基于稀疏表示的舌图像分割方法技术

本发明专利技术涉及一种基于稀疏表示的舌图像分割方法。先定义一种基于颜色相似性的测度来度量测试像素点对应局部图像块和测试像素点邻域内训练图像上近邻点对应的局部图像块的相似性，利用相似性测度对训练图像块执行筛选，利用筛选后的训练图像块构建稀疏表示所需的字典；接着，利用字典中训练图像块稀疏表示测试图像块获得稀疏表示系数，进而根据稀疏表示系数和训练图像中相应像素点的分割标记来计算当前测试像素点属于目标(舌体)的概率；最后，利用最大后验概率准则获得当前测试像素点的分割标记，获得初始的舌图像分割结果，再利用形态学滤波方法进行分割结果的优化，获得最终的舌图像分割结果。本发明专利技术算法显著提高了舌象分割的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于稀疏表示的舌图像分割方法
本专利技术涉及属于图像处理
，尤其是一种基于稀疏表示的舌图像分割方法，用于对中医自动化舌诊中采集到的舌图像进行分割，将舌体从面部等背景中提取出来，为中医自动化舌诊的后续识别工作提供依据。
技术介绍
舌诊是传统中医“望诊”的主要内容之一，是具有中医特色的传统诊断方法之一。舌象是反映人体生理功能和病理变化最敏感的指标，在中医诊疗过程中具有重要的应用价值。应用图像处理技术，建立舌诊信息的客观量化、识别方法，实现中医舌诊的自动化，对中医现代化具有重要的现实意义。自动化舌诊系统中，病人的舌图像经过数字采集仪器（工业相机、摄像头等）获取后，必须首先对目标区域（舌体）进行自动的分割。因此，舌象分割成了连接图像采集和图像分析的重要纽带，分割质量将直接影响到后续工作。相对于普通的图像分割问题，舌图像的分割存在更多的挑战和困难。这些困难源于舌图像自身的特性：1)舌体的颜色与脸部的颜色特别是嘴唇的颜色很接近，容易混淆；2)舌体作为一个软体，没有固定的形状，舌体形状的个体差异性大；3)从医学病理学的角度来看，舌体不平滑，舌苔舌质因人而异，病理特征差异较大；4）舌体的裂纹、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于稀疏表示的舌图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：设计一相似性度量准则来度量测试图像块和训练图像块之间的相似性，并利用此相似性度量准则来对当前测试像素点邻域内训练图像上近邻点对应的局部图像块执行筛选，利用筛选后的训练图像块构建稀疏表示所需的字典；S2：利用字典中的训练图像块稀疏表示测试图像块获得稀疏系数，进而根据稀疏表示系数和训练图像中相应像素点的分割标签来计算当前测试像素点属于目标即舌体的概率；S3：利用最大后验概率准则获得当前测试像素点的分割标记，获得初始的舌图像分割结果，再利用形态学滤波方法进行分割结果的优化，获得最终的舌图像分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏表示的舌图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：设计一相似性度量准则来度量测试图像块和训练图像块之间的相似性，并利用此相似性度量准则来对当前测试像素点邻域内训练图像上近邻点对应的局部图像块执行筛选，利用筛选后的训练图像块构建稀疏表示所需的字典；S2：利用字典中的训练图像块稀疏表示测试图像块获得稀疏系数，进而根据稀疏表示系数和训练图像中相应像素点的分割标签来计算当前测试像素点属于目标即舌体的概率；S3：利用最大后验概率准则获得当前测试像素点的分割标记，获得初始的舌图像分割结果，再利用形态学滤波方法进行分割结果的优化，获得最终的舌图像分割结果；所述步骤S1的具体实现过程如下：S11：设计一相似性度量准则，用来对字典构建过程中用到的训练图像块执行筛选，该相似性度量准则表示如下：其中，Sx和Px分别代表以像素点x位置为中心的测试图像块和训练图像块，c代表RGB颜色分量的编号，每个颜色分量用8个比特位表示，μ和σ表示对应颜色通道下图像块的亮度均值和标准偏差；SIM测度值越大意味着测试图像块Sx和训练图像块Px越相似；S12：运用上述相似性度量准则，通过如下公式(2)对训练图像块执行筛选后，留下的训练图像块用于构建稀疏表示所需的字典；其中，1表示训练图像块Px与测试图像块Sx相似度高，Px应该被放入稀疏表示用到的完备字典中；相反地，0表示两个图像块Px和Sx相似度低，Px应该被排除在字典之外；参数th设置为0.95。2.根据权利要求1所述的基于稀疏表示的舌图像分割方法，其特征在于：所述步骤S12的字典构建过程具体如下：给定测试图像I中任意的一个像素点x，我们取以其为中心的w×w的RGB彩色图像块，将RGB彩色图像块的RGB分量亮度值转化为一个3w2长度的列向量，最后利用此列向量的L2范数对自身进行归一化处理，记归一化后的列向量为mx；获取所有训练图像中像素点x位...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佐勇，刘伟霞，
申请(专利权)人：闽江学院，
类型：发明
国别省市：福建;35