一种图像特征自动识别提取方法
【技术领域】
[0001] 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】
[0002] 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。
[0003] 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。
[0004] 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。
[0005] 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】
[0006] 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。
[0007] 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：
[0008] 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；
[0009]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；
[0010] 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。
[0011] 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。
[0012] 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。
[0013]具有的优点和积极效果是：
[0014]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：
[0015] 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。
[0016] 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。
[0017] 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。
[0018] 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。
[0019] 本发明实例和以前的舌像提取方法相比，能高效快速的提取舌体上绝大多数的点 刺信息，并可以根据点刺的分布，给出舌体不同部位的点刺数量，不同于其他方法仅仅判断 是否为点刺舌，本发明不仅能判断是否为点刺舌，同时可以判断点刺的位置是主要位于舌 尖、舌中、舌尖、舌两侧。点刺的位置不同具有不同的诊断意义，所以说本发明实例提高了舌 体信息的提取及辅助诊断效率，补充完善了舌体诊断中可供医生参考的数值，促进了中医 舌诊自动化的发展。
【附图说明】
[0020] 图1为本发明实例的方法流程图；
[0021] 图2为RGB色彩空间的舌图色彩三维分布示意图；
[0022]图3为映射到新色彩空间的舌图色彩三维分布示意图；
[0023]图4为经过动态算子的高通滤波后的舌图信息；
[0024]图5为进行图片去噪以后的舌图；
[0025] 图6为用区域生长算法完成点刺提取并过滤非点刺后，对舌体区域进行划分后的 舌图；
[0026] 图7为本发明实例的原始舌图；
【具体实施方式】
[0027]下面结合附图对本发明的具体实施例做详细说明。
[0028]本发明实例给出一种图像色彩空间变换，特征识别及特征提取的方法，如图1所 示，包括以下步骤：
[0029] 步骤1:定义新的色彩空间，将原有舌图根据变换矩阵映射到新的色彩空间，得到 放大点刺特征以后的舌图，如图3。图2为RGB空间下的舌图色彩三维信息图。
[0030] 步骤2:结合最大类间方差算法，根据舌图大小定义滤波算子的大小，根据舌图点 的色彩信息，动态定义算子的加权系数；
[0031] 步骤3:用步骤2生成的算子对舌图进行高通滤波卷积操作，得到包含点刺信息和 噪点杂质的舌图，如图4;
[0032] 步骤4:对滤波后的图像进行先膨胀，在腐蚀操作操作，去除舌图中的干扰信息，如 图5;
[0033] 步骤5:提取点刺信息，并根据中医中划分舌体区域的标准，将点刺信息区分为:舌 尖、舌根、舌中、舌两侧五部分，如图6;
[0034] 下面对上述各步骤进行详细说明。