[发明专利]一种多规则融合的随机游走舌像提取方法

摘要

一种多规则融合的随机游走舌像提取方法，包括以下步骤，利用带有压缩规则的滑降算法对原图像进行初始分割，从而获取初始区域集，利用一种新的复合权函数，建立加权图，并进行简约，利用一种多规则融合的随机游走算法来进行最终的聚类分割，生成舌体区域图像，最后，利用数学形态学算子修整目标区域，消除舌像区域上的小孔，得到目标舌像。本发明的随机游走舌像提取方法，智能化程度高，整个提取过程全自动完成，极大的提高了随机游走算法的效率，减少了舌像提取所需要的时间，能够从带有舌苔的图像中成功准确提取出舌像。

主权项

一种多规则融合的随机游走舌像提取方法，其特征在于：它其包括以下四个步骤：（1）、利用带有压缩规则的滑降算法对原图像进行初始分割，从而获取初始区域集，该滑降算法的具体步骤如下：（1.1）扫描原图像，找到图像中的一个非零像素作为种子点；（1.2）将种子像素添加到目标区域，并将种子像素压入栈中，最后从原图像中取出种子像素；（1.3）从栈中弹出一个种子像素；（1.4）对于种子像素的每个邻域像素，若种子像素与邻域像素的色调和亮度差异小于阈值，则将邻域像素加入到目标区域，并将邻域像素压入栈中，并从原图像中删除该邻域像素；（1.5）重复（1.3）和（1.4），直到栈为空为止；（1.6）计算（1.3）、（1.4）和（1.5）所生成的目标区域面积，若面积小于阈值，则舍弃当前目标区域；（1.7）重复（1.1）到（1.6），直到原图像中不包含任何非零像素；（2）、利用下述的复合权函数，建立加权图，并进行简约，该复合权函数如下所示：其中，和是权系数，，，，I_i和I_j为像素i和像素j的亮度，H_i 和 H_j为像素i和像素j的色调，代表像素i和像素j的亮度差异，代表像素i和像素j的色调差异；该建立加权图并简约的算法具体步骤如下：（2.1）创建邻接表表头数组，其中的每个元素代表一个初始区域；（2.2）若区域A与区域B是相邻的，则执行（2.3）到（2.7）；（2.3）创建一个从区域A到区域B的边结点；（2.4）将新的边结点的标志设置为B；（2.5）根据复合权函数的计算公式计算区域A和区域B的权值，设置新边结点的权值，并设置新边结点的后继为空；（2.6）将新的边结点连接到区域A的链表末尾；（2.7）采取如（2.3）到（2.6）同样的方法，创建从区域B到区域A的边结点；    （3）、利用一种多规则融合的随机游走算法来进行最终的聚类分割，生成舌体区域图像，将与原图像中心位置的平均距离最近的最大区域作为初始种子，上述多规则融合的随机游走算法的具体步骤如下：（3.1）利用前述的自动选取种子的方法，找到原图像中的初始种子；    （3.2）初始化访问标记数组为false；    （3.3）若当前种子未被访问，则继续以下步骤；    （3.4）设置当前种子的访问标记为true；    （3.5）记录下当前的种子区域，并将当前种子区域添加到目标区域；    （3.6）对于所有当前种子区域的邻接区域，当种子区域与邻接区域间的权值大于阈值,或者当前种子区域被带有舌质像素的邻接区域上下或左右闭包，则以邻接区域作为新的种子区域，递归执行（3.3）到（3.6）；（4）、利用数学形态学算子修整目标区域，消除舌像区域上的小孔，得到目标舌像，该过程的步骤如下：（4.1）将步骤（3）处理得到的结果图像转换成黑白模板图像；（4.2）对该黑白模板图像利用形态学算子膨胀和腐蚀进行处理，得到处理后的黑白模板图像；（4.3）将原始舌像和处理后的黑白模板图像进行与运算，从而得到最终的目标舌像。