[发明专利]一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法

说明书

本发明公开了一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法，S1、舌像采集：舌像获取过程中，通过使用人群登录相应的舌诊识别软件，通过该软件中的图像拍照来对自身的舌头进行拍摄，本发明涉及舌面识别技术领域。该基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法，通过在采集操作过程通过对图像的自动化处理，使得后期的特征提取和识别更加的清晰，同时对于舌头图像位置进行划分后，以及对对应的区域进行判定归类后，通过此数字化分区的计算方式，将舌头划分成对应的几个区域，从而得出对应区域的舌色，点刺，裂纹，纹理，胖瘦等等数值，分析对应身体部位的健康状态，使得舌诊计算机化成为现实。

技术领域

本发明涉及舌面识别技术领域，具体为一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法。

背景技术

舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生，脏腑通过经脉与舌相联中医诊断疾病的重要客系，手少阴之别系舌本，足少阴之脉挟舌本，足厥阴之脉络舌本，足太阴之脉连舌本，散舌下，故脏腑病变，可在舌质和舌苔上反映出来，舌诊主要诊察舌质和舌苔的形态、色泽、润燥等，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰、津液的盈亏及脏腑的虚实等，而目前舌诊的过程中，一方面人为判断主观性较大，不客观，存在千人千面的情况，另一方面，数字化无法做到精准分区，以至舌诊数字化无法做到真正的精准化，智能化。

现有的在生活的过程中往往无法了解到自己自身的情况，也不了解具体如何去观测自己舌面的情况，为此，本发明提供了一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法，解决了现有的在生活的过程中往往无法了解到自己自身的情况，也不了解具体如何去观测自己舌面的情况的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法，具体包括以下操作步骤：

S1、舌像采集：舌像获取过程中，通过使用人群登录相应的舌诊识别软件，通过该软件中的图像拍照来对自身的舌头进行拍摄，同时拍摄后的图像通过预处理进行使用；

S2、区域划分：对处理后的图片进行模型的建立，在图片的舌头部位取最边缘的区域长宽做一个长方形，并对长方形内部的舌头区域进行划分，划分为10个闭合的环形区域，并且通过长方形的对角线对10环的区域进行划分；

S3、区域识别：而对应的区域对应不同的器官位置的具体情况，通过建立的数字化模型，在识别的过程中，从图像中提取到的特征向量作为一个查询，计算其与各个环状之间的距离，根据最近邻原则将该查询向量归类到与其最近的环状之间所表示的舌象类别。

优选的，所述S1中预处理是在获取到舌像后,对这些图像进行去噪和颜色校正处理，采用双向滤波算法去噪以及参照标准色卡进行颜色校正的方法，随后要对舌像进行分割，提取出图像中舌头的部分，以便后续的特征提取以及识别等处理；

优选的，所述S2中以舌头的轮廓形状为环，分为10个环状，其中舌中取1、2、3、4环全部，舌尖取7、8、9、10环中下片，舌侧取8、9环左右片，舌根取1、2、3、4、5、6、7、8环中上片，而所选中的区域对应人体各个身体部位的健康情况的情况。

优选的，所述S3中最近邻原则中，查询向量是由从分割后的舌像中提取的特征组成，是特征空间中的一个点，通过计算定义点到环状区域的距离，来识别该处所对应的舌象类别。

优选的，所述S3中最近邻原则中所涉及到的距离测算公式为：式中：环形区域M＝{C,C，…,Cm}，C表示环形区域中的一个最大线性子块，是在环形区域中的投影。

优选的，所述距离测算公式中最终的舌像类别为：有益效果

本发明提供了一种基于舌诊用舌面轮廓环区域划分数学模型的识别方法。与现有技术相比具备以下有益效果：