基于样条思内克斯(Snakes)模型的中医舌象计算机分割方法技术

基于样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型的中医舌象计算机分割方法，是将中医舌图象中的舌体从背景中分割出来以便于随后的特征分析。本发明专利技术中采用数码相机采集舌图象，并将图象输入到计算机进行处理、传输等操作。方法特征包括：１．根据对舌体形状的统计分析，定义一个以矩形区域为外边界的舌体轮廓模板；２．采用灰度投影分析法，获得一个矩形区域确定了舌体的大致位置和大小；３．提出一种基于灰度投影与刚性模板的舌体轮廓初始化方法；４．在思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型的能量函数中加入了有关舌体轮廓的先验知识；５．采用Ｃａｔｍｕｌｌ－Ｒｏｍ样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型表示舌体轮廓，并采用已有的Ｇｒｅｅｄｙ方法进行优化，在彩色舌图象中得到舌体轮廓，分割出舌体区域。该分割准确、实用。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
基于样条思内克斯(Snakes)模型的中医舌象的计算机分割方法思内克斯(Snakes)模型又称主动轮廓线模型(active contour model)，由Kass等人于1987年提出。思内克斯(Snakes)是一种将目标的轮廓模型与图像特征相匹配的方法，它利用物体的多边形表示，把目标公式化为一个适当的能量函数E，然后将E最小化得到所期望的轮廓线，从而分割出图像中的目标。思内克斯(Snakes)，是一种能量极小化的样条，在各种力和约束条件的作用下发生弹性形变，直到得到期望的轮廓。其能量一般由三种力生成内力约束它的形状，外力引导它的行为，图像力将其拖向显著的图像特征；Snakes的轮廓线锁定在图像特征附近，准确地将其极小化。这样，在寻找显著的图像特征时，高层机制可能通过将图像特征推向一个适当的局部极值点而与模型进行交互。思内克斯(Snakes)的最大特点是结合了图象的低层特征与高层知识，用于图象分割时，在鲁棒性、精确度、实用性等方面均优于传统方法。一般地，Snakes由几种不同的作用力同时控制，每一种力产生一个能量项。可表示为Esnake(V)=Σi=1nEsnake(vi)=Σi=1n]]>其中Einternal称作内部能量，不依赖于图象数据，只与轮廓的形状特征有关，用来计算轮廓形状的一些我们所关注的特性，例如连续性和平滑性；Eimage称作图象能量，是几何模型与图象数据相互作用产生的，是针对图象中感兴趣的特征定义的，例如边缘、线、区域、纹理等；Eexternal为外部能量，代表各种人为定义的约束条件。样条Snakes将一组离散坐标点作为控制点，以此定义一个样条曲线，这些点给出了曲线的大致形状。样条即样条曲线，是用一系列多项式曲线段形成的连续、光顺的曲线。在数学上，样条是一组分段平滑函数，用来近似或内插数据点集。样条Snakes所表示的曲线是解析、可微的，而且能够描述局部细节。可以解析求解它的几何微分特性，便于能量函数的计算。采用思内克斯(Snakes)模型进行图象分割的整个过程是一个迭代优化直到收敛的过程。在此过程中需要解决三个问题a)轮廓的初始化，b)能量函数的设计，c)优化策略。轮廓的初始化要确定轮廓点的初始位置和目标的初始形状和大小，通常采用人机交互的方式手工绘制。优化策略决定了迭代收敛的速度。优化就是通过计算初始估计轮廓的内部能量和外部能量，按照一定的规则不断地对该估计轮廓的位置、形状等属性进行更新，直到轮廓满足某些预定的约束条件为止，这是一个迭代的过程。在这里，可以针对轮廓上的每一个控制点定义一个一定大小的搜索窗，在每一个搜索窗内选择具有最小Snakes能量的点取代原来的控制点作为新的轮廓控制点，依此类推，直到满足迭代终止条件。优化是Snakes求解的一个重要步骤。初始估计轮廓在优化过程中逐渐向待测轮廓逼近，优化结束时，估计轮廓收敛于期望的目标轮廓。常用的优化算法有变分法、动态规划法、Greedy算法、模拟退火算法等，其中Greedy算法是应用最广泛的方法。Greedy方法是一种改进的动态规划方法。它实现能量函数的局部最优解，时间复杂度仅有O(nm)。因此计算速度快，且存储需求较小。对每一个点vi，其一次迭代步骤如下1)计算Esnake(vi)；2)以vi点m×m邻域内的其它点pjk，j，k∈取代vi点，分别计算Esnake(pjk)，j，k∈；3)记Emin＝min(Esnake(pjk)，j，k∈)，若Esnake(vi)＜Emin，则vi点不变；否则将vi点移至对应于Emin的邻域点。迭代的终止准则为不再产生控制点的移动或迭代次数超过预设的最大值。图6为Greedy算法的示意图，图中vi为原点，vi′为对应于Emin的邻域点。图中采用9邻域。为了将舌体区域自动、准确、快速地分割出来，本专利技术设计了一种基于思内克斯(Snakes)模型的舌体区域分割方法。这种方法考虑了舌体的形状、位置、大小、以及舌体区域与背景区的颜色差异等特点，设计能量函数，进行轮廓初始化，并且采用简便、快速的局部优化算法以达到实用。本专利技术的技术思路特征在于1、根据对舌体形状的统计分析，定义一个以矩形区域为外边界的舌体轮廓模板。通过引入该舌体模板，在分割时加入了关于舌体形状的先验知识，可以使轮廓曲线初始化时尽可能靠近真实的舌体轮廓。2、采用灰度投影分析法，获得一个矩形区域，该区域确定了舌体的大位置和大小。3、提出一种基于灰度投影与刚性模板的舌体轮廓初始化方法。4、在思内克斯(Snakes)模型的能量函数中加入了有关舌体轮廓的先验知识。5、经过舌体轮廓初始化并定义了能量函数后，采用Catmull-Rom样条思内克斯(Snakes)模型表示舌体轮廓，并采用已有的Greedy方法进行优化，从而在彩色舌图象中得到舌体轮廓，分割出舌体区域。本专利技术的技术方案参见附图说明图1、图2。这种基于样条思内克斯(Snakes)模型的中医舌象的计算机分割方法，是由数码相机完成采集舌图象，并将舌体及色标的光学信号转换为电信号图象输入到计算机进行处理、传输等操作，其特征在于计算机处理主要是通过USB接口软件、在样条思内克斯(Snakes)模型的基础上对舌图像进行读/写处理，处理后的舌图像或对舌图象进行分割处理后输出到缓存器，经显示器显示结果，它依次包括下述步骤1)计算机从USB接口读入舌图象信号，并保存在内存中。2)对舌图象进行变换，以增强舌体与周围背景之间的对比度，并将彩色图象变为灰度图象，变换针对各像素进行，变换公式为I(x,y)=R(x,y)-G(x,y)|G(x,y)-B(x,y)|+1]]>式中R(x，y)、G(x，y)和B(x，y)为像素的原始红、绿、蓝三色值，I(x，y)为变换后的灰度值。因为我们发现舌图象像素的三色色度值R、G、B有以下规律皮肤上的G值大于舌头边缘的G值，舌头边缘上的G值通常和B值差不多或较大，而在皮肤上的G值则均大于B值；舌头和皮肤的R值均大于G值和B值。根据这些彩色分量值彼此间的相对特性，为增强舌体轮廓与背景的灰度差异，我们采用以上的舌图象的强度变换函数。经过这样的变换，舌体部分的灰度值较高，而舌体以外的部分灰度值相对较低。3)进入基于灰度投影与刚性模板，对样条思内克斯(Snakes)模型轮廓控制点进行初始化的轮廓初始化子程序即采用灰度投影分析法，获得一个矩形区域，该区域确定了舌体的大致位置和大小。先根据增强图象水平和垂直方向的灰度或亮度投影的特征，确定一矩形区域的边界，由此获得矩形区域的上下左右4个边界，从而确定了舌体区域的位置和大小，在确定了舌体区域矩形边界后，计算舌体轮廓模板中外边界的刚性形变参数λ，进而确定初始控制点和轮廓，从而完成样条思内克斯(Snakes)模型的自动初始化。4)为突出舌体，方便后续迭代过程的图象能量计算，对舌图象阈值化并进行非线性变换，分为以下几步①对2)中的增强图象求灰度值的最大值maxI，平均值meanI，并计算最大差值dI＝maxI-meanI；②以meanI为阈值，对增强图象阈值化，将小于meanI的灰度值置为0；③对阈值化后的图象进行非线性变换，变换公式为U(x,y)=(I(x,y)-meanIdI)&本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型的中医舌象计算机分割方法，是由数码相机完成采集舌图象，并将舌体及色标的光学信号转换为图象电信号输入到计算机进行处理、传输等操作，该方法特征在于计算机处理主要是通过ＵＳＢ接口软件对舌图像进行读／写处理，对处理后的舌图像在样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型的基础上进行分割处理后输出到缓存器，经显示器显示结果，它依次包括下述步骤：１）计算机从ＵＳＢ接口读入舌图象信号，并保存在内存中；２）对舌图象进行变换，以增强舌体与周围背景之间的对比度，并 将彩色图象变为灰度图象，变换针对各像素进行，变换公式为：Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（ｘ，ｙ）－Ｇ（ｘ，ｙ）／│Ｇ（ｘ，ｙ）－Ｂ（ｘ，ｙ）│＋１式中Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）和Ｂ（ｘ，ｙ）为像素的原始红、绿、蓝三色值，Ｉ（ｘ，ｙ）为变换后的灰度 值；３）进入基于灰度投影与刚性模板，对样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型轮廓控制点进行初始化的轮廓初始化子程序：即采用灰度投影分析法，获得一个矩形区域，该区域确定了舌体的大致位置和大小，先根据增强图象水平和垂直方向的灰度或亮度投影的特征， 确定一矩形区域的边界，由此获得矩形区域的上下左右４个边界，从而确定了舌体区域的位置和大小，在确定了舌体区域矩形边界后，计算舌体轮廓模板中外边界的刚性形变参数λ，进而确定初始控制点和轮廓，从而完成样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型的自动初始化；４）对舌图象阈值化并进行非线性变换，分为以下几步：①对２）中的增强图象求灰度值的最大值ｍａｘＩ，平均值ｍｅａｎＩ，并计算最大差值ｄＩ＝ｍａｘＩ－ｍｅａｎＩ；②以ｍｅａｎＩ为阈值，对增强图象阈值化，将小于ｍｅａｎＩ的灰度值置为０； ③对阈值化后的图象进行非线性变换，变换公式为：Ｕ（ｘ，ｙ）＝（Ｉ（ｘ，ｙ）－ｍｅａｎＩ／ｄＩ）↑［γ］式中的指数γ为非线性变换参数；５）用Ｇｒｅｅｄｙ迭代优化算法对样条思内克斯（Ｓｎａｋｅｓ）模型进行求解，求解步骤采用通用方 法，直到满足终止条件，一次迭代后轮廓控制点的位置不再发生变化，或迭代次数达到某个预设的最大值，轮廓控制点迭代优化子程序调用结束，得到舌体轮廓控制点的最终位置，采用通用Ｃａｔｍｕｌｌ－Ｒｏｍ样条内插公式进行样条内插，即可得到连续的舌体轮廓曲线；６）采用通用Ｃａｔｍｕｌｌ－Ｒｏｍ样条内插公式进行样条内插，得到连续轮廓；７）按通常方法将位于舌体轮廓曲线上像素的三色色度值...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：沈兰荪，卫保国，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]