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    重庆时时彩哪里看视频: 舌像分割方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410089643.8

    申请日:

    2014.03.12

    公开号:

    CN103985113A

    公开日:

    2014.08.13

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20140312|||公开
    IPC分类号: G06T7/00; G06T5/50 主分类号: G06T7/00
    申请人: 浙江工商大学
    发明人: 李笑岚; 王慧燕; 王勋
    地址: 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州裕阳专利事务所(普通合伙) 33221 代理人: 应圣义
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410089643.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.09.29|||2014.09.10|||2014.08.13

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种舌像分割方法,包括对获取到的表征舌体信息的舌像进行预处理,得到均衡化的灰度图像。去除得到的均衡化的灰度图像的背景,得到基础舌像;和计算得到的均衡化的灰度图像的熵值。根据熵值对基础舌像内的像素进行熵聚类,提取熵值满足设定值的区域,形成目标舌像。抽取目标舌像的骨架。在骨架上选取至少两对控制点,计算上述控制点对之间的最短测地路径,依次连接所有最短测地路径,得到舌像轮廓。本发明提供的舌像分割方法,利用局部熵特征增强舌像边缘等底层特征,且通过抽取最短测地距离自动获取针对每个特定舌体的模版,大大提高了分割的精度,具有更高的鲁棒性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种舌像分割方法,其特征在于,包括:
    对获取到的表征舌体信息的舌像进行预处理,得到均衡化的灰度图像;
    去除得到的均衡化的灰度图像的背景,得到基础舌像;和计算得到的均衡化的灰度图像的熵值;
    根据熵值对基础舌像内的像素值进行熵聚类,提取熵值满足设定值的区域,形成目标舌像;
    抽取目标舌像的骨架;
    在骨架上选取至少两对控制点,计算所述控制点对之间的最短测地路径,依次连接所有所述最短测地路径,得到舌像轮廓。

    2.  根据权利要求1所述的舌像分割方法,其特征在于,所述预处理步骤包括:
    获取表征舌体信息的舌像中所有像素的红色通道值R(i,j)、蓝色通道值B(i,j)以及了绿色通道值G(i,j),其中舌像包括M*N个像素,i=1,...,M,j=1,...,N;
    对绿色通道值G(i,j)进行修正,得到Gnew(i,j)。

    3.  根据权利要求2所述的舌像分割方法,其特征在于,所述修正步骤包括根据获取到的红色通道值R(i,j)、蓝色通道值B(i,j)以及了绿色通道值G(i,j),按如下公式
    Gnew(i,j)=(R(i,j)-G(i,j))/(|G(i,j)-B(i,j)|+1)
    进行计算,得到新的绿色通道值Gnew(i,j)。

    4.  根据权利要求2所述的舌像分割方法,其特征在于,所述去除得到的灰度图像的背景,得到基础舌像的步骤包括:
    根据得到的均衡化的灰度图像,构造直方图,获取直方图的谷点,将小于给定像素值的最大谷点所在像素值作为阈值,大于此阈值的点设置为1,小于此阈值的点认为是背景点,设置为0,提取数值为1的点,形成第一图像;
    根据得到的均衡化的灰度图像按公式
    T(i,j)=0|R(i,j)-Gnew(i,j)|<&Element;&&|B(i,j)-Gnew(i,j)|<&Element;&&|B(i,j)-R(i,j)|<&Element;1else]]>
    进行计算,并提取数值为1的点,形成第二图像,其中ε为设定值;
    将第一图像和第二图像相乘得到基础舌像。

    5.  根据权利要求1所述的舌像分割方法,其特征在于,所述熵值的计算为:
    HD,Rx=-ΣiPD,Rx(gi)&CenterDot;log2PD,Rx(gi)]]>
    其中,HD,Rx表示熵值,x表示给定像素点,Rx表示给定邻域,gi表示灰度级别,D表示一副具有K个灰度级的图像,P表示邻域Rx中第i(i=1,…,K)级灰度出现的概率。

    6.  根据权利要求1所述的舌像分割方法,其特征在于,采用k-means方法来进行熵聚类,形成初始的两个类,第一类的熵值中心点为最大熵值和最小熵值之差的四分之三倍,第二类的熵值中心点为最大熵值和最小熵值之差的四分之一倍。

    7.  根据权利要求1所述的舌像分割方法,其特征在于,采用snake算法对舌像轮廓进行调整。

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