自适应阈值的舌象裂纹检测

舌象中的裂纹是中医舌诊中的重要内容.由于拍摄条件的不同,舌象质量有较大差异,传统的阈值选取方法并不适用.文中提出一种舌象裂纹检测的自适应阈值选择方法.该方法利用舌象的L*a*b色彩特征及区域的分裂-合并,对舌象进行区域分割,自适应地选取舌中部区域的色彩值作为阈值,对整个舌象进行裂纹提取.经验证,本方案对不同的舌象能较好地提取出裂纹,实现舌象裂纹诊断的客观化.     

齿痕舌像自动分割的方法

通过总结前人分割舌像的经验,在对齿痕一类舌像特征分析后,确定将RGB模型的舌图先转换为HSV模型,然后运用Otsu阈值法和分量互补的方法分割出完整的齿痕舌体图像.这种方法保留了齿痕的特点使识别齿痕成为可能.齿痕舌分割方法是齿痕舌数字化的基础,它进一步奠定了中医舌诊数字化的基础.     

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。     

裂纹舌图像的核假彩色变换及其纹线提取

针对在中医舌诊研究中使用计算机提取舌裂纹比较困难的问题,提出一种新颖的舌裂纹提取算法.首先对彩色裂纹舌图像使用核假彩色变换使舌裂纹区域与其周围区域的颜色对比度明显增强;然后利用假彩色图像在RGB颜色空间的第二分量信息得到梯度图像;最后对梯度图像使用滞后阈值等方法得到舌裂纹二值图像.实验结果表明,该算法能有效地分离舌裂纹与环绕在其周围的舌质、舌苔背景,为计算机化舌裂纹研究提供了较为可靠的技术支持.     

图像分割技术在中医舌诊中的应用

舌诊是传统中医辨症论治的重要手段之一.运用计算机视觉技术,可实现舌诊的定量化和客观化.方法是从采集到的图像中准确提取出完整的舌体图象,然后进行特征提取,提出一种自动分割舌图像的新方法.首先用中值滤波去除图像噪声;其次在YCbCr彩色空间对图像进行预处理,去除面颊皮肤等背景信息;然后用均值移动法初步分割出舌体;最后应用改进的图像区域生长的方法,得到准确完整的舌体图象.通过试验,证明该方法具有令人满意的分割性能.     

一种基于顶帽变换和 Otsu 阈值的轨道边缘提取方法

为了解决轨道障碍物识别中轨道边缘不易定位的问题,针对轨道图像的特征,文章提出了一种基于 Otsu 阈值改 进的轨道边缘提取方法。该方法先确定铁轨主体的灰度区域,再通过 Otsu 求出灰度阈值,然后利用二值图像中标记连通 区域,对轨道图像进行处理,得到清晰的轨道边缘提取图像。通过对几种已提出的并具有较好效果的边缘提取方法进行 分析,如边缘梯度算子 sobel、小波分割算法、Otsu 自适应阈值分割等,并将其应用在实时轨道图像中,与改进的 Otsu 方 法进行对比实验。结果表明,该方法实验效果准确、完整,并有效抑制了背景噪声。     

基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu图像分割算法

为了克服Otsu算法对图像分割的不足,本文在二维Otsu的基础上提出了基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu分割算法,该算法将二维直方图上像素点之间关系转化为斜率值,构建斜率值与频率的一维直方图,利用双阈值Otsu对灰度斜率的一维直方图取双阈值,利用求出的双阈值（临界斜率）对图像二维直方图进行重新划分,对划分的图像二维直方图的有效区域,再次利用一维Otsu方法划分,从而得到最终结果。最后通过实验,验证此方法有较强的抗噪性,比二维Otsu方法计算效率高,处理效果好。     

基于自适应阈值的舌像分割方法

中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一,而舌体轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提,目前主流的阈值分割方法对对比度较小的舌像仍不能实现很好的分割。为此提出了一种舌像的自适应阈值分割算法,该算法是以VC＋＋为开发平台,首先把图像分成多个子块,然后运用迭代的方法计算每个子块的最佳阈值,根据每个局部最佳阈值构成的阈值矩阵进行分割。实验结果表明,该算法对背景和目标分界不明显的舌像有很好的分割效果,对中医舌诊的继续发展有很强的现实意义。     

二维Otsu阈值法的快速算法

最大类间方差法(Otsu)是图像分割的经典算法,在其基础之上发展起来的二维Otsu阈值分割法由于计算复杂而制约了其应用。针对这一缺点,提出一种改进的二维Otsu阈值法的快速算法。首先将原始二维直方图划分成M×M个区域,将每个区域视为1个点,构造新的二维直方图,在其上利用二维Otsu以及快速递推算法,得到分割阈值所处的区域编号;既而对所确定的区域再次使用二维Otsu算法得到原始图像的分割阈值。实验结果证明,改进算法有效地提高了计算速度,降低了算法的空间复杂度,且分割效果与原始算法基本一致。     

基于梯度阈值对象提取的图像检索技术研究

为加强图像检索领域中图像有效特征的提取,提出一种基于对象提取的图像检索技术.该方法采用二维Otsu梯度阈值选取的快速迭代算法,利用灰度级-最大梯度二维直方图进行阈值选取,同时采用迭代思想代替穷举搜索,快速选取阈值进行对象分割,提取出目标对象,克服了传统二维Otsu算法分割效果不够准确、计算复杂度较高的缺点.将分割出的目标对象进行特征提取与比对,用于检索系统进行检索.实验结果表明,该算法能够较准确的分割出适于图像检索的对象,同时可以得到较高的查准率.     

基于深度迁移学习的舌象特征分类方法研究

舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类.通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类.从中医医疗机构中获取2245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,结果表明,所提方法分类性能优于传统的舌体图像特征分类方法,验证了基于深度迁移学习的舌象特征分类方法的有效性.     

改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用

数字舌象图片的正确分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的重要前提,为了高效而准确地分割出舌象,提出了一种基于四叉树与GrabCut的舌象分割方法.该方法首先利用四叉树分解对采集的舌象初分割,然后用相似区域的颜色均值优化GrabCut算法中高斯混合模型参数,最终完成舌象分割.实验结果表明：该算法使得舌象分割效率大大提高,具有很好的实用性.     

用于DR图像缺陷检测的改进的LBP算法

针对传统LBP（Local Binary Pattern）算法在DR图像缺陷检测中对噪声异常敏感而导致的缺陷识别率低的问题,在已有的韦伯LBP算法（Weber Local Binary Pattern,WLBP）的基础上,提出改进的WALBP（Weber Adapted Local Binary Patterns）算法。WALBP算法保留了WLBP算法最后生成二维直方图的特点,对其所用的LBP算子和LoG（Laplacian of Gaussian）方法进行了改进。WALBP算法更加有效地描述了DR图像的纹理特征,同时有效解决了WLBP算子在进行缺陷检测时直方图维数较多及分类能力不强的问题。通过对多幅铸件DR图像进行实验分析,结果表明,相对于已有的WLBP算法和传统的LBP算法,WALBP算法在缺陷检测上具有更高的识别率,在缺陷识别技术中具有很高的应用价值。     

舌象裂纹提取及特征分析

舌面的裂纹是一项重要的舌诊指标。文中提出的算法创新点在于用识别器能快速判断舌面是否存在裂纹;对于存在裂纹的舌象,用改进的Confidence Connected区域生长算子能有效提取裂纹区域;最后由分析器从可见性和深浅两方面分析表征裂纹特征。总体试验结果令人满意。     

基于灰色系统理论的阈值自动选取算法

针对阈值方法常需要人工干预的问题,提出了一种基于灰色系统理论的阈值自动选取算法。首先利用降低灰度级后的直方图检测峰值,然后自动采集峰间内侧附近的样本作为灰色预测的种子点。通过灰色理论GM（1,1）模型预测种子点发展走向,并计算模拟交汇点,得到最优阈值。利用该算法与经典的Otsu,Kapur 算法以及文献[3]和[4]中的方法对15 组不同复杂度图像进行对比阈值分割,并采用AER进行分割评估,实验表明新算法平均分割误差为19.37%,低于上述四种方法。     

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）与支持向量机（SVM）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情（JAFFE）数据库上测试,取得了70.95%的识别率。     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。     

一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究

提出了一种基于改进LBP算子的人脸识别算法。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。然而,LBP算子本身还不够完善,在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。文章在此基础上,对其特征的组合方式等方面作了一些改进,并将改进后的LBP算子用于人脸识别。通过改进前后在YALE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的结果。