【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的耳部穴位识别方法及系统。
技术介绍
1、随着现代科技的快速发展，中医传统诊断方法正逐渐与现代技术相结合，以提高诊断的效率和准确性；耳穴诊断作为中医诊断的重要组成部分，其历史悠久，但在实际操作中存在一定的局限性；传统耳穴诊断依赖于医生的经验和感觉，这不仅效率较低，而且诊断结果可能因医生个体差异而存在波动。
2、近年来，计算机视觉和机器学习技术在医学图像处理领域取得了显著进展，这些技术的发展为耳穴诊断的自动化和精确化提供了新的可能；然而，目前市场上的耳穴识别技术大多依赖于简单的图像匹配或模板识别，这些方法在复杂多变的耳部图像中往往难以达到理想的识别效果。
3、为了克服现有技术的不足，提高耳穴识别的准确性和效率，本专利技术提出了一种基于图像处理的耳部穴位识别方法；该方法通过先进的图像预处理、关键点检测、特征提取和深度学习技术，实现了对耳部穴位的高精度识别。
技术实现思路
1、本专利技术通过结合全局特征提取和局部特征提取...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，对耳部图像进行预处理的具体操作包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，图像处理模型基于SRGAN模型建立，包括生成器网络和判别器网络；针对图像处理模型的训练，具体操作：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，关键点检测模型基于CNN模型建立，包括第一输入层、卷积层、池化层、第一全连接层和第一输出层；第一输入层用于输入待识别耳部图像...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，对耳部图像进行预处理的具体操作包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，图像处理模型基于srgan模型建立，包括生成器网络和判别器网络；针对图像处理模型的训练，具体操作：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于，关键点检测模型基于cnn模型建立，包括第一输入层、卷积层、池化层、第一全连接层和第一输出层；第一输入层用于输入待识别耳部图像；卷积层用于提取待识别图像的特征；池化层用于减少特征的空间维度；第一全连接层用于进一步学习特征表示；第一输出层用于输出关键点的坐标；
5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的耳部穴位识别方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆安，赵壮，陈小平，甘扬清，崔少康，
申请(专利权)人：中山市中医院，
类型：发明
国别省市：
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