명과 같은 여러 가지 종류의 문제에 따라 달라지기 때문에, 이러한 문제를 최소화하기 위해서 데이터를 통계적으로 분석하여 판별함수를 추출하는 것보다 영상 내부의 상대적인 기준을 이용하여 분류하는 것이 주변 영향에 강인한 방법일 수 있다.
본 발명에 따른 실험 결과를 관찰한 결과, 도 11에서는 채도의 변화가 있고, 도 12에서는 색상의 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 즉 도 11에서는 채도의 비중이 높은 것으로부터 백태가 존재함을 유추할 수 있었고, 도 12에서는 색상의 비중이 높음 것에 비추어 황태가 존재함으로 유추할 수 있었다. 또한, 입력 영상의 설태 부분과도 일치함을 관찰할 수 있었다.
한편, 본 발명에서는 설태 중에서 백태와 황태 영역 분할 및 분류에 국한되어 있으나, 본 발명을 이에 한정하는 것은 아니고, 색상 및 채도, 명도의 범위의 세분화 연구에 따라서는 회태, 흑태 뿐만 아니라 설질의 분류에도 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 방법을 비침습적 u-Healthcare 진단기 등에 채용하여 국민 건강 증진에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
이상과 같이 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
도 1은 환자의 다양한 설질(舌質, tongue substance)과 설태(舌苔, tongue coating)를 도시한 사진이다.
도 2는 혀의 각 영역에 대응되는 내장 기관을 설명하기 위한 도이다.
도 3은 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법의 순서도이다.
도 4는 설진 데이터 취득을 위해 사용되는 설진기의 외형을 도시한 도이다.
도 5는 설진기를 통한 혀 영상 취득 과정을 설명하기 위한 사진이다.
도 6은 색상 순서 변환을 설명하기 위한 도이다.
도 7은 컬러 변환의 예를 도시한 도이다.
도 8은 최적 분할 임계값을 선택하기 위한 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 균등 분할된 지역 영역(5×5)을 도시한 도이다.
도 10은 지역 영역의 히스토그램을 이용한 임계값 선택을 설명하기 위한 그래프이다.
도 11은 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 통하여 백태로 분류된 영상을 도시한 도이다.
도 12는 본 발명에 따른 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법을 통하여 황태로 분류된 영상을 도시한 도이다.

Claims (7)

  1. 분할된 혀 영역의 영상을 설진기를 통하여 획득하고, 획득된 RGB 방식의 컬러 영상을 HSV 방식의 컬러 영상으로 변환하는 제 1단계;
    이진 영역 분할을 위하여, 상기 제 1단계를 통하여 0 내지 255의 이산적인 값으로 정규화된 혀 영역에서, 명도(V) 값이 존재하는 X축과 Y축의 최소값 및 최대값을 찾은 후 그 사이의 범위를 각각 5등분으로 분할하여 5×5의 지역 영역으로 균등 분할하는 제 1과정, 색상(H)과 채도(S)에 대해 각각 지역 영역 히스토그램을 추출하는 제 2과정, 추출된 히스토그램 분포를 이용하여 이진 영역 분할을 수행하는 제 3과정 및 분할된 이진 영역 내의 최대값 사이의 비율을 비교하여 임계값을 선택하는 제 4과정을 포함하는 임계값을 선택하는 제 2단계;
    상기 제 2단계를 통해 선택된 임계값을 이용하여 색상(H)과 채도(S)의 이진 영역으로 분할하는 제 3단계; 및
    상기 제 3단계를 통하여 분할된 상기 이진 영역을 결합하는 제 4단계;를 포함하되,
    상기 제 1단계는 변환된 HSV 방식의 컬러 영상 중 색상(H) 값의 순서를 하기의 수학식을 통하여 변환하고, 영상 처리를 위해 0 내지 255 사이의 이산적인 값을 부여하여 범위를 정규화하는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법.
    [수학식]
    Figure 112011043133886-pat00019
    (여기에서, h(x,y)는 x,y 좌표에서의 색상(Hue)값을 의미하고, hT(x,y)는 색상이 변환된 값을 의미함)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제 3과정은 오츠 스레스홀딩 알고리즘(Otsu thresholding algorithm)에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 제 4과정에서, 상기 최대값 사이의 비율은 다음의 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법.
    [수학식]
    Figure 112011043133886-pat00020
    (여기에서, MLi,1은 이진의 경계인 임계값 보다 작은 구간에서의 최대 분포를 의미하고, MLi,2는 이진의 경계인 임계값 보다 큰 구간에서의 최대 분포를 의미하며, MLi,1≥MLi,2 ?= MLi,1 : MLi,2 는 MLi,1가 MLi,2보다 클 때 MLi,1를 선택하고, 작을 경우 MLi,2를 선택)
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제 3단계는 상기 제 2단계의 제 4과정을 통하여 색상(H)과 채도(S)에 대해 구해진 최적 분할 임계값을 이용하여 색상(H) 및 채도(S)의 전체 영역에 대한 이진 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 제 4단계는 상기 제 3단계를 통하여 이진 영역으로 분할된 결과를 하나의 지도상에 보여주기 위하여 색상(H)의 임계값 이상의 색상 편차만 발생한 영역, 채도(S)의 임계값 이하의 채도 편차가 발생한 영역 및 두 가지가 동시에 발생하는 영역의 3가지로 표시하는 분할 영역 결합 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 혀 영상을 이용한 컬러 정보 분할 방법.
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