[發(fā)明專利]基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動分割方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110063973.6
• 申請日: 2011-03-17
• 公開（公告）號: CN102129683A
• 公開（公告）日: 2011-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 閆西平;鄭莉麗;陳敏華;李曉強;范華付;李福鳳
• 申請（專利權(quán)）人: 上海大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00
• 代理公司: 上海上大專利事務(wù)所(普通合伙) 31205
• 代理人: 陸聰明

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動分割方法，屬于計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

根據(jù)中醫(yī)望診理論，人體五官(目、耳、鼻、口、舌)與五臟氣血盛衰有關(guān)，望五官神色形態(tài)變化，可直接診察臟腑病變。傳統(tǒng)中醫(yī)是根據(jù)自己的臨床望診經(jīng)驗對疾病做出判斷，對于人臉的顏色觀察，沒有客觀的統(tǒng)一量化標準，不利于中醫(yī)的傳承和發(fā)展。為此，引入計算機的圖像處理技術(shù)，如，“劉明佳發(fā)表的《基于人臉彩色圖像的疾病診斷研究[D]》哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010年05月”，該文介紹了人臉彩色圖像的疾病診斷，采用圖像處理技術(shù)分析頭面望診信息，有利于促進中醫(yī)四診的規(guī)范化、標準化。從人臉圖像中精確地分割出口唇圖像是提高診斷準確率的關(guān)鍵一步，對于現(xiàn)有的口唇分割方法，主要分成兩類：第一類為早期的直接在彩色或灰度空間上分割，可通過顏色空間變換增大口唇與膚色的對比度，使用閾值直接獲取口唇的二值圖像，根據(jù)二值圖像獲取口唇圖像，此方法雖然可以快速獲得結(jié)果，但對于顏色噪聲很敏感，且擴展性差；第二類為基于模型的方法，該基于模型的方法雖然有很好的健壯性，但是，對弱邊緣圖像很難全自動地獲取精確的口唇圖像輪廓。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服以上技術(shù)問題，提供一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動分割方法，在口唇顏色與皮膚顏色對比度低的情況下，該方法能夠自動從人臉圖像中分割出口唇圖像，提高弱邊緣圖像的分割效果。

為達到以上目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明的基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動分割方法，其具體步驟如下：

(1)、輸入待處理的原始人臉圖像，對輸入的人臉圖像進行均值漂移濾波，獲得圖像I；

(2)、對圖像I作顏色空間變換，獲得灰度圖像G，再對灰度圖像G做歸一化處理獲得歸一化的圖像G；

(3)、獲取口唇分割的輪廓；

(4)、根據(jù)口唇圖像輪廓，建立水平集函數(shù)????????????????????????????????????????????????，迭代計算水平集函數(shù)，將輪廓移動到口唇邊緣；

(5)、令水平集函數(shù)，獲得口唇圖像輪廓，采用五點平均方法對口唇圖像輪廓進行處理，消除口唇圖像輪廓的邊緣毛刺，獲得最終的口唇輪廓。

上述步驟(2)所述的對圖像I作顏色空間變換，獲得灰度圖像G，再歸一化處理獲得歸一化的圖像G，其具體步驟如下：

(21)、采用灰度轉(zhuǎn)換公式G=(0.2R-0.6G+0.3B)，對圖像I進行顏色空間變換，獲得灰度圖像；

(22)、采用圖像歸一化公式G=(max(G)-G）/(max(G)-min(G))，對灰度圖像進行歸一化獲取圖像G，歸一化后產(chǎn)生的圖像G的像素值在?[0,255]區(qū)間。

上述步驟(3)所述的獲取口唇分割的輪廓，其具體步驟如下：

(31)、采用最大類間方差法對歸一化后的圖像G自適應(yīng)分割，獲得一個二值圖像B；

(32)、對二值圖像B進行形態(tài)學(xué)運算，去除噪點，再構(gòu)建二值圖像B中白色部分的凸輪廓，該凸輪廓作為分割出的口唇圖像輪廓。

上述步驟(4)所述的根據(jù)口唇圖像輪廓，建立水平集函數(shù)，迭代計算水平集函數(shù)，將輪廓移動到口唇邊緣，其具體步驟如下：

(41)、根據(jù)口唇圖像輪廓和圖像G，使用符號距離函數(shù)，構(gòu)建水平集函數(shù)；

(42)、根據(jù)水平集函數(shù)，計算曲率矩陣；

(43)、計算水平集函數(shù)時，獲得口唇圖像輪廓，在水平集函數(shù)中，計算口唇圖像輪廓的內(nèi)、外的平均值和；

(44)、建立分割口唇圖像的迭代方程；

(45)、計算水平集函數(shù)，在迭代中第n+1次和第n次的差異Δ=||，判斷Δ的值是否大于我們設(shè)置的閾值T，如果Δ是否大于閾值T，則轉(zhuǎn)步驟42?,否則，迭代計算停止，轉(zhuǎn)步驟（5）。

上述步驟(4)中的步驟(41)所述的根據(jù)口唇圖像輪廓，使用符號距離函數(shù)，構(gòu)建水平集函數(shù)，其具體步驟如下：

(411)、計算口唇圖像輪廓內(nèi)的每一點到輪廓的最短距離，該最短距離的值作為在水平集函數(shù)中對應(yīng)坐標點處的值；

(412)、計算口唇圖像輪廓外的每一點到輪廓的最短距離，該最短距離的值乘以-1后，將該乘以-1后的值作為在水平集函數(shù)中對應(yīng)坐標點的值；

(413)、將水平集函數(shù)中輪廓上的所有點的值設(shè)置為0。

上述步驟(4)中的步驟(42)所述的根據(jù)水平集函數(shù)，計算曲率矩陣，其具體步驟如下：