[发明专利]一种基于深度学习的中医舌部图像处理方法及系统

说明书

本发明涉及舌部图像处理分类技术领域，公开了一种基于深度学习的中医舌部图像处理方法及系统，包括如下步骤：S1：采集面部图像，并对图像进行颜色矫正；S2：在矫正后的图像进行图像分割，提取舌部图像，并进行图像分析；S3：模型分析正确后对舌部图像进行预处理，并对舌部图像的舌质、舌苔进行特征提取；S4：依据舌质和舌苔，进行分类；该方法通过前期对采集的舌部图像进行颜色矫正和图像分析，将舌部图像的颜色矫正与实际相近，这样使后续分类的结果更加准确，并通过先检测舌部图像的完整度，当舌部图像不完整时不进行下面的提取分类操作，从而避免了经过处理后的分类结果不正确，浪费了时间还没有实际参考价值。

技术领域

本发明涉及舌部图像处理分类技术领域，具体涉及一种基于深度学习的中医舌部图像处理方法及系统。

背景技术

中医传统四诊是中国中医学诊断疾病的方法，通过望、闻、问、切四诊来了解病情，并运用整体辨证的理论和方法，以识别病证，这四个程序都是由看病的大夫一个人操作，主观随意性强，且需要当面进行，目前没有客观标准，随着现代科学技术不断地渗入，中医四诊向人工智能化方向发展，尤其是望诊中的面诊和舌诊可通过摄像头采集图像，结合现有的图像处理方式可快速实现对面诊或舌诊的分类及分析，无需当面进行，但现有技术的舌诊主要是直接对采集的舌部图像进行特征提取然后分类，其中舌部图像的颜色、以及舌部的表面图像会影响到分类结果，但由于摄像时人员所处环境光线的不同以及人员的失误，会出现所采集舌部图像颜色失真或舌头卷曲，如不对图像进行预处理会导致最终得到的分类不准确，其后续的判断结果也不正确，浪费时间。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于深度学习的中医舌部图像处理方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于深度学习的中医舌部图像处理方法，包括如下步骤：

S1：采集面部图像，并对图像进行颜色矫正；

S2：在矫正后的图像进行图像分割，提取舌部图像，并进行图像分析；

S3：模型分析正确后对舌部图像进行预处理，并对舌部图像的舌质、舌苔进行特征提取；

S4：依据舌质和舌苔，进行舌色、苔色和苔形的分类。

在本发明中，优选的，在步骤S1中，采用SVM算法对面部图像进行颜色矫正。

在本发明中，优选的，在步骤S2中，还采用分析器对舌部的图像进行特征提取，并进行模型分析。

在本发明中，优选的，在步骤S2中，还包括如下步骤：

S201：对矫正后的面部图像进行阈值分割，利用图像各像素点客观化数值的特征提取中舌头所在区域将其分割出来，去除其余无用区域得到舌部图像；

S202：分析器对舌部图像部分进行特征提取，分别提取其舌尖、左右舌边、舌根和舌系带特征；

S203：依据提取出的特征进行舌部的图像完整度的分析。

在本发明中，优选的，在步骤S203中，当出现舌系带特征或缺少舌尖、左右舌边或舌根的一个或多个特征时，代表舌部图像提取不当，则需重新进行采集，反之，则代表舌部图像正确，可进行下一步操作。

在本发明中，优选的，在步骤S3中，利用提取器的对舌部图像部分进行提取，用于提取舌质以及舌苔特征。

在本发明中，优选的，在步骤S3中，提取器依据步骤S202中提取的左右舌边迅速定位以提取舌质的特征，并依据舌根和舌尖在二者连接的中部提取舌苔的特征。

在本发明中，优选的，在提取器的输出端后连接有分类器，用于将提取的舌质和舌苔进行对比分类，其中所述舌质的特征包括舌色；舌苔的特征包括舌苔的颜色和舌苔的形状。