[发明专利]一种舌苔舌质分析方法、系统、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种舌苔舌质分析方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据舌部定位模型从包含舌部区域的面部图像中，获取所述舌部区域的图像；利用椭圆形模板将所述舌部从所述舌部区域的图像分离出来，形成舌部图像；根据苔质分离算法将所述舌部图像分为舌质图像和舌苔图像；将所述舌质图像与预存的舌质颜色分类模型、所述舌苔图像与舌苔颜色分类模型进行匹配，得到所述舌质分类和舌苔分类。采用本方法能够提高图像中舌苔与舌质分离的速度与准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，并且更具体地，涉及一种舌苔舌质分析方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人们对健康的越来越重视，中医作为中华民族的瑰宝，在西医盛行的同时中医也成为备受推崇。中医中望诊可以分为面诊和舌诊，人身体的状态可以通过面部和舌部的颜色和形态展现出来，舌诊主要诊断舌质和舌苔的形态、色泽，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰以及脏腑的虚实等。传统的舌诊主要通过医生查看病人的舌头的形态、色泽，来判断疾病的种类和严重程度。

随着现代图像处理技术的逐步发展，机器学习和深度学习等人工智能技术的不断成熟，深度卷积神经网络开始应用到中医舌诊之中，并产生了多种方法。但是由于舌体形状各不相同，在将图像处理技术用于舌诊的过程中，出现了如下问题：舌体颜色很接近于嘴唇和脸部颜色，导致现有的很多舌体分割效果并不理想；苔质分离更受到舌体表面颜色等特征的影响，分离效果远不尽如人意。

发明内容

基于此，本申请提供了一种能够快速和准确的分离舌苔舌质的舌苔舌质分析方法、系统、计算机设备和存储介质。

一种舌苔舌质分析方法，所述方法包括：

根据舌部定位模型从包含舌部区域的面部图像中，获取所述舌部区域的图像；

利用椭圆形模板将所述舌部从所述舌部区域的图像分离出来，形成舌部图像；

根据苔质分离算法将所述舌部图像分为舌质图像和舌苔图像；

将所述舌质图像与预存的舌质颜色分类模型、所述舌苔图像与舌苔颜色分类模型进行匹配，得到所述舌质分类和舌苔分类。

在其中一个实施例中，所述舌部定位模型、舌质颜色分类模型和舌苔颜色分类模型由多个训练样本采用轻量化深度卷积神经网络模型训练得到。

在其中一个实施例中，舌苔舌质分析方法还包括：采集包含舌部区域的面部图像。

在其中一个实施例中，所述轻量化深度卷积神经网络模型包括：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception和SSD中至少一种。

在其中一个实施例中，所述根据苔质分离算法将所述舌部图像分为舌质图像和舌苔图像，包括：

将所述舌部图像分为舌根、舌中、舌尖、左舌边、右舌边五个位置区域；

将所述舌部图像中根据不同位置的像素采用聚类算法分成三类像素；

将所处的位置区域位于舌根、舌中的像素定义为舌苔像素，所述舌苔像素所覆盖的图像为舌苔图像；

将所处的位置区域位于舌尖的像素定义为舌质像素，所述舌质像素所覆盖的图像为舌质图像；

将所处的位置区域位于舌边的像素定义为背景像素，所述背景像素所覆盖的图像为背景图像。

在其中一个实施例中，所述聚类算法为K-means聚类算法。

在其中一个实施例中，舌质颜色分类模型和舌苔颜色分类模型由多个训练样本通过机器学习方法进行分类得到。

一种舌苔舌质分析系统，所述系统包括：