Matlab舌体分割,中医舌体图像自动分割算法的研究

中医舌体图像自动分割算法的研究

目的：由于目前在舌体分割中，存在诸多的分割方法如灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法、分水岭算法等，各有各的优缺点，灰度阈值法对于类别较多的图像分割难度大，区域生长法自动选择种子比较困难，边缘检测法对颜色像素的要求比较大，而分水岭算法存在过分割等问题，本文旨在改进传统的分割方法并成功地将水平集方法引入了舌体图像的分割之中，试图找到一种适合的算法进行中医舌体图像的自动分割，从而为临床诊断和中医舌象分析的现代化提供必要的参考依据。方法：在充分了解传统的分割方法特别是分水岭算法，主动轮廓法和水平集算法的基础上，本论文利用Matlab软件对预处理后的舌体图像分别运用主动轮廓法、分水岭算法以及水平集方法等处理后，而后又提出了一种新的组合方法即将分水岭处理好的结果运用水平集算法，并形成一个用户界面来实现对大量舌体图像进行分割的目的。结果：理论结果：本文提出的算法在准确度上高于分水岭算法、主动轮廓法和水平集算法，但是运算时间稍长；实验结果：找到

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舌诊是我国传统医学四诊“望、闻、问、切”中的重要内容。但是传统的舌诊方法主要依靠医生目视,主观观察诊断病情。这种方法缺乏客观评价依据,制约了舌诊的进一步应用和发展。利用计算机技术研究舌诊,使其更加科学化、客观化、定量化,已成为舌诊研究的必然方向。原始数字图像舌象由舌体、脸颊和嘴唇组成。由于舌体与嘴唇颜色比较接近,而且舌体与背景之间不存在明显的分界线,因此自动分割的难度较大。将舌象图像转换到HSI空间,通过对色度分量和亮度分量直方图的分析,获取两个分量阈值。通过色度阈值对图像进行初分割,去除脸颊区域。再通过亮度阈值断开嘴唇区域和舌体区域的细小连接。在分割过程中利用二值形态学算法填补舌体区域的小孔,断开连通区域的细小连接处。获取舌体模板后,与原始图像做乘运算,获取舌体图像。舌诊中,舌质和舌苔的颜色及其分布是舌诊辨证论治的主要依据。通过数字图像处理技术将舌质和舌苔分离是非常必要的。通过对舌体色度直方图的分析处理,自动获取舌象上颜色的类...

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