基于中医望诊的口唇图像自动分割方法技术

本发明专利技术的公开了一种基于中医望诊的口唇图像自动分割方法，其具体步骤如下：(1)输入人脸图像，对输入的人脸图像进行均值漂移滤波，获得图像I；(2)对图像I作颜色空间变换，获得灰度图像G，再归一化处理获得归一化的图像G；(3)获取口唇分割的轮廓；(4)根据口唇图像轮廓，建立水平集函数，迭代计算水平集函数，将轮廓移动到口唇边缘；(5)令水平集函数为0，获得口唇图像轮廓，采用五点平均方法对口唇图像轮廓进行处理，消除口唇图像轮廓的边缘毛刺，获得最终的口唇轮廓。该方法能够自动从人脸图像中分割出口唇图像，能有效提高弱边缘图像的分割效果。

Automatic image segmentation method based on the traditional Chinese medicine of lips

The invention discloses a method for automatic segmentation of lip image based on the traditional Chinese medicine, the specific steps are as follows: (1) the input face image, face image on the input image is obtained by mean shift filtering, I; (2) as a color space transform image I, obtain the G gray image, and then normalized to obtain the image G normalized; (3) to obtain the contour of lip segmentation; (4) according to the lip image contour, a level set function, iterative calculation of level set function, will be moved to the edge of the lip contour; (5) to the level set function is 0, the contour of the image obtained by lips, five point average processing method for lips the contour of the image, eliminate the lip image contour edge burr, lip contour to get the final. This method can automatically segment the exit lip image from the face image, and can effectively improve the segmentation effect of the weak edge image.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，属于计算机数字图像处 理

技术介绍
根据中医望诊理论，人体五官(目、耳、鼻、口、舌)与五脏气血盛衰有关，望五官神 色形态变化，可直接诊察脏腑病变。传统中医是根据自己的临床望诊经验对疾病做出判断， 对于人脸的颜色观察，没有客观的统一量化标准，不利于中医的传承和发展。为此，引入计 算机的图像处理技术，如，“刘明佳发表的《基于人脸彩色图像的疾病诊断研究》哈尔滨 工业大学，2010年05月”，该文介绍了人脸彩色图像的疾病诊断，采用图像处理技术分析头 面望诊信息，有利于促进中医四诊的规范化、标准化。从人脸图像中精确地分割出口唇图像 是提高诊断准确率的关键一步，对于现有的口唇分割方法，主要分成两类第一类为早期的 直接在彩色或灰度空间上分割，可通过颜色空间变换增大口唇与肤色的对比度，使用阈值 直接获取口唇的二值图像，根据二值图像获取口唇图像，此方法虽然可以快速获得结果，但 对于颜色噪声很敏感，且扩展性差；第二类为基于模型的方法，该基于模型的方法虽然有很 好的健壮性，但是，对弱边缘图像很难全自动地获取精确的口唇图像轮廓。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服以上技术问题，提供一种基于中医望诊的口唇图像自动分 割方法，在口唇颜色与皮肤颜色对比度低的情况下，该方法能够自动从人脸图像中分割出 口唇图像，提高弱边缘图像的分割效果。为达到以上目的，本专利技术采用以下技术方案本专利技术的，其具体步骤如下 (1)、输入待处理的原始人脸图像，对输入的人脸图像进行均值漂移滤波，获得图像I ； O)、对图像I作颜色空间变换，获得灰度图像G，再对灰度图像G做归一化处理获得归 一化的图像G ；(3)、获取口唇分割的轮廓；(4)、根据口唇图像轮廓，建立水平集函数ψ,迭代计算水平集函数.将轮廓移动到口 唇边缘；(5)、令水平集函数φ= Π,获得口唇图像轮廓，采用五点平均方法对口唇图像轮廓进 行处理，消除口唇图像轮廓的边缘毛刺，获得最终的口唇轮廓。上述步骤( 所述的对图像I作颜色空间变换，获得灰度图像G，再归一化处理获 得归一化的图像G，其具体步骤如下(21)、采用灰度转换公式G=(0. 2R-0. 6G+0. ，对图像I进行颜色空间变换，获得灰度 图像；(22)、采用图像归一化公式G=(max (G) -G) / (max (G) -min (G))，对灰度图像进行归一化获取图像G，归一化后产生的图像G的像素值在区间。上述步骤(3)所述的获取口唇分割的轮廓，其具体步骤如下(31)、采用最大类间方差法对归一化后的图像G自适应分割，获得一个二值图像B；(32)、对二值图像B进行形态学运算，去除噪点，再构建二值图像B中白色部分的凸轮 廓，该凸轮廓作为分割出的口唇图像轮廓。上述步骤(4)所述的根据口唇图像轮廓，建立水平集函数φ,迭代计算水平集函数 ψ,将轮廓移动到口唇边缘，其具体步骤如下Gl)、根据口唇图像轮廓和图像G，使用符号距离函数，构建水平集函数ψ ；(42)、根据水平集函数 ，计算曲率矩阵(43)、计算水平集函数φ= 0时，获得口唇图像轮廓，在水平集函数·中，计算口唇图像轮廓的内、外的平均值。和￡!2 ；(44)、建立分割口唇图像的迭代方程；(45)、计算水平集函数·，在迭代中第η+1次和第η次的差异Δ= | φη+5 — φη，判断Δ的值是否大于我们设置的阈值Τ，如果△是否大于阈值Τ，则转步骤42，否则，迭代计算停 止，转步骤(5)。上述步骤(4)中的步骤Gl)所述的根据口唇图像轮廓，使用符号距离函数，构建 水平集函数 ，其具体步骤如下011)、计算口唇图像轮廓内的每一点到轮廓的最短距离，该最短距离的值作为在水平 集函数#中对应坐标点处的值012)、计算口唇图像轮廓外的每一点到轮廓的最短距离，该最短距离的值乘以-1后， 将该乘以-1后的值作为在水平集函数參中对应坐标点的值；(413)、将水平集函数 中轮廓上的所有点的值设置为0。上述步骤(4)中的步骤0 所述的根据水平集函数.计算曲率矩阵K,其具体步 骤如下(421)、分别求水平集函数 关于χ求一阶导数cf>x和二阶导数、，关于y的一阶导数 .和二阶导数求水平集函数关于χ的一阶导数后，再求关于y的一阶导数；权利要求1.一种，其特征在于，该方法具体步骤如下 (1)、输入待处理的原始人脸图像，对输入的人脸图像进行均值漂移滤波，获得图像I ； O)、对图像I作颜色空间变换，获得灰度图像G，再对灰度图像G做归一化处理获得归一化的图像G ；(3)、获取口唇分割的轮廓；(4)、根据口唇图像轮廓，建立水平集函数ψ,迭代计算水平集函数.将轮廓移动到口 唇边缘；(5)、令水平集函数φ= O,获得口唇图像轮廓，采用五点平均方法对口唇图像轮廓进 行处理，消除口唇图像轮廓的边缘毛刺，获得最终的口唇轮廓。2.根据权利要求1所述的一种，其特征在于， 上述步骤( 所述的对图像I作颜色空间变换，获得灰度图像G，再归一化处理获得归一化 的图像G，其具体步骤如下(21)、采用灰度转换公式G=(0. 2R-0. 6G+0. ，对图像I进行颜色空间变换，获得灰度 图像；(22)、采用图像归一化公式G=(Hiax(G)-G)/(max(G)-min(G))，对灰度图像进行归一化 获取图像G，归一化后产生的图像G的像素值在区间。3.根据权利要求2所述的一种，其特征在于， 上述步骤C3)所述的获取口唇分割的轮廓，其具体步骤如下(31)、采用最大类间方差法对归一化后的图像G自适应分割，获得一个二值图像B；(32)、对二值图像B进行形态学运算，去除噪点，再构建二值图像B中白色部分的凸轮 廓，该凸轮廓作为分割出的口唇图像轮廓。4.根据权利要求3所述的一种，其特征在于， 上述步骤(4)所述的根据口唇图像轮廓，建立水平集函数·，迭代计算水平集函数 ，将轮廓 移动到口唇边缘，其具体步骤如下Gl)、根据口唇图像轮廓和图像G，使用符号距离函数，构建水平集函数φ ；(42)、根据水平集函数ψ,计算曲率矩阵Κ(；傘)(43)、计算水平集函数φ= 0时，获得口唇图像轮廓，在水平集函数 中，计算口唇图像轮廓的内、外的平均值。和4 ；(44)、建立分割口唇图像的迭代方程；(45)、计算水平集函数·，在迭代中第η+1次和第η次的差异Δ= | φη+1 - φ3，判断Δ的值是否大于我们设置的阈值Τ，如果△是否大于阈值Τ，则转步骤42，否则，迭代计算停 止，转步骤(5)。5.根据权利要求4所述的一种，其特征在于， 上述步骤中的步骤Gl)所述的根据口唇图像轮廓，使用符号距离函数，构建水平集函数Φ,其具体步骤如下(411)、计算口唇图像轮廓内的每一点到轮廓的最短距离，该最短距离的值作为在水平 集函数Φ中对应坐标点处的值(412)、计算口唇图像轮廓外的每一点到轮廓的最短距离，该最短距离的值乘以-1后， 将该乘以-1后的值作为在水平集函数Φ中对应坐标点的值；(413)、将水平集函数Φ中轮廓上的所有点的值设置为0。6.根据权利要求5所述的一种，其特征在于， 上述步骤中的步骤所述的根据水平集函数Φ,计算曲率矩阵K,其具体步骤如下(421)、分别求水平集函数Φ关于χ求一阶导数Φx和二阶导数Φxx、，关于y的一阶导数Φy 和二阶导数Φyy，求水平集函数本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于中医望诊的口唇图像自动分割方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：（１）、输入待处理的原始人脸图像，对输入的人脸图像进行均值漂移滤波，获得图像Ｉ；（２）、对图像Ｉ作颜色空间变换，获得灰度图像Ｇ，再对灰度图像Ｇ做归一化处理获得归一化的图像Ｇ；（３）、获取口唇分割的轮廓；（４）、根据口唇图像轮廓，建立水平集函数　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　，迭代计算水平集函数，将轮廓移动到口唇边缘；（５）、令水平集函数，获得口唇图像轮廓，采用五点平均方法对口唇图像轮廓进行处理，消除口唇图像轮廓的边缘毛刺，获得最终的口唇轮廓。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：闫西平，郑莉丽，陈敏华，李晓强，范华付，李福凤，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：31