一种图像处理方法及装置与流程

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及望诊图像处理方法及装置。

背景技术：

传统中医诊断讲究望闻问切，其中望诊包含舌诊和面诊，舌诊需要医生观察患者舌部，面诊需要医生观察患者面部，然后根据医生经验判断出相应病情，医生经验不足可能出现误诊。随着技术的进步，使用人工智能代替中医专家进行望诊是很好的解决方案，采用该方案的先决条件是要精准采集舌像图和面像图。“精准采集”包括以下两方面：一是舌体和面部拍摄距离、体位统一规范；二是图像的色彩真实反映本体的颜色。这就要求数据的采集光源环境统一规范，但是在医生办公环境中可能出现不同的光源，其色温、光线强弱和照明体的显色指数差异明显，明显对图像的色彩形成影响，现有的做法是采用暗箱配合特定光源，让患者脸部处于暗箱中拍照，这种采集方法一方面因患者头部要和暗箱接触而让患者产生抵触心理，采集效率低。另一方面暗箱和电脑等设备要求一定的空间摆放，不能随身携带随时采集数据，采集过程繁琐，操作不够便捷。

技术实现要素：

针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，用以消除智能终端在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，利用智能终端拍摄和处理望珍图像，使得望诊图像标准化，提高操作便捷性，提高采集效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：

采集基准色板数据；

采集实时色板数据和望诊图像；

根据所述望诊图像和所述实时色板数据，确定所述实时色板数据中的像素分量第一位置；

根据所述基准色板数据和所述实时色板数据，确定所述基准色板数据中的像素分量第二位置；

根据所述像素分量第一位置和所述像素分量第二位置，对所述望诊图像进行处理，形成处理后的望诊图像；

其中，所述像素分量第一位置为与所述望诊图像中位置为的像素分量t的值相同；所述像素分量第二位置为与所述像素分量第一位置的色阶相同；

t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一；n1，n2和n3的值是1到n的整数，m1，m2和m3的值是1到m的整数，所述望诊图像，所述实时色板数据和所述基准色板数据的像素大小为n*m；x为横坐标，y为纵坐标。

进一步的，在预定采集环境下采集色板数据，作为基准色板数据；

若采集所述望诊图像的照明设备是白炽灯或者卤钨灯，则在日出后半小时左右采集色板数据，作为基准色板数据；若采集所述望诊图像的照明设备是全光谱灯泡，则在下午三点半左右采集色板数据，作为基准色板数据。

进一步的，使用raw格式采集所述基准色板数据，所述实时色板数据和所述望诊图像。

优选的，采集实时色板数据和望诊图像具体包括：以色板为背景采集望诊图像；或者色板与拍摄对象同框采集望诊图像。

进一步的，分别对rgb三个分量确定像素分量第一位置。

优选的，所述确定像素分量第一位置包括：

读取望诊图像的像素的t分量值t1,n1,m1；

读取实时色板图像的t通道像素的值t2,n2,m2；

比较t2,n2,m2是否等于t1,n1,m1，若结果为等于，则实时色板图像的位置即为望诊图像像素的t分量的像素分量第一位置；

其中，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。

进一步的，分别对rgb三个分量确定像素分量第二位置。

优选的，所述确定像素分量第二位置包括：

读取实时色板数据中像素分量第一位置的值t2,n2,m2；

计算t2,n2,m2在实时色板数据中的色阶j2,n2,m2；

计算与色阶j2,n2,m2相同的t分量在基准色板数据中的像素值t3,n3,m3；

根据t2,n2,m2确定像素分量第二位置

其中，j2,n2,m2由下列公式确定：

t3,n3,m3由下列公式确定：

其中，t2,min表示实时色板图像中t通道的最小值，t2,max表示实时色板图像中t通道的最大值，t3,min表示基准色板数据中t通道的最小值，t3,max表示基准色板数据中t通道的最大值，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。

进一步的，所述根据所述像素分量第一位置和所述像素分量第二位置，对所述望诊图像进行处理，具体包括：

以所述基准色板数据中像素分量第二位置的rgb值，替换所述望诊图像中位置的rgb值，形成处理后的望诊图像；

通过上述图像处理方法，消除了智能终端在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，提高了操作便捷性和采集效率。

第二方面，本发明实施例还提供一种图像处理装置，包括：

智能终端，用于采集基准色板数据、实时色板数据和望诊图像；

色板，作为拍摄对象的背景或者与拍摄对象同框拍摄，用于校准望诊图像；

所述智能终端还包括：

数据处理模块，用于处理图像数据；

raw数据编辑模块，用于编辑图像raw数据；

人工智能模块，用于根据所述基准色板数据和所述实时色板数据，对所述望诊图像进行处理；

相机模块，用于拍摄图像；

显示模块，用于显示图像；

所述数据处理模块读取所述相机模块拍摄的图像数据，并通过人工智能模块确定实时色板数据中的像素分量第一位置和所述基准色板数据中的像素分量第二位置；

其中，所述像素分量第一位置为与所述望诊图像中位置为的像素分量t的值相同；所述像素分量第二位置为与所述像素分量第一位置的色阶相同；

t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一；n1，n2和n3的值是1到n的整数，m1，m2和m3的值是1到m的整数，所述望诊图像，所述实时色板图像和所述基准色板图像的像素大小为n*m；x为横坐标，y为纵坐标。

进一步的，所述智能终端还可以包括传感器模块，用于获取拍摄图像时的色温和亮度数据。

进一步的，所述图像处理装置在预定采集环境下采集色板数据，作为基准色板数据。优选的，若采集所述望诊图像的照明设备是白炽灯或者卤钨灯，则在日出后半小时左右采集色板数据，作为基准色板数据；若采集所述望诊图像的照明设备是全光谱灯泡，则在下午三点半左右采集色板数据，作为基准色板数据。

优选的，使用raw格式采集所述基准色板数据，所述实时色板数据和所述望诊图像。

进一步的，所述采集实时色板数据和望诊图像具体包括：以色板为背景采集望诊图像；或者色板与拍摄对象同框采集望诊图像。

进一步的，所述确定所述实时色板数据中的像素分量第一位置包括：分别对rgb三个分量确定像素分量第一位置。优选的，所述确定像素分量第一位置包括：

读取望诊图像的像素的t分量值t1,n1,m1；

读取实时色板的t通道像素的值t2,n2,m2；

比较t2,n2,m2是否等于t1,n1,m1，若结果为等于，则实时色板图像的位置即为望诊图像像素的t分量的像素分量第一位置；

其中，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。

进一步的，分别对rgb三个分量确定像素分量第二位置。

优选的，所述确定像素分量第二位置包括：

读取实时色板数据中像素分量第一位置的值t2,n2,m2；

计算t2,n2,m2在实时色板数据中的色阶j2,n2,m2；

计算与色阶j2,n2,m2相同的t分量在基准色板数据中的像素值t3,n3,m3；

根据t2,n2,m2确定像素分量第二位置

其中，j2,n2,m2由下列公式确定：

t3,n3,m3由下列公式确定：

其中，t2,min表示实时色板图像中t通道的最小值，t2,max表示实时色板图像中t通道的最大值，t3,min表示基准色板数据中t通道的最小值，t3,max表示基准色板数据中t通道的最大值，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。

进一步的，所述根据所述像素分量第一位置和所述像素分量第二位置，对所述望诊图像进行处理，具体包括：

以所述基准色板数据中像素分量第二位置的rgb值，替换所述望诊图像中位置的rgb值，形成处理后的望诊图像。

在本发明实施例中，通过智能相机采集实时色板数据和望诊图像，并根据基准色板数据来进行还原，从而消除智能终端在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，同时操作便捷，采集效率高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的望诊图像处理方法示意图；

图2为本申请实施例提供的像素分量第一位置确定方法示意图；

图3为本申请实施例提供的像素分量第二位置确定方法示意图；

图4为本申请实施例提供的图像还原方法示意图；

图5为本申请实施例提供的图像处理装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面对文中出现的一些词语进行解释：

1、本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

2、本申请实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，用以消除智能终端在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，利用智能终端拍摄和处理舌诊和/或面诊(文中统称望诊)图像，使得望诊图像标准化，操作便捷，采集效率高。

其中，方法和装置是基于同一申请构思的，由于方法和装置解决问题的原理相似，因此装置和方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。

下面结合说明书附图对本申请各个实施例进行详细描述。需要说明的是，本申请实施例的展示顺序仅代表实施例的先后顺序，并不代表实施例所提供的技术方案的优劣。

实施例一

参见图1，为本申请实施例提供的一种图像处理方法流程示意图，如图所示，该流程可包括：

s101，采集基准色板数据。

为了消除在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，在拍摄望诊图像之前，需要采集一个基准色板数据。本实施例所述的基准色板数据，是在预定的条件下，采集色板的图像数据，作为基准色板数据。

优选的，采集基准色板数据的环境色温与医生实际采集望诊图像时的室内灯具色温值一致或者接近，采集望诊数据时的色温，与采集基准色板数据时的色温越接近越好。作为一种优选的示例，如果采集望诊数据时室内照明采用显色指数接近100的白炽灯或者卤钨灯,其色温为2800k-3000k,因此可以选择日出半小时左右(日光色温范围通常为2380k-3000k)对色板拍照并作为基准色板数据。作为另一种优选示例，如果采集望诊数据时室内照明采用显色指数接近于100的全光谱灯泡，其在可见光部分中红绿蓝的比例与阳光近似，这些灯管可发出近似赤道正午时的光照，其色温大约是5000k，因此可以选择下午三点半(日光色温范围通常为5000k)左右拍照色板并作为为基准色板数据。

进一步的，为了保存望诊图像的原始信息，以便进一步处理，采集数据时采用raw格式。此处所述的raw格式，是指cmos或者ccd图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据，未经过进一步的处理。上述原始数据是相机镜头中滤光器将光源信号转换为r\g\b三色分量，该信号反映了在拍照时间点的环境色温和光强共同作用下的物体表面色彩的值，它是未经处理的，也是未压缩的。

需要说明的是，实际使用中，不同经纬度的地理位置，不同的室内照明设备，不同的时间点，环境色温有差别。因此，在实施本方法时，使用者需要根据使用的环境定时采集基准色板数据，优选的，可以每天采集一次。例如，在使用卤钨灯的诊室内，医生可以在每天早上日出半小时左右，采集一次基准色板数据，作为全天诊断处理的基准色板数据。

优选的，为了进一步提高操作便捷性，基准色板数据可以不定时更新，在第一次使用时，采集并存储，后续无需每天更新基准色板数据。或者，基准色板数据是固定不变的，预存在用于采集望诊图像的设备中的，例如预存在智能手机中的，使用者无需进行基准色板数据采集的步骤。

需要说明的是，色板的色域在预定范围内，所述预定范围是采集基准色板数据前确定的，覆盖了人体肤色和舌色在自然光下的全日变化，本实施例不做限制。

s102，采集实时色板数据和望诊图像。

当需要采集患者望诊图像时，需要同时采集实时色板数据，使望诊图像中的任意一个像素和色板中的任意一个像素在相同环境下同时采集。采集方法可以是以下之一：

方式1，以色板为背景，采集患者的望诊图像。即患者在色板前，以色板为背景进行图像采集；

方式2，色板和患者同框采集，例如：用支架将相机和色板安装在一起，使色板处于相机镜头和患者之间的合适位置，这样可以防止实操中背景色板被异物遮挡的情况发生。

s103，根据所述望诊图像和所述色板图像，确定所述实时色板数据中的像素分量第一位置。

首先给出像素分量第一位置的定义。raw格式保存的望诊图像代表了任意一个像素的r、g、b分量值，分别找到r、g、b分量值与实时色板图像中值相同的点，记录该点在色板图像中的位置，即为像素分量第一位置。

r、g、b三个分量，分别有对应的像素分量第一位置，在确定像素分量第一位置时，必须分别对r、g、b三个分量单独确定。

在该步骤中，需要确定望诊图像中所有像素的r、g、b三个分量的像素分量第一位置。下面给出一个优选示例：

设望诊图像像素的大小为n*m，即图像有n*m个像素，任意一个像素位置为其中，n1是1到n的整数，m1是1到m的整数，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。实时色板数据中任意一个像素位置为其中，n2是1到n的整数，m2是1到m的整数，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。对于望诊图像中的任意一个像素的任意一个分量，从对应t通道的实时色板数据的第一个像素开始在色板数据中搜索与分量值相同的点，直到搜索到相同的点为止。该搜索方法可以用遍历法，或者其他方法。

作为一个优选示例，如图2所示，对于望诊图像的任意一个像素的任意一个分量t，像素分量第一位置的确定流程如下：

s201：读取望诊图像的像素的t分量值t1,n1,m1；

s202：n2＝1,m2＝1，即从对应t通道实时色板图像的第一个像素开始搜索；

s203：读取实时色板图像的t通道像素的值t2,n2,m2；

s204：比较t2,n2,m2是否等于t1,n1,m1。若结果为等于，则实时色板图像的位置即为望诊图像像素的t分量的像素分量第一位置，确定过程结束。若结果为不等于，则执行s205。

s205：比较实时色板图像的下一个像素的t分量值，执行s203。

需要说明的是，s201到s204，是一个像素中的一个分量的像素分量第一位置确定过程。需要对望诊图像的所有像素的三个分量分别执行上述步骤，直到所有的n*m个像素的r、g、b三个分量的第一像素位置均确定完毕。

s104，根据所述基准色板数据和实时色板数据，确定所述在基准色板数据中的像素分量第二位置。

首先给出像素分量第二位置的定义。在s103确定像素分量第一位置的基础上，在基准色板数据中找到与像素分量第一位置相同色阶的点，即像素分量第二位置。

r、g、b三个分量，分别有对应的像素分量第二位置，在确定像素分量第二位置时，必须分别对r、g、b三个分量单独确定。

需要说明的是，望诊图像中的每一个像素的r、g、b三个分量，都分别有对应的像素分量第二位置。在该步骤中，需要确定色板图像中所有像素的r、g、b三个分量的第二像素位置。下面给出一个优选示例。

设像素分量第二位置为其中n3为1到n的整数，m3为1到m的整数，如图3所示，像素分量第二位置的确定流程如下：

s301，读取实时色板数据中像素分量第一位置的值t2,n2,m2；

s302，计算t2,n2,m2在实时色板数据中的色阶j2,n2,m2；

其中，j2,n2,m2由下列公式确定：

其中，t2,min表示实时色板图像中t通道的最小值，t2,max表示实时色板图像中t通道的最大值。t为r或者g或者b之一。n2是1到n的整数，m2是1到m的整数。

s303，计算与色阶j2,n2,m2相同的t分量在基准色板数据中的像素值t3,n3,m3。t3,n3,m3的值由下列公式确定：

其中，t3,min表示基准色板数据中t通道的最小值，t3,max表示基准色板数据中t通道的最大值。

s304，根据t2,n2,m2确定像素分量第二位置

在基准色板数据中，通过在t通道上查找t3,n3,m3的值即可得到t通道对应的像素分量第二位置

需要说明的是，望诊图像每一个像素的t分量像素分量第一位置均需要按照上述s301到s304的步骤确定相对应的像素分量第二位置。

s105，根据所述像素分量第一位置和所述第二像素位置像素分量第二位置，对所述望诊图像进行处理，形成处理后的望诊图像。

在确定像素分量第一位置和像素分量第二位置后，即可对望诊图像进行处理，形成处理后的望诊图像。

具体的，依次以所述基准色板数据中像素分量第二位置的rgb值，替换所述望诊图像中对应像素位置的rgb值，形成处理后的望诊图像。

需要说明的是，上述替换过程是分通道进行的，即对r通道，g通道和b通道，分别做替换操作。以r通道为例，替换过程如图4所示，g通道和b通道替换方法与r通一致。

其中，s401与s103相同，即确定望诊图像中预定像素位置r通道对应的像素分量第一位置；

s402与s104相同，即根据望诊图像中预定像素位置r通道对应的第一像素位置，确定相应的像素分量第二位置。

s403，将像素分量第二位置的r通道值，替换据望诊图像中预定像素位置r通道的值。

经过s401～s403，即完成了一个预定像素r通道的处理，针对望诊图像中所有像素的所有通道均做相同的处理，处理完毕后即形成了处理后的望诊图像。

优选的，本实施例的图像处理方法，还可以记录采集所述色板图像和所述望诊图像时的色温和亮度数据，以便进一步的分析比对使用。

通过本实施例的方法，将拍摄的望诊图像，参考基准色板数据进行还原处理，使得望诊图像的色温和亮度与基准色板数据保持一致，消除在不同光源环境下拍照因色温、光线强弱和照明体的显色指数差异给图像色彩带来的影响，使得望诊图像标准化，操作便捷，采集效率高。

实施例二

本申请实施例还提供了一种图像处理装置，用以实现上述实施例一所述的图像处理方法。该图像处理装置包括：

智能终端，用于采集基准色板数据、实时色板数据和望诊图像；

色板，作为拍摄对象的背景或者与拍摄对象同框拍摄，用于校准望诊图像；

其中，所述智能终端还可以包括以下模块，如图5所示：

相机模块501，用于拍摄图像。相机模块能输出raw格式的拍照数据，以供其他模块分析使用。

传感器模块502，用于获取拍摄图像时的色温和亮度数据。

数据处理模块503，用于处理图像数据；

显示模块504，用于显示采集的基准色板数据，色板图像或者望诊图像；

人工智能模块505，用于根据所述基准色板数据和所述色板图像，对所述望诊图像进行处理；

raw数据编辑模块506，用于编辑图像raw数据。

进一步的，相机模块501在预定采集环境下采集色板数据，作为基准色板数据。优选的，采集基准色板数据的环境色温与医生实际采集望诊图像时的室内灯具色温值一致或者接近，采集望诊数据时的色温，与采集基准色板数据时的色温越接近越好。作为一种优选的示例，如果采集望诊数据时室内照明采用显色指数接近100的白炽灯或者卤钨灯,其色温为2800k-3000k,因此可以选择日出半小时左右(日光色温范围通常为2380k-3000k)对色板拍照并作为基准色板数据。作为另一种优选示例，如果采集望诊数据时室内照明采用显色指数接近于100的全光谱灯泡，其在可见光部分中红绿蓝的比例与阳光近似，这些灯管可发出近似赤道正午时的光照，其色温大约是5000k，因此可以选择下午三点半(日光色温范围通常为5000k)左右拍照色板并作为为基准色板数据。

进一步的，为了保存望诊图像的原始信息，以便进一步处理，采集基准色板数据时采用raw格式。

进一步的，采集实时色板数据和望诊图像的方法，可以是以下之一：

方式1，以色板为背景，采集患者的望诊图像。即患者在色板前，以色板为背景进行图像采集；

方式2，色板和患者同框采集，

进一步的，所述数据处理模块503读取所述相机模块501拍摄的图像数据，并通过人工智能模块505确定实时色板数据中的像素分量第一位置；

其中，所述像素分量第一位置为与所述望诊图像中位置为的像素分量t的值相同；

t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一；n1，n2和n3的值是1到n的整数，m1，m2和m3的值是1到m的整数，所述望诊图像，所述实时色板图像和所述基准色板数据的大小为n*m；x为横坐标，y为纵坐标。

首先给出像素分量第一位置的定义。raw格式保存的望诊图像代表了任意一个像素的r、g、b分量值，分别找到r、g、b分量值与色板图像中值相同的点，记录该点在色板图像中的位置，即为像素分量第一位置。

r、g、b三个分量，分别有对应的像素分量第一位置。

需要说明的是，望诊图像中的每一个像素的r、g、b三个分量，都分别有对应的像素分量第一位置。在该步骤中，需要确定望诊图像中所有像素的r、g、b三个分量的像素分量第一位置。下面给出一个优选示例：

设望诊图像的大小为n*m，即图像有n*m个像素，任意一个像素位置为其中，n1是1到n的整数，m1是1到m的整数，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。实时色板数据中像素分量第一位置为其中，n2是1到n的整数，m2是1到m的整数，t是红色分量r，蓝色分量g或者绿色分量b之一。对于望诊图像中的任意一个像素的任意一个分量，从实时色板数据的第一个像素开始在色板数据中搜索分量值相同的点，直到搜索到相同的点为止。该搜索方法可以用遍历法，或者其他方法。

对于望诊图像的任意一个像素的任意一个分量t，像素分量第一位置的确定流程如下：

步骤a：读取望诊图像的像素的t分量值t1,n1,m1；

步骤b：n2＝1,m2＝1，即从实时色板图像的第一个像素开始搜索；

步骤c，读取实时色板图像的t通道像素的值t2,n2,m2；

步骤d：比较t2,n2,m2是否等于t1,n1,m1。若结果为等于，则色板图像的位置即为望诊图像像素的t分量的像素分量第一位置，确定过程结束。若结果为不等于，则执行步骤e。

步骤e：比较实时色板图像的下一个像素的t分量值，执行步骤c。

需要对望诊图像的所有像素的三个分量分别执行上述步骤，直到所有的n*m个像素的r、g、b三个分量的像素分量第一位置均确定完毕。

进一步的，所述数据处理模块503读取所述相机模块501拍摄的图像数据，并通过人工智能模块505确定基准色板数据中的第二像素位置；所述第二像素位置为与所述第一像素位置的色阶相同。

首先给出像素分量第二位置的定义。在确定像素分量第一位置的基础上，在基准色板数据中找到与像素分量第一位置相同色阶的点，即为像素分量第二位置。

r、g、b三个分量，分别有对应的像素分量第二位置。

需要说明的是，望诊图像中的每一个像素的r、g、b三个分量，都分别有对应的像素分量第二位置。在该步骤中，需要确定色板图像中所有像素的r、g、b三个分量的像素分量第二位置。下面给出一个优选示例。

设像素分量第二位置为其中n3为1到n的整数，m3为1到m的整数，如图3所示，第二像素位置的确定流程如下：

步骤g，读取色板数据中像素分量第一位置的值t2,n2,m2；

步骤h，计算t2,n2,m2在实时色板数据中的色阶j2,n2,m2；

其中，j2,n2,m2由下列公式确定：

其中，t2,min表示实时色板图像中t通道的最小值，t2,max表示实时色板图像中t通道的最大值。t为r或者g或者b之一。n2是1到n的整数，m2是1到m的整数。

步骤i，计算与色阶j2,n2,m2相同的t分量在基准色板数据中的像素值t3,n3,m3。t3,n3,m3的值由下列公式确定：

其中，t3,min表示基准色板数据中t通道的最小值，t3,max表示基准色板数据中t通道的最大值。

步骤j，根据t2,n2,m2确定像素分量第二位置

在基准色板数据中，通过在t通道上查找t3,n3,m3的值即可得到t通道对应的像素分量第二位置

需要说明的是，望诊图像每一个像素的t分量像素分量第一位置均需要按照上述步骤确定相对应的像素分量第二位置。

进一步的，数据处理模块503读取所述相机模块501拍摄的图像数据，并通过人工智能模块505，对对所述望诊图像进行处理。具体包括：以所述基准色板数据中像素分量第二位置的rgb值，替换所述望诊图像中位置的rgb值，形成处理后的望诊图像。需要说明的是，上述替换过程是分通道进行的，即对r通道，g通道和b通道，分别做替换操作。

需要说明的是，本实施例所述的智能终端，可以是包括上述相机模块，传感器模块，显示模块的设备，例如可以是智能手机，平板电脑，掌上设备等，本实施例不做具体限定。

本实施例提供的数据处理模块，人工智能模块，raw编辑模块，可以是集成到应用程序app中的功能模块，例如能实现上述功能模块的中医app，医学应用等。

本申请实施例提供的图像处理装置，能实现实施例一所述的方法，达到相同的效果，重复之处不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。