一种新的MLBP-Otsu算法及在舌裂纹分割中的应用

中医舌诊中只有精确、完整地分割出舌裂纹,才能准确地对舌裂纹信息进行定量化的特征表示与描述,而目前少有方法能达到此要求。为此,提出了一种新颖的基于改进的局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）算子与Otsu阈值分割技术相结合的舌裂纹分割算法（MLBP-Ostu算法）。根据舌裂纹的纹理特征对传统LBP的模式分类方法进行重定义;引入一个粗糙度度量因子[R],如某区域的[R]值偏小或偏大,则把其归类为非裂纹区,不进行LBP特征值计算;利用Otsu方法对前面得到的LBP特征图进行阈值分割,从而得到舌裂纹的二值图像。实验结果表明,该算法能较精确、完整地分割出舌裂纹,并且不需要预先分割出舌体区域,为将来舌诊的定量化研究及临床应用提供了有效手段。