中医舌诊图像处理系统及方法与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种中医舌诊图像处理系统及方法。

背景技术：

传统中医包括“望、闻、问、切”四诊，而舌诊又是望诊的关键内容，属中医临床必察之项。在中医学理论中，人体被认为是一个有机统一的整体，其每个部分的变化都与整体有着密不可分的关系。也正是如此，舌像被认为是人体生理病变的最直观反映，如气血津液、人之精气等内部脏腑的重要信息均可通过舌像获得。因此中医舌诊的优势显而易见，无论人体内五脏六腑多么复杂的病理症状，均可直观、快捷地通过观测舌像得知原委，且舌诊也可以指导相关的处方用药以及病情预防。然而，中医舌诊也有其传统的弊端，它过于依赖中医师的主观观察，诊断结果通常也因人而异，且基本不具有可重复性，而这也极大的阻碍了中医舌诊的进一步发展。针对中医舌诊的弊端，对于舌诊客观化的研究就显得更加重要。如果能很好的克服这一难题，不仅能够很好的迎合中医所提倡的标准化和定量化要求，而且可以更好的推动舌诊实际应用价值的提升。因此，为了更好的推广中医舌诊，利用计算机辅助处理并识别中医舌诊图像显得尤为重要，采用图像处理和数据挖掘技术，对舌诊图像进行分析为病情诊断提供参考依据，是发展中医舌诊的一条创新之路，以便推动中医舌诊的进一步发展。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于针对现有技术的不足与缺陷，提供一种中医舌诊图像处理系统及方法，能够从舌诊数据库中自动筛选出患者的舌头图像，从舌头图像中提取出舌体部分，对舌体的各种属性进行分析和识别，输出定量描述各种属性的一个多维的舌像特征向量，为中医生进行中医舌诊提供参考依据。

为实现上述目的，本发明提供了一种中医舌诊图像处理系统，应用于计算机中，该计算机通过数据库链接连接至舌诊数据库，所述中医舌诊图像处理系统包括：

舌像预处理模块，用于根据患者的舌诊编号从所述舌诊数据库中获取患者的舌头图像，并对获取的舌头图像进行去噪声预处理；

舌体提取模块，用于将预处理后的舌头图像进行分割处理得到舌体图像；

苔质识别模块，用于根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分，以及分别对所述舌体五大部分中舌苔的颜色特征和纹理特征进行识别；

舌苔分析模块，用于根据所述舌苔的颜色特征和纹理特征分析舌苔薄厚度、舌苔润燥度以及舌苔腐腻度的特征值；

舌纹检测模块，用于检测舌纹的长度和宽度并量化为一个描述舌纹状况的特征值；

舌形分析模块，用于通过检测舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值；

舌像输出模块，用于将舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻状况、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，以及通过所述计算机的输出单元将所述舌像特征向量输出。

优选的，所述舌苔分析模块还用于：计算舌苔颜色值占舌体颜色值的比例，利用小波变换系数得到一个描述舌苔薄厚度的特征值；将舌苔的双色反射模型变换到色度空间得到高光象素，从高光象素出发进行区域延伸来获得亮斑区域，根据亮斑区域的大小来得到一个描述舌苔润燥度的特征值；根据舌苔的测纹理特征计算舌苔的粗糙度，根据该舌苔的粗糙度得到一个描述舌苔腐腻度的特征值。

优选的，所述舌体提取模块还用于根据舌头图像的颜色参数采用阈值分割得到舌体的初始轮廓线，针对舌体颜色相对于人体皮肤颜色的边界模糊特点利用RGB色彩空间中的G分量来增强舌体的弱边界得到增强型舌头图像，以及从增强型舌头图像提取舌体轮廓得到所述舌体图像。

优选的，所述舌纹检测模块还用于采用多尺度边缘检测方法检测出舌纹的长度和宽度，根据舌纹的长度和宽度描述出舌纹的大小并量化为所述描述舌纹状况的特征值。

优选的，所述舌形分析模块还用于利用最小二乘法将得到的舌体边缘点拟合为二次曲线，以及根据二次项的大小来判断舌面大小并量化为所述描述舌体胖瘦程度的特征值。

为实现上述目的，本发明还提供一种中医舌诊图像处理方法，应用于计算机中，该计算机通过数据库链接连接至舌诊数据库，该方法包括如下步骤：

根据患者的舌诊编号从所述舌诊数据库中获取患者的舌头图像，并对获取的舌头图像进行去噪声预处理；

将预处理后的舌头图像进行分割处理得到舌体图像；

根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分，以及分别对所述舌体五大部分中舌苔的颜色特征和纹理特征进行识别；

根据所述舌苔的颜色特征和纹理特征分析舌苔薄厚度、舌苔润燥度以及舌苔腐腻度的特征值；

检测舌纹的长度和宽度并量化为一个描述舌纹状况的特征值；

检测舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值；

将所述舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻状况、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，以及通过所述计算机的输出单元将所述舌像特征向量输出。

优选的，所述根据舌苔的颜色特征和纹理特征分析舌苔薄厚度、舌苔润燥度以及舌苔腐腻度的特征值的步骤包括步骤：计算舌苔颜色值占舌体颜色值的比例，利用小波变换系数得到一个描述舌苔薄厚度的特征值；将舌苔的双色反射模型变换到色度空间得到高光象素，从高光象素出发进行区域延伸来获得亮斑区域，根据亮斑区域的大小来得到一个描述舌苔润燥度的特征值；根据舌苔的测纹理特征计算舌苔的粗糙度，根据该舌苔的粗糙度得到一个描述舌苔腐腻度的特征值。

优选的，所述将舌头图像进行分割处理得到舌体图像的步骤包括步骤：根据舌头图像的颜色参数采用阈值分割得到舌体的初始轮廓线；针对舌体颜色相对于人体皮肤颜色的边界模糊特点利用RGB色彩空间中的G分量来增强舌体的弱边界得到增强型舌头图像；从增强型舌头图像提取舌体轮廓得到所述舌体图像。

优选的，所述检测舌纹的长度和宽度并量化为一个描述舌纹状况的特征值的步骤包括：采用多尺度边缘检测方法检测出舌纹的长度和宽度；根据舌纹的长度和宽度描述出舌纹的大小并量化为所述描述舌纹状况的特征值。

优选的，所述检测舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值的步骤包括步骤：利用最小二乘法将得到的舌体边缘点拟合为二次曲线；根据二次项的大小来判断舌面大小并量化为所述描述舌体胖瘦程度的特征值。

相较于现有技术，本发明所述中医舌诊图像处理系统及方法采用上述技术方案，达到了如下技术效果：能够从舌诊数据库中自动筛选出患者的舌头图像，从舌图像中自动提取出舌体部分，对舌体的各种属性进行自动分析和识别，输出定量描述各种属性的一个多维的舌像特征向量，为中医生进行中医舌诊提供参考依据，有利于推动中医舌诊的发展。

附图说明

图1是本发明中医舌诊图像处理系统优选实施例的应用环境示意图；

图2是舌体图像中的舌体五大部分划分示意图。

图3是本发明中医舌诊图像处理方法优选实施例的流程图。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成上述目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1所示，图1是本发明中医舌诊图像处理系统优选实施例的应用环境示意图。在本实施例中，所述中医舌诊图像处理系统10安装并运行于计算机1中，所述计算机1通过数据库链接3与舌诊数据库2建立通信连接。所述计算机1可以为一种个人计算机、服务器等具有数据处理和通信功能的计算装置。所述舌诊数据库2为一种键值数据库或者文档数据库，存储有大量不同患者的舌诊图像，用于供中医师进行中医舌诊时使用。所述数据库链接3可以为JDBC或ODBC等开放式数据库链接。

所述计算机1还包括，但不仅限于，输入单元11、存储单元12、处理单元13以及输出单元14。所述输入单元11、存储单元12和输出单元14均通过数据总线和控制线连接至处理单元13，并能通过处理单元13与所述中医舌诊图像处理系统10进行信息交互。

在本实施例中，所述输入单元11可以为键盘或手写触摸屏等输入设备，用于供中医师输入患者的中医舌诊信息，例如，可以在输入单元11上输入患者的中医舌诊编号或者用户名等信息。所述存储单元12可以为一种只读存储单元ROM，电可擦写存储单元EEPROM或快闪存储单元FLASH等存储器。所述处理单元13可以为一种中央处理器(CPU)、微处理器、微控制器(MCU)、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元。所述输出单元14可以为一种用于显示舌诊图像以及舌像特征向量的显示屏，也可以为一种用于打印舌诊图像以及舌像特征向量的打印机。

在本实施例中，所述中医舌诊图像处理系统10包括，但不局限于，舌像预处理模块101、舌体提取模块102、苔质识别模块103、舌苔分析模块104、舌纹检测模块105、舌形分析模块106以及舌像输出模块107。本发明所称的模块是指一种能够被所述计算机1的处理单元13执行并且能够完成本发明中医舌诊图像处理功能的一系列计算机程序指令段，其存储在所述计算机1的存储单元12中。

所述舌像预处理模块101用于根据患者输入的舌诊编号(ID)从所述舌诊数据库2中获取患者的舌头图像，并对获取的舌头图像进行去噪声预处理，为后续的舌头图像分析与处理提供基础。舌头图像在拍摄过程中，可能由于光学系统、运动等造成图像的模糊，以及源自电路和光学等因素的噪声而使得图像质量发生退化；另外患者由于未能掌握正确的伸舌姿势而使得舌体发生歪斜等等。通过对舌图像进行预处理，减小或去除这些不利因素对后续舌头图像分析造成的影响。

所述舌体提取模块102用于将舌头图像进行分割处理得到舌体图像。具体地，所述舌体提取模块102根据舌头图像的颜色参数采用阈值分割得到舌体的初始轮廓线，针对舌体颜色相对于人体皮肤颜色的边界模糊特点，利用RGB色彩空间中的G分量来增强舌体的弱边界得到增强型舌头图像，以及采用snake轮廓提取方法从增强型舌头图像提取舌体轮廓得到舌体图像。所述snake轮廓提取方法为现有技术中图像处理的像图像轮廓提取方法，本发明实施例不作具体赘述。

所述苔质识别模块103用于根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分，以及分别对舌体五大部分中舌苔的颜色特征和纹理特征进行识别。如图2所示的A部分对应于肾，B部分对应胃和脾，C部分对应心脏和肺，D和E部分对应肝脏和膀胱。所述苔质识别模块103还用于分别对舌体五大部分的苔质和舌质颜色进行识别，用一个多维的向量来描述，例如以A区为例，定量描述为：舌苔比例，舌苔主颜色，舌苔主颜色比例，舌苔次颜色，舌苔次颜色比例，舌质比例，舌质主颜色，舌质主颜色比例，舌质次颜色，舌质次颜色比例。其中，舌质颜色有淡红、淡白、红、暗红、青紫5种类型；而舌苔颜色分为白、淡黄、黄、灰4种类型。

所述舌苔分析模块104用于根据所述舌苔的颜色特征和纹理特征分析舌苔薄厚度、舌苔润燥度以及舌苔腐腻度的特征值。具体地，舌苔分析模块104用于计算舌苔颜色值占舌体颜色值的比例(例如，将舌体的颜色特征值转换到Luv空间，计算舌苔u值占舌体u值的比例)，再利用小波变换(例如2D Gabor小波变换)系数来描述舌苔区域的厚度特征，这样得到一个描述舌苔薄厚度的特征值；舌苔分析模块104用于将舌苔的双色反射模型(例如Shafer提出的双色反射模型)变换到色度空间得到高光象素，从高光象素出发进行区域延伸来获得亮斑区域，再根据亮斑区域的大小来得到一个描述舌苔润燥度的特征值；舌苔分析模块104还用于根据舌苔的测纹理特征计算舌苔的粗糙度(例如Rosenfeld/Tamura粗糙度模型)，以及根据该舌苔的粗糙度得到一个描述舌苔腐腻度的特征值。

所述舌纹检测模块105用于检测舌纹的长度和宽度并量化为一个描述舌纹状况的特征值。具体地，舌纹检测模块105采用多尺度边缘检测方法检测出舌纹的长度和宽度，并根据舌纹的长度和宽度描述出舌纹的大小并量化为一个描述舌纹状况的特征值，例如取值为1，2，3，分别表示舌纹的无、有、严重。在本实施例中，所述多尺度边缘检测方法为现用技术中检测舌纹连续性的现有技术，本发明实施例不作具体赘述。

所述舌形分析模块106用于检测舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值；具体地，舌形分析模块106利用最小二乘法将得到的舌体边缘点拟合为二次曲线，以及根据二次项的大小来判断舌面大小并量化为描述一个舌体胖瘦程度的特征值，例如取值为1，2，3，分别表示舌体的瘦、中、胖的三种程度。

所述舌像输出模块107用于将舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻度、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，并通过输出单元14将所述舌像特征向量输出，为中医生进行中医舌诊提供参考依据。具体地，舌像输出模块107将舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻状况、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，将所述舌像特征显示在输出单元14的显示屏上，或者控制所述输出单元14的打印机打印所述舌像特征，为中医生了解患者的舌像情况，从而有利于通过中医舌诊来辅助医生诊断患者的病情。

本发明还提供了一种中医舌诊图像处理方法，应用于计算机1中。如图3所示，图3是本发明中医舌诊图像处理方法优选实施例的流程图。在本实施例中，参考图1和图2所示，所述中医舌诊图像处理方法包括如下步骤：

步骤S31，根据患者的舌诊编号从舌诊数据库中获取患者的舌头图像，并对获取的舌头图像进行去噪声预处理；具体地，舌像预处理模块101根据患者输入的舌诊编号从舌诊数据库2中获取患者的舌头图像，并对获取的舌头图像进行去噪声预处理，为后续的舌头图像分析与处理提供基础。舌头图像在拍摄过程中，可能由于光学系统、运动等造成图像的模糊，以及源自电路和光学等因素的噪声而使得图像质量发生退化；另外患者由于未能掌握正确的伸舌姿势而使得舌体发生歪斜等等。通过对舌图像进行预处理，减小或去除这些不利因素对后续舌头图像分析造成的影响。

步骤S32，将舌头图像进行分割处理得到舌体图像；具体地，舌体提取模块102将舌头图像进行分割处理得到舌体图像，包括如下步骤：根据舌头图像的颜色参数采用阈值分割得到舌体的初始轮廓线；针对舌体颜色相对于人体皮肤颜色的边界模糊特点，利用RGB色彩空间中的G分量来增强舌体的弱边界得到增强型舌头图像；采用snake轮廓提取方法从增强型舌头图像提取舌体轮廓得到舌体图像。

步骤S33，根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分，并分别对舌体五大部分中舌苔的颜色特征和纹理特征进行识别；具体地，苔质识别模块103根据中医理论将舌体分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分，如图2所示的A部分对应于肾，B部分对应胃和脾，C部分对应心脏和肺，D和E部分对应肝脏和膀胱。苔质识别模块103分别对舌体五大部分的舌苔颜色(包括苔质和舌质颜色)进行识别，用一个多维的向量来描述，例如以A区为例，定量描述为：舌苔比例，舌苔主颜色，舌苔主颜色比例，舌苔次颜色，舌苔次颜色比例，舌质比例，舌质主颜色，舌质主颜色比例，舌质次颜色，舌质次颜色比例。其中，舌质颜色有淡红、淡白、红、暗红、青紫5种类型；而舌苔颜色分为白、淡黄、黄、灰4种类型。

步骤S34，根据舌苔的颜色特征和纹理特征分析舌苔薄厚度、舌苔润燥度以及舌苔腐腻度的特征值；具体地，舌苔分析模块104计算舌苔颜色值占舌体颜色值的比例(例如，将舌体的颜色特征值转换到Luv空间，计算舌苔u值占舌体u值的比例)，再利用小波变换(例如2D Gabor小波变换)系数来描述舌苔区域的厚度特征，这样得到一个描述舌苔薄厚度的特征值；舌苔分析模块104将舌苔的双色反射模型(例如Shafer提出的双色反射模型)变换到色度空间得到高光象素，从高光象素出发进行区域延伸来获得亮斑区域，再根据亮斑区域的大小来得到一个描述舌苔润燥度的特征值；舌苔分析模块104根据舌苔的测纹理特征计算舌苔的粗糙度(例如Rosenfeld/Tamura粗糙度模型)，根据该舌苔的粗糙度得到一个描述舌苔腐腻度的特征值。

步骤S35，检测舌纹的长度和宽度并量化为一个描述舌纹状况的特征值。具体地，舌纹检测模块105采用多尺度边缘检测方法进行舌纹检测舌纹的长度和宽度，以及根据舌纹的长度和宽度描述出舌纹的大小并量化为一个描述舌纹状况的特征值，例如取值为1，2，3，分别表示舌纹的无、有、严重。

步骤S36，检测舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值；具体地，舌形分析模块106利用最小二乘法将得到的舌体边缘点拟合为二次曲线，根据二次项的大小来判断舌面大小并量化为一个描述舌体胖瘦程度的特征值，例如取值为1，2，3，分别表示舌体的瘦、中、胖的三种程度。

步骤S37，将舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻度、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，并通过输出单元将所述舌像特征向量输出。具体地，舌像输出模块107将舌苔薄厚度、舌苔润燥度、舌苔腐腻状况、舌纹状况以及舌体胖瘦程度的特征值组合成一个多维的舌像特征向量，将所述舌像特征显示在输出单元14的显示屏上，或者控制所述输出单元14的打印机打印所述舌像特征，为中医生了解患者的舌像情况，从而有利于通过中医舌诊来辅助医生诊断患者的病情。

本发明所述中医舌诊图像处理系统及方法能够从舌诊数据库中自动筛选出患者的舌头图像，从舌头图像中提取出舌体部分，对舌体的各种属性进行自动分析和识别，输出定量描述各种属性的一个多维的舌像特征向量，为中医生进行中医舌诊提供参考依据，有利于推动中医舌诊的发展。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效功能变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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