[发明专利]一种图像特征自动识别提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别地涉及图像特征的识别提取的方法。

背景技术

中医诊断学是一门横跨基础与临床的学科，它使症状体征与证型疾病一一关联对应，是医生诊病治病的首要途径。望诊中医诊断四诊“望闻问切”中的首位，是中医在见到病人的第一眼就开始做的诊断。

而舌诊则是望诊中被经常提及，可以说是最具中医特色的诊断手段。舌诊充分体现了中医诊断学见微知著的识病原理，中医认为，人体是一个不可分割的有机整体，身体的每个部分都与整体或其他部分密切联系，医生从小小的舌头上就能进行八纲辨证、脏腑辨证、病性辨证等。当从病患身上收集很多信息之后，如何识别提取有效的、真实的信息，如何辨别虚假的临床表现，舌诊则是一种很好的辨别手段。

点刺舌可以反映脏腑热盛的程度，疾病所处的阶段，及气血运行的情况。从解剖角度来说，它是蕈状乳头数目增多，个体增大、高突，乳头内充血的表现。根据点刺分布多的位置可以推测热邪壅盛于哪个脏腑，而观察点刺的颜色，可以推测气血运行情况和疾病的程度，具有很强诊断意义。在中医临床诊断中，点刺舌常常是以“有无”来做定性判断，根据点刺颜色来诊断气血运行情况和疾病的程度。但是由于点刺个数常常难以数清，无法做定量判断。而对于点刺颜色的判断更多的是医者的主观感受，缺少标准化和精确化。这就导致了传统舌诊中只能对舌体进行模糊的特征描述，无法进行精确量化的分析和数据体现。将现代科技、数据统计分析和传统中医舌诊结合起来，从而使得医生在获取舌体信息时能够客观规范，并且有专业标准作为依据，是最近几年中医舌诊的一个重要研究方向。

舌诊中舌体信息数据化，标准化的研究比较多，就点刺信息而言，目前大部分学者在提取点刺时大多使用一些梯度算子检测边界，得到点刺边界以后再进行点刺提取。这样的做法只能提取边界明显且颜色信息过渡平滑的点刺，但无法确定一些特征较弱的点刺信息，并且受舌质的影响很大。

发明内容

本发明实例给出一种舌像分析中点刺的识别提取方法，以解决现有技术中对于舌体信息识别时舌图的初步处理、舌体点刺提取时颜色空间的选取，点刺特征的放大，舌体信息和点刺信息的分离，图片降噪，以及对可预见的杂质干扰作了处理。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：本发明给出的一种图像的色彩空间变化，特征强化，特征识别，前景背景分离，特征提取，包括：

根据点刺的颜色特征信息，将舌体图像从RGB色彩空间映射到合适的色彩空间中以放大点刺信息的特征；

针对放大后的点刺特征信息，参考最大类间方差算法的原理，动态定义滤波算子，对图片进行高通滤波的卷积操作，过滤掉舌体其他信息，保留点刺信息；

用图像腐蚀算法和图像膨胀算法，采用Halcon腐蚀膨胀算子，过滤图像中的噪点，并且补完点刺信息的轮廓。

利于结合区域增长的图像迭代算法，提取舌图上剩余的特征信息，并根据点刺的形状及颜色特点，过滤掉过大或者过小的区域，保留真正的点刺信息。

根据舌体区域的划分，给出点刺在舌尖、舌根、舌中、舌两侧的分布情况。

具有的优点和积极效果是：

本发明实例和现有的其他舌像点刺提取方法相比，具有以下优点：

1、不同于其他方法沿用RGB或者HSI的色彩空间，本发明实例采用自定义的色彩空间，将舌体图像映射过去可以更好的体现舌体点刺特征，从方法的实现基础上做了很大改进。

2、利用改进后的最大类间方差算法，采用高通的滤波的方法，将放大后的点刺信息过滤出来，充分的利用了点刺的特点，并且因为降低了最大类间方差算法的复杂度，所以并不影响点刺的提取速度。其他方法大多采用边界提取的方法，容易受到舌质，裂纹及其他舌体信息的干扰，并且最后得到的点刺也不完整。

3、滤波算法的算子根据图像的信息动态生成，避免了使用全局算子造成的局部点刺被过滤掉，同时也降低了噪声的干扰，进一步提高了点刺提取的效率。

4、相比于其他算法的均值滤波以后边界查找从而提取点刺信息的方法，本发明实例能快速高效的提取点刺信息，并且不受舌体全局特征的干扰，能很好的基于点刺的局部特征提取。