[发明专利]一种基于k-means聚类的苔质分离方法和装置

说明书

本发明提供一种基于k‑means聚类的苔质分离方法和装置，包括：将获取的第一舌像中的图像信息映射到三维矩阵中，对三维矩阵中的图像信息进行具有M个中心的k‑means聚类，得到具有M个类别标签值的像素标签矩阵；将所述像素标签矩阵映射到预先构建的、与第一舌像大小相同的M个空图中，得到与第一舌像对应的M个标签图像，所述M个标签图像即为第一次分离得到的苔质图像。本发明提出的基于k‑means聚类的苔质分离方法，依次通过颜色转换、类别映射、图像分离、图像合并、图像筛选等，从舌像中分离得到苔质图像，自动化程度高、效率高，分离得到的苔质图像准确性好。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于k-means聚类的苔质分离方法和装置。

背景技术

舌苔的形貌因人而异。利用图像处理技术对获取的舌像中包含的舌苔形貌进行大数据研究，确定舌苔形貌的差异性以及与人体其他的生理指标之间的关系，具有非常现实的意义。

传统的将苔质从舌像中分离的方法需要通过人机交互来获取苔质在舌体所在大致位置信息，步骤繁琐，自动化程度不足，效率低；主观性强、准确性低。

发明内容

本发明提出一种基于k-means聚类的苔质分离方法，以解决目前的苔质分离方法自动化程度不足、准确性与效率低的问题。

第一方面，如图1所示，本发明提供的基于k-means聚类的苔质分离方法，包括以下步骤：

步骤S1：将获取的第一舌像中的图像信息映射到三维矩阵中，对三维矩阵中的图像信息进行具有M个中心的K-means聚类，得到具有M个类别标签值的像素标签矩阵，其中，像素标签矩阵中任一元素的值为M个类别标签值中的一个，M为正整数；

步骤S2：将像素标签矩阵映射到预先构建的、与第一舌像大小相同的M个空图中，得到与第一舌像对应的M个标签图像，M个标签图像即为第一次分离得到的苔质图像。

优选地，

在得到第一舌像对应的M个标签图像之后，还包括：

将获取的第一舌像分离为R通道图像、G通道图像和B通道图像；

分别将R通道图像、G通道图像和B通道图像与M个标签图像进行模板运算，得到M组模板运算后的R通道图像、G通道图像和B通道图像；

将与同一个标签图像进行模板运算的同一组模板运算后的R通道图像、G通道图像和B通道图像合并，得到M个映射图像，M个映射图像为第二次分离得到的苔质图像。

优选地，

在得到M个映射图像之后，还包括：

分别计算M个映射图像中舌像背景像素点的数量，确定舌像背景像素点的数量最少的N个映射图像为第三次分离得到的苔质图像，其中，N≤M，N为正整数；

其中，每一个映射图像中，舌像背景像素点的灰度值相同。

优选地，

在确定舌像背景像素点的数量最少的N个映射图像之后，还包括：

计算N个映射图像在预先设定的中间区域中舌像背景像素点的数量，确定舌像背景像素点的数量最少的映射图像为最终分离得到的苔质图像。

优选地，

在将获取的第一舌像中的图像信息映射到三维矩阵中之前，还包括：

将获取的第一舌像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，得到颜色对比度提高后的舌像图像。

优选地，

将像素标签矩阵映射到预先构建的、与第一舌像大小相同的M个空图中，得到与第一舌像对应的M个标签图像，包括：