【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及舌象处理，特别涉及一种基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法。
技术介绍
1、在中医中，舌象是指舌质和舌苔的变化过程，舌苔是一种重要的辨识体质和疾病的工具之一，舌苔是指舌面上的一层白色或其他颜色的物质，通常由食物残渣、细菌、代谢产物等组成。根据舌苔的颜色、厚薄、质地等特征，中医可以判断一个人的体质状况。此外，中医还会综合舌体的湿润度、形态、颜色等综合判断体质的情况，例如，舌体红润、舌苔薄白、湿润等常常被认为是体质较好的表现，而舌体淡红、舌苔厚腻、湿润等可能与湿热、阴虚等体质特点相关。
2、但是，实际情况下在采集舌苔图像时，可能会遇到以下问题导致图像质量下降：
3、1、光线问题：光线不足或光线过强都会对图像质量产生负面影响，光线不足可能导致图像暗淡、模糊，而光线过强则可能使得图像过曝，细节丢失。
4、2、舌体移动：舌头的不稳定或频繁的舌动会导致图像模糊或失焦，为了获得清晰的图像，需要患者尽量保持舌头稳定，不要频繁移动。
5、3、污染和干扰：舌苔上的食物残渣、口腔分泌物等会降低图像质量，并可能影响对舌苔颜色和特征的判断，在拍摄前，需要清洁口腔，使舌面尽可能清洁。
6、4、摄像设备问题：使用低分辨率或质量较差的摄像设备，可能导致图像质量下降，摄像设备应该具备足够的分辨率和清晰度，以捕捉细微的舌苔特征。
7、5、拍摄角度和距离：拍摄角度和距离的选择也会对图像质量产生影响，过远或过近的距离可能使得图像模糊或失真，选择适当的拍摄角度和距离可以得到清晰的图像
8、因此，采集舌苔图像需要考虑的因素太多，且舌苔状况复杂，任何地方出现差错或操作问题，都有可能影响图像采集质量或者导致图像歪斜，进而影响后续体质状况的判断或疾病的诊断。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种可以快速实现舌象归一化的方法，以解决上述技术问题。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，包括以下步骤：
2、s1：拍摄人体面部及舌头图像；
3、s2：在所拍摄的图像中检测出舌头区域；
4、s3：对检出的舌头区域进行舌象分割；
5、s4：采用“标准舌”筛选规则对分割后的舌象进行筛选；
6、s5：舌象配准前的预处理操作；
7、s6：对所分割舌象与“标准舌”进行配准，得到最终的配准图像。
8、优选的，在步骤s1中，患者将舌头充分地向下伸出体外，使用舌象仪或舌诊仪拍摄人体整个面部及舌头的图像。
9、优选的，在步骤s2中，通过yolo目标检测模型检出舌头区域，具体包括数据处理、模型训练和模型推理三部分。
10、优选的，所述数据处理部分为基于所拍摄的图像，使用标注软件将舌头区域勾画出方块形区域坐标；所述模型训练部分为：在预设的数据集上训练一个专门用于检测舌头图像的目标检测网络，在准备好的测试集上进行模型性能验证并不断优化模型，模型性能达标后，使用训练好的模型进行舌头图像检出，标出目标框并保存相应结果到磁盘中；所述模型推理部分为：使用训练好的模型进行舌象检出，输入为所拍摄图像，输出为裁剪后的图像，并且只包括舌头区域。
11、优选的，在步骤s3中，利用检出的舌头图像进行舌象分割，具体包括数据处理、模型训练和模型推理三部分。
12、优选的，所述数据处理部分为利用标注软件在舌头区域图片中标出舌头本体所在的区域，按照7：3的比例进行训练集与验证集的划分，从而得到数据集；所述模型训练部分为基于3d-unet分割网络，进行模型结构调整和参数优化，保存表现好的网络参数；所述模型推理部分为基于3d-cnns网络训练一个专门用于舌象分割的模型，输入为舌头图像，输出为分割后的图像，输出图像的前景为舌象，背景的灰度值为0。
13、优选的，在步骤s4中，按照舌象的颜色、厚薄、质地、平展度进行分级，筛选出“标准舌”图像。
14、优选的，在步骤s5中，舌象配准前的预处理操作包括重采样、灰度变换和轮廓化。
15、优选的，在步骤s6中，对舌象进行配准的步骤包括刚性配准、仿射变换和后处理三部分。
16、本专利技术的有益效果是：
17、将所拍摄的舌象图片经过检出、分割后，配准到“标准舌”上面，为后续体质辨识提供基础，通过这种方法，舌象图片在采集过程中因为各种干扰所产生的舌象图片质量下降、角度歪斜等问题得到了较好的改善；此外，在“标准舌”上进行体质辨识更容易从特定舌头区域上分析器官情况，提高体质辨识准确度。
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1.一种基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤S1中，患者将舌头充分地向下伸出体外，使用舌象仪或舌诊仪拍摄人体整个面部及舌头的图像。
3.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤S2中，通过YOLO目标检测模型检出舌头区域，具体包括数据处理、模型训练和模型推理三部分。
4.根据权利要求3所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：所述数据处理部分为基于所拍摄的图像，使用标注软件将舌头区域勾画出方块形区域坐标；所述模型训练部分为：在预设的数据集上训练一个专门用于检测舌头图像的目标检测网络，在准备好的测试集上进行模型性能验证并不断优化模型，模型性能达标后，使用训练好的模型进行舌头图像检出，标出目标框并保存相应结果到磁盘中；所述模型推理部分为：使用训练好的模型进行舌象检出，输入为所拍摄图像，输出为裁剪后的图像，并且只包括舌头区域。
5.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境
6.根据权利要求5所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：所述数据处理部分为利用标注软件在舌头区域图片中标出舌头本体所在的区域，按照7：3的比例进行训练集与验证集的划分，从而得到数据集；所述模型训练部分为基于3D-UNet分割网络，进行模型结构调整和参数优化，保存表现好的网络参数；所述模型推理部分为基于3D-CNNs网络训练一个专门用于舌象分割的模型，输入为舌头图像，输出为分割后的图像，输出图像的前景为舌象，背景的灰度值为0。
7.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤S4中，按照舌象的颜色、厚薄、质地、平展度进行分级，筛选出“标准舌”图像。
8.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤S5中，舌象配准前的预处理操作包括重采样、灰度变换和轮廓化。
9.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤S6中，对舌象进行配准的步骤包括刚性配准、仿射变换和后处理三部分。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤s1中，患者将舌头充分地向下伸出体外，使用舌象仪或舌诊仪拍摄人体整个面部及舌头的图像。
3.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤s2中，通过yolo目标检测模型检出舌头区域，具体包括数据处理、模型训练和模型推理三部分。
4.根据权利要求3所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：所述数据处理部分为基于所拍摄的图像，使用标注软件将舌头区域勾画出方块形区域坐标；所述模型训练部分为：在预设的数据集上训练一个专门用于检测舌头图像的目标检测网络，在准备好的测试集上进行模型性能验证并不断优化模型，模型性能达标后，使用训练好的模型进行舌头图像检出，标出目标框并保存相应结果到磁盘中；所述模型推理部分为：使用训练好的模型进行舌象检出，输入为所拍摄图像，输出为裁剪后的图像，并且只包括舌头区域。
5.根据权利要求1所述的基于图像配准的复杂环境下舌象归一化方法，其特征在于：在步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：谯旭，刘元柱，薛冰，谭敏，张腾业，肖乐义，刘晓，吕吉浩，胡弋，
申请(专利权)人：青岛言鼎生物医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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