[发明专利]基于中医望诊的面部光泽分析方法

说明书

技术领域

本发明属于中医诊断数字化和计算机医学图像处理领域，具体涉及一种基于中医望诊的面部光泽分析方法，本发明方法能直接对面部图像进行光泽的定量分析和定性描述，辅助中医诊断。

背景技术

面部望诊是中医诊断的一种方法。中医学历来重视面部望诊，主要包括望颜色和望光泽两部分。《灵枢》云“十二经脉，三百六十五络，其血气皆上于面而走空窍”，心主血脉，其华在面，手足三阳经皆上行于头面，所以面部色诊可以诊断脏腑精气的盛衰与经脉气血的盈亏。《素问·脉要精微论》曰：“夫精明五色者，气之华也”。认为气血之精华上行头面及外达肌肤，可以表现出不同色泽。《望诊遵经·色以润泽为本》曰：“光明润泽者，气也，青赤黄白黑者，色也。有气不患无色，有色不可无气”。观察面部光泽的变化可以诊断脏腑精气的盛衰，对判断病情轻重、推测预后至关重要。但传统面部光泽诊察，主要是依靠临床医生主观描述，描述为有光泽、少光泽和无光泽，缺乏客观化数据支持，具有很强的主观性和模糊性，这势必影响了中医诊断的整体发展。中医面诊的现代化、客观化研究对中医辨证的规范化、临床疗效评价以及中医面诊的进一步发展，具有重要的理论价值和临床意义。

随着科技的不断进步，计算机技术，尤其是模式识别、计算机视觉、数据挖掘等技术，逐步引入到中医的客观化、规范化研究过程中来，取得了阶段性的成果。面诊的光泽定量是面诊的一个重要方面，经对现有技术文献的检索发现，目前在面诊光泽分析方面还没有任何的方法和技术报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种面向中医面诊的面部光泽分析方法，旨在对采集到的患者面部图像进行光泽的自动分析。本发明从模式识别的角度出发，通过对样本图像进行降维、计算测试样本与训练样本之间的余弦距离，并通过最近邻方法来判别测试样本光泽的类别和定量数值，辅助中医诊断。

为了解决上述技术问题，本发明的构思是：是使用已经定性的光泽样本图片作为训练样本，通过对训练样本使用一种改进的二维主成分分析得到投影矩阵，用这个投影矩阵对光泽图片训练样本以及测试样本进行特征抽取，计算测试样本特征所有训练样本特征的余弦距离，最后使用最近邻方法对测试样本进行光泽分析。

根据上述发明构思，本发明采用的技术方案包括如下步骤：

(1)面部图像在稳定的光照环境下由电脑控制的数码相机自动采集，保证采集环境的稳定；

(2)样本图片取自面部图像脸颊处的一个区域，并都调整到相同解析度；

(3)使用HSV色彩模式，如果样本图片为RGB模式，将转换为HSV色彩模式；

(4)选择一部分图片作为训练样本，并人工对光泽进行分类；

(5)采用改进的二维主成分分析方法对面部图像的测试样本与训练样本进行特征抽取；

(6)计算测试样本特征与每个训练样本特征之间的余弦距离；

(7)使用最近邻的方法对测试样本进行面部光泽分析。

上述采用改进的二维主成分分析方法对面部图像的测试样本与训练样本进行特征抽取的方法如下：

①用矩阵I表示样本：如果I_a，b表示矩阵I第a行b列处的元素，那么用m行3n列大小的矩阵I表示一个解析度为n×m的HSV色彩模式的图片，I_3i-2，j、I_3i-1，j、I_3i，j分别存储的是该图像第i行j列处像素的H、S、V值(i＝1，2，3，…，m，j＝1，2，3，…，n)；

②根据训练样本使用一种改进的方法来计算二维分析的协方差矩阵：其中k表示样本的类别数，n_i为第i类的训练样本数，N为训练样本总数，为第i类训练样本的样本均值，I_i为训练样本总体均值；

③求协方差矩阵Cov的特征值分解，将得到的特征值按降序排列：λ₁、λ₂ K λ_3n，特征向量按对应特征值的顺序排序，于是得到特征向量矩阵：V＝[v₁ v₂ K v_3n]^T；

④选取V前d行构成投影矩阵：V_project＝[v₁ v₂ K v_d]^T；