【摘 要】
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舌诊是传统中医医学中一项重要诊断方式。医师通过观察患者舌体来了解患者的身体状况,舌诊方式主要依赖医师的诊断经验,诊断结果具有较强的主观性。近年来,为了能够客观地收集和分析舌体信息,研究者们利用计算机视觉技术对舌体信息进行处理和分析。因此本文提出了舌体分割、舌苔提取和舌苔分类方法:基于无交互Grab Cut算法的舌体图像分割方法。本文利用Grab Cut算法对舌体图像进行分割,将交互Grab Cut
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舌诊是传统中医医学中一项重要诊断方式。医师通过观察患者舌体来了解患者的身体状况,舌诊方式主要依赖医师的诊断经验,诊断结果具有较强的主观性。近年来,为了能够客观地收集和分析舌体信息,研究者们利用计算机视觉技术对舌体信息进行处理和分析。因此本文提出了舌体分割、舌苔提取和舌苔分类方法:基于无交互Grab Cut算法的舌体图像分割方法。本文利用Grab Cut算法对舌体图像进行分割,将交互Grab Cut算法转为无交互Grab Cut算法。首先利用舌体特征对模糊C均值（Fuzzy C-means,简称FCM）聚类算法进行改进,根据改进FCM自动获取的舌体信息代替Grab Cut算法需要提供的交互信息。然后考虑到光照不均匀条件影响分割精度,提出了亮度自适应调整方法对原始图像进行亮度校正。最后利用Grab Cut算法进行舌体分割。基于自适应伽马校正和聚类算法的舌苔提取方法。本文中提出的方法考虑到舌苔与舌体其他区域颜色特征区分度较小问题,利用图像增强方法扩大舌苔与舌质的区分度。首先提出一种自适应伽马校正方法,将图像中舌苔与舌质的区分度扩大,然后利用K-均值聚类算法对增强后的舌体图像进行分割,从而提取到准确的舌苔部分。基于权重初始化-CNN（Convolutional Neural Network）算法的舌苔识别方法。本文考虑舌苔的分布特征及颜色特征可作为舌苔分类的标准。首先将卷积神经网络模型的权重参数及偏置依据舌苔的颜色特征及位置特征进行初始化,使得初始化模型能够简单表示图像的特征,然后构建合适的网络模型进行舌苔的分类,最后得到黄苔与白苔的分类结果。
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