一种检测舌体样本中牙齿区域的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种检测舌体样本中牙齿区域的方法和系统。所述方法和系统采集彩色的舌体图像，生成第一舌体样本，将第一舌体样本在RGB颜色空间中将第一舌体样本灰度化，生成第二舌体样本；然后利用局部自适应二值化对灰度化后的图像进行处理得到第三舌体样本；再采用中值滤波方法对图像进行去噪操作得到第四舌体样本；最后采用第四舌体样本分别对分离第一舌体样本生成的RGB三通道图像进行阈值处理生成新的RGB三通道图像，最后合并新的RGB三通道图像得到滤除牙齿后的舌体样本。所述方法和系统通过将采集的彩色图像的舌体样本进行灰度化处理，减少了计算量，效率高，而且得到的舌体样本质量高，为后期舌体特征分析算法奠定了良好的基础。

A method and system for detecting tooth area in tongue samples

【技术实现步骤摘要】
一种检测舌体样本中牙齿区域的方法和系统
本专利技术涉及图像处理领域,并且更具体地，涉及一种检测舌体样本中牙齿区域的方法和系统。
技术介绍
中医舌像诊断包括对舌色、舌裂纹、舌点刺等特征进行判别，进而诊断人的身体状况。由于舌体中牙齿的颜色总体上都是白色，会对舌像诊断中的舌色判别产生比较大的影响，因此，舌体图像样本作为中医舌像诊断的深度学习模型训练的训练样本，当舌体图像中包括牙齿时，必然会影响训练样本的质量，从而对模型的准确率产生比较大的影响比较大。对于有牙齿区域有舌体样本进行预处理，去除样本中的牙齿区域，对于提高训练样本集的质量，进而提高中医舌像诊断的深度学习模型的准确率具有重大意义。但是，现有技术中，缺乏对舌体样本中的牙齿区域进行检测，进而去除牙齿区域的方法。
技术实现思路
为了解决现有技术中缺少对舌体样本中的牙齿区域进行检测的方法的技术问题，本专利技术提供一种检测舌体样本中牙齿区域的方法，所述方法包括：采集彩色的舌体图像，生成第一舌体样本；将第一舌体样本的彩色舌体图像分离为R、G、B三个通道的图像，分别生成第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本；基于所述第一舌体样本中每个像素点在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值，对所述第一舌体样本进行灰度化处理，生成第二舌体样本；对第二舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的像素点邻域大小，根据对包括目标像素点的所述邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点的阈值，并将所述阈值与目标像素点的像素值进行比较以生成第三舌体样本；对第三舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的滤波模板大小，对包括目标像素点的所述滤波模板内所有像素点的灰度值进行排序，将排序后数组的中值赋予目标像素点以生成第四舌体样本；按照预先设置的位置阈值Location，分别以第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本和第四舌体样本的左上角为坐标原点，遍历所述样本中横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域，判断所述第四舌体样本该区域中每个像素点的像素值M_VAL与预先设置的运算阈值Threshold的大小，根据所述判断结果重新设置第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中对应的像素点的值以生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本，其中，所述Width为所述样本图像的宽度值；将所述第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本合并生成彩色图像，得到去除牙齿后的第五舌体样本作为对舌体图像进行深度学习训练模型的训练样本。进一步地，所述基于所述第一舌体样本中每个像素点在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值，对所述第一舌体样本进行灰度化处理，生成第二舌体样本包括：步骤1、选取第一舌体样本中的第i个像素点Ii(x,y)，确定所述像素点Ii(x,y)在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值Ri(x,y)、Gi(x,y)、Bi(x,y)，其中，i的初始值为1；步骤2、计算所述像素值Ri(x,y)、Gi(x,y)、Bi(x,y)的平均值mi，所述计算公式为：mi＝[Ri(x,y)+Gi(x,y)+Bi(x,y)]/3；步骤3、将所述平均值mi赋给像素点Ii(x,y)；步骤4、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二舌体样本的图像，其中，I是第一舌体样本中像素点的总个数。进一步地，所述对第二舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的像素点邻域大小，根据对包括目标像素点的所述邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点的阈值，并将所述阈值与目标像素点的像素值进行比较以生成第三舌体样本包括：步骤1、选取第二舌体样本中的第i个像素点Ii(x,y)，按照预先设置的像素点邻域大小blocksize*blocksize，确定包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值，其中，i的初始值为1，所述blocksize为自然数；步骤2、根据对包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点Ii(x,y)的阈值avgi，其计算公式为：avgi＝sumi/(blocksize*blocksize)式中，sumi是包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值的和；步骤3、比较目标像素点Ii(x,y)的像素值valuei与阈值avgi的大小，确定所述目标像素点Ii(x,y)的新像素值valuei'，其计算公式为：步骤4、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二舌体样本的图像，其中，I是第二舌体样本中像素点的总个数。进一步地，所述对第三舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的滤波模板大小，对包括目标像素点的所述滤波模板内所有像素点的灰度值进行排序，将排序后数组的中值赋予目标像素点以生成第四舌体样本包括：当所述滤波模板大小为奇数N时，将排序后数组的[(N+1)/2]位作为中值，赋予目标像素点；当所述滤波模板大小为偶数N时，将排序后数组中第[N/2]位和[N/2+1]的算术平均值作为中值，赋予目标像素点。进一步地，所述按照预先设置的位置阈值Location，分别以第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本和第四舌体样本的左上角为坐标原点，遍历所述样本中横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域，判断所述第四舌体样本该区域中每个像素点的像素值M_VAL与预先设置的运算阈值Threshold的大小，根据所述判断结果重新设置第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中对应的像素点的值以生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本包括：步骤1、选取第四舌体样本运算区域中的第i个像素点Ii(x,y)，确定所述像素点Ii(x,y)的像素值valuei，其中，i的初始值为1，所述运算区域是以第四舌体样本的左上角为坐标原点，横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域；步骤2、比较目标像素点Ii(x,y)的像素值valuei与预先设置的运算阈值Threshold的大小，当所述运算区域中的像素点Ii(x,y)的像素值valuei大于预先设置的运算阈值Threshold时，将所述第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中像素点Ii(x,y)的像素值设置为0，其中，所述第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中具有和第四舌体样本相同的运算区域；步骤3、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本的图像，其中，I是第四舌体样本运算区域中像素点的总个数。根据本专利技术的另一方面，本专利技术提供一种检测舌体样本中牙齿区域的系统，所述系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测舌体样本中牙齿区域的方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集彩色的舌体图像，生成第一舌体样本；/n将第一舌体样本的彩色舌体图像分离为R、G、B三个通道的图像，分别生成第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本；/n基于所述第一舌体样本中每个像素点在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值，对所述第一舌体样本进行灰度化处理，生成第二舌体样本；/n对第二舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的像素点邻域大小，根据对包括目标像素点的所述邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点的阈值，并将所述阈值与目标像素点的像素值进行比较以生成第三舌体样本；/n对第三舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的滤波模板大小，对包括目标像素点的所述滤波模板内所有像素点的灰度值进行排序，将排序后数组的中值赋予目标像素点以生成第四舌体样本；/n按照预先设置的位置阈值Location，分别以第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本和第四舌体样本的左上角为坐标原点，遍历所述样本中横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域，判断所述第四舌体样本该区域中每个像素点的像素值M_VAL与预先设置的运算阈值Threshold的大小，根据所述判断结果重新设置第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中对应的像素点的值以生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本，其中，所述Width为所述样本图像的宽度值；/n将所述第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本合并生成彩色图像，得到去除牙齿后的第五舌体样本作为对舌体图像进行深度学习训练模型的训练样本。/n...

【技术特征摘要】
1.一种检测舌体样本中牙齿区域的方法，其特征在于，所述方法包括：
采集彩色的舌体图像，生成第一舌体样本；
将第一舌体样本的彩色舌体图像分离为R、G、B三个通道的图像，分别生成第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本；
基于所述第一舌体样本中每个像素点在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值，对所述第一舌体样本进行灰度化处理，生成第二舌体样本；
对第二舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的像素点邻域大小，根据对包括目标像素点的所述邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点的阈值，并将所述阈值与目标像素点的像素值进行比较以生成第三舌体样本；
对第三舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的滤波模板大小，对包括目标像素点的所述滤波模板内所有像素点的灰度值进行排序，将排序后数组的中值赋予目标像素点以生成第四舌体样本；
按照预先设置的位置阈值Location，分别以第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本和第四舌体样本的左上角为坐标原点，遍历所述样本中横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域，判断所述第四舌体样本该区域中每个像素点的像素值M_VAL与预先设置的运算阈值Threshold的大小，根据所述判断结果重新设置第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中对应的像素点的值以生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本，其中，所述Width为所述样本图像的宽度值；
将所述第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本合并生成彩色图像，得到去除牙齿后的第五舌体样本作为对舌体图像进行深度学习训练模型的训练样本。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一舌体样本中每个像素点在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值，对所述第一舌体样本进行灰度化处理，生成第二舌体样本包括：
步骤1、选取第一舌体样本中的第i个像素点Ii(x,y)，确定所述像素点Ii(x,y)在第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中的像素值Ri(x,y)、Gi(x,y)、Bi(x,y)，其中，i的初始值为1；
步骤2、计算所述像素值Ri(x,y)、Gi(x,y)、Bi(x,y)的平均值mi，所述计算公式为：
mi＝[Ri(x,y)+Gi(x,y)+Bi(x,y)]/3；
步骤3、将所述平均值mi赋给像素点Ii(x,y)；
步骤4、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二舌体样本的图像，其中，I是第一舌体样本中像素点的总个数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第二舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的像素点邻域大小，根据对包括目标像素点的所述邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点的阈值，并将所述阈值与目标像素点的像素值进行比较以生成第三舌体样本包括：
步骤1、选取第二舌体样本中的第i个像素点Ii(x,y)，按照预先设置的像素点邻域大小blocksize*blocksize，确定包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值，其中，i的初始值为1，所述blocksize为自然数；
步骤2、根据对包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值计算所述目标像素点Ii(x,y)的阈值avgi，其计算公式为：
avgi＝sumi/(blocksize*blocksize)
式中，sumi是包括目标像素点Ii(x,y)的所述大小为blocksize*blocksize的邻域内所有像素点的像素值的和；
步骤3、比较目标像素点Ii(x,y)的像素值valuei与阈值avgi的大小，确定所述目标像素点Ii(x,y)的新像素值value′i，其计算公式为：



步骤4、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二舌体样本的图像，其中，I是第二舌体样本中像素点的总个数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第三舌体样本中的每个像素点，按照预先设置的滤波模板大小，对包括目标像素点的所述滤波模板内所有像素点的灰度值进行排序，将排序后数组的中值赋予目标像素点以生成第四舌体样本包括：
当所述滤波模板大小为奇数N时，将排序后数组的[(N+1)/2]位作为中值，赋予目标像素点；
当所述滤波模板大小为偶数N时，将排序后数组中第[N/2]位和[N/2+1]的算术平均值作为中值，赋予目标像素点。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预先设置的位置阈值Location，分别以第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本和第四舌体样本的左上角为坐标原点，遍历所述样本中横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域，判断所述第四舌体样本该区域中每个像素点的像素值M_VAL与预先设置的运算阈值Threshold的大小，根据所述判断结果重新设置第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中对应的像素点的值以生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本包括：
步骤1、选取第四舌体样本运算区域中的第i个像素点Ii(x,y)，确定所述像素点Ii(x,y)的像素值valuei，其中，i的初始值为1，所述运算区域是以第四舌体样本的左上角为坐标原点，横坐标X∈[0,Width]，纵坐标Y∈[0,Location]的区域；
步骤2、比较目标像素点Ii(x,y)的像素值valuei与预先设置的运算阈值Threshold的大小，当所述运算区域中的像素点Ii(x,y)的像素值valuei大于预先设置的运算阈值Threshold时，将所述第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中像素点Ii(x,y)的像素值设置为0，其中，所述第一R通道样本、第一G通道样本和第一B通道样本中具有和第四舌体样本相同的运算区域；
步骤3、令i＝i+1,当i≤I时，返回步骤1，当i＞I时，生成第二R通道样本、第二G通道样本和第二B通道样本的图像，其中，I是第四舌体样本运算区域中像素点的总个数。


6.一种检测舌体样本中牙齿区域的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周枫明，魏春雨，王雨晨，
申请(专利权)人：新绎健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13