舌像的特征識(shí)別與輔助診斷舌像的特征識(shí)別是實(shí)現(xiàn)舌診中重要步驟，而特征識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性與后續(xù)的病證判斷密切相關(guān)。在現(xiàn)有的研究中，對(duì)舌像的特征識(shí)別依據(jù)識(shí)別特性可以分為顏色特征（苔色、舌色）和紋理特征（苔質(zhì)、舌體的形質(zhì)特征）兩大類來(lái)分別進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于計(jì)算機(jī)輔助特征識(shí)別來(lái)說(shuō)最重要的過(guò)程就是特征量化和分類兩個(gè)方面，在計(jì)算機(jī)處理過(guò)程中，顏色特征比較好量化和分類也就是比較好識(shí)別，而對(duì)于紋理特征來(lái)說(shuō)因?yàn)槠浞N類較多、概念不定，有些特征在自動(dòng)化處理過(guò)程中難以量化繼而難以分類識(shí)別，所以對(duì)紋理特征的識(shí)別相對(duì)于顏色特征的識(shí)別來(lái)說(shuō)更加復(fù)雜困難，因此目前在對(duì)中醫(yī)舌象的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法研究中，對(duì)顏色特征識(shí)別的方法研究居多。因?yàn)榧y理特征的識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)起來(lái)有一定的難度，所以本論文文對(duì)于舌像的特征識(shí)別的軟件設(shè)計(jì)重點(diǎn)將放在對(duì)顏色特征的識(shí)別上，經(jīng)過(guò)幾種顏色特征識(shí)別方法的比較，本文采用了基于色彩空間轉(zhuǎn)換的特征識(shí)別方法來(lái)實(shí)現(xiàn)顏色特征的識(shí)別功能。對(duì)于紋理特征的識(shí)別，本文將列舉幾種目前正在研究中的紋理特征識(shí)別方法的原理及算法。3.1對(duì)中醫(yī)舌像顏色（舌色、苔色）特征的提取與識(shí)別在計(jì)算機(jī)中，不同的色彩空間對(duì)彩色圖像的表達(dá)方式都是不同的，但是相同的是，對(duì)于每一種顏色來(lái)說(shuō)它都是由色彩空間的坐標(biāo)系中的不同坐標(biāo)組合表達(dá)出來(lái)的，因此，在計(jì)算機(jī)輔助診斷功能實(shí)現(xiàn)中顏色特征識(shí)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較好量化的特征。在RGB空間中我們能用R、G、B三通道的坐標(biāo)值合起來(lái)表達(dá)一種顏色，在HSV空間中也能用H、S、V三通道的值合起來(lái)表達(dá)一種顏色，并且這種坐標(biāo)表發(fā)具有唯一性，即一個(gè)坐只能對(duì)應(yīng)一種顏色，根據(jù)這種特性，就可以將不同顏色對(duì)應(yīng)的空間坐標(biāo)作為特征量化和分類的標(biāo)準(zhǔn)。舌色即舌體的顏色和苔色即舌苔的顏色是舌像顏色特征的兩個(gè)重要內(nèi)容，在緒論中，我們已經(jīng)了解到，在臨床上是通過(guò)觀察的方法鑒別舌色與苔色，不同的舌色和苔色組合在一起可以推測(cè)出人體不同部位的不同病證，顏色特征的識(shí)別能直觀地幫助臨證以及對(duì)后續(xù)的處方用藥有著指導(dǎo)性的作用。因此，舌診系統(tǒng)能否真實(shí)有效地識(shí)別舌像的舌色和苔色是關(guān)于舌像的計(jì)算機(jī)輔助診斷是否成功的關(guān)鍵。目前存在的對(duì)舌診客觀化中舌像顏色特征識(shí)別的方法主要有支持向量機(jī)、基于巴氏直方圖距離與最小距離分類器的顏色特征識(shí)別方法、基于色彩空間轉(zhuǎn)換的特征識(shí)別等方法，本文采用的顏色特征識(shí)別的方法就是基于色彩空間轉(zhuǎn)換的特征識(shí)別方法，這種方法是使用HSV空間中的坐標(biāo)值來(lái)作為顏色特征量化和分類的標(biāo)準(zhǔn)，此法直觀簡(jiǎn)潔，容易理解，容易在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，且如果找到好的分類標(biāo)準(zhǔn)就可以達(dá)到很好的顏色識(shí)別效果。3?1?1支持向量機(jī)（SVM）方法支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡(jiǎn)稱SVM）是一種可以訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是在近年來(lái)用于舌像特征識(shí)別中分類方法的熱點(diǎn)。SVM方法是通過(guò)一個(gè)非線性映射P，把樣本空間映射到一個(gè)高維乃至無(wú)窮維的特征空間中，使得在原來(lái)的樣本空間中非線性可分的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為在特征空間中的線性可分的問(wèn)題，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是升維和線性化［9］。運(yùn)用SVM對(duì)舌色苔色分類的主要步驟為：第一步是構(gòu)造分類器；第二步是對(duì)舌面的五個(gè)分區(qū)的樣本按照一對(duì)一方法進(jìn)行分類；第三步是通過(guò)類問(wèn)相似性度量計(jì)算分別找出了各個(gè)區(qū)域的最相似類。優(yōu)點(diǎn)：（1）升維時(shí)避免了“維數(shù)災(zāi)難”（2）高效，SVM是一種小樣本學(xué)習(xí)方法，簡(jiǎn)化了分類和回歸等問(wèn)題。缺點(diǎn)：（1）對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練樣本難以實(shí)施。（2）解決多分類問(wèn)題存在困難。3?1?2基于巴氏直方圖距離與最小距離分類器的顏色特征識(shí)別方法巴氏距離是由印度統(tǒng)計(jì)研究所的BhattacharyyaA.M［10］于十九世紀(jì)三十年代提出的，為了紀(jì)念這位偉大的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，人們把它命名為巴氏距離。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，巴氏距離常被用于對(duì)兩個(gè)離散或連續(xù)的概率分布進(jìn)行相似性度量。最小距離分類器通過(guò)計(jì)算每個(gè)模式類的平均向量，然后求出兩個(gè)模式類平均向量之間的垂線或垂面或超垂面，作為分類決策邊界，從而進(jìn)行分類［11］。基于巴氏直方圖距離與最小距離分類器的顏色特征識(shí)別方法方法是：在正常舌圖像樣本中兩兩計(jì)算出正常舌圖像直方圖的巴氏距離并記錄，計(jì)算訓(xùn)練樣本中的各類舌圖像與標(biāo)準(zhǔn)正常舌圖像的巴氏距離均值，并利用最小距離分類器對(duì)舌色進(jìn)行分類。優(yōu)點(diǎn)：顏色識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確。缺點(diǎn)：識(shí)別方法復(fù)雜，前期還要對(duì)大量的樣本進(jìn)行處理。3?2對(duì)中醫(yī)舌像紋理特征的提取與識(shí)別對(duì)于舌診來(lái)說(shuō)，除了顏色特征識(shí)別之外，還要對(duì)舌頭的紋理特征進(jìn)行識(shí)別，這在臨床診斷中也是十分重要的特征。對(duì)于顏色識(shí)別，可以用一種方法就實(shí)現(xiàn)舌色、苔色的識(shí)別，而紋理特征多種多樣，沒(méi)有辦法用一種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)所有紋理特征的識(shí)別，這是一項(xiàng)繁瑣但卻重要的工程。舌質(zhì)、苔質(zhì)、舌形、舌態(tài)都是反映人體健康狀況的重要指標(biāo)，在臨床上醫(yī)師的直接觀察對(duì)于這些性征的識(shí)別是十分方便的，但是對(duì)于計(jì)算機(jī)而言紋理特征是十分不好描述量化和分類的，目前對(duì)于舌像的紋理特征的識(shí)別方法的研究大多是對(duì)腐膩苔、厚薄苔、舌苔潤(rùn)燥程度這幾方面的研究，但是除此之外，還有很多其他的特征特別是一些舌態(tài)變化特征如顫動(dòng)等這些都是動(dòng)態(tài)特征，是無(wú)法用一副圖像來(lái)描述的，這都是紋理特征識(shí)別時(shí)的難點(diǎn)。因此，紋理特征的識(shí)別在目前研究舌像的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法的研究中還是十分困難且不好實(shí)現(xiàn)的，由于實(shí)現(xiàn)起來(lái)難度大，本論文的軟件設(shè)計(jì)部分并沒(méi)有對(duì)舌像的紋理特征進(jìn)行識(shí)別。紋理特征的提取主要有四大類方法：一是基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法，其主要思想是通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中灰度的分布來(lái)描述紋理特征，如灰度共生矩陣法；二是幾何的方法，將紋理看作是紋理基元按照一定的幾何規(guī)律排列的組合；三是基于信號(hào)處理的方法，利用信號(hào)處理的頻率分析理論來(lái)提取紋理特征，主要是Fourier和小波方法；四是基于結(jié)構(gòu)的方法，將所要檢測(cè)的紋理進(jìn)行建模，在圖像中搜索重復(fù)的模式。該方法對(duì)人工合成的紋理識(shí)別效果較好，例如LBP紋理特征方法。在對(duì)舌像紋理特征識(shí)別方法研究中，灰度共生矩陣法、LBP紋理特征方法（在1994年首先由T.Ojala,M.Pietikainen,和D.Harwood提出[12][13，用于紋理特征提?。?、基于傅立葉變換的紋理能量提取這三種方法最為常用。3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文采用基于色彩空間轉(zhuǎn)換的特征識(shí)別方法進(jìn)行顏色特征識(shí)別，將舌色分為淡白色、淺紅色、暗紅色、紅色、絳紅色和紫紅色六種，將苔色分為白色、黃色和灰黑色三種。進(jìn)行舌像的顏色識(shí)別的流程圖如圖3.1所示。圖3.1實(shí)現(xiàn)舌像顏色識(shí)別功能流程圖3.3.1依據(jù)中醫(yī)臟腑分屬理論劃分舌面部位在緒論中，本文已經(jīng)詳細(xì)闡述了舌像與人體健康狀況的聯(lián)系以及其背后的中醫(yī)理論依據(jù)，因此在對(duì)舌像的診斷特征進(jìn)行識(shí)別之前，應(yīng)當(dāng)先以臟腑為依據(jù)將舌面劃分為五部分：舌尖主心肺，占據(jù)整個(gè)舌面長(zhǎng)度的五分之一，寬度的五分之三；舌中部主脾胃，占據(jù)整個(gè)舌面長(zhǎng)度的五分之三，寬度的五分之三；舌根部主腎，占據(jù)整個(gè)舌面長(zhǎng)度的五分之一，寬度的五分之三；舌左側(cè)主肝，占據(jù)整個(gè)舌面寬度的五分之一；舌右側(cè)屬膽，也是占據(jù)整個(gè)舌面寬度的五分之三，其具體劃分比

例以及在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中劃分舌面的情況如下圖3.2所示。圖3.2舌像依據(jù)臟腑的五部分劃分比例因?yàn)榉指詈蟮纳嘞癫皇且粋€(gè)長(zhǎng)方形且并不是填滿整個(gè)圖片，所以要先利用循環(huán)語(yǔ)句檢測(cè)出舌像的四個(gè)邊緣，然后再根據(jù)圖3.1將舌像按照比例進(jìn)行劃分，并且做好不同部位的標(biāo)注，如圖3.3所示。圖3.3依據(jù)臟腑進(jìn)行的舌五部分劃分后的圖像3.3.2基于色彩空間轉(zhuǎn)換的特征識(shí)別方法中國(guó)中醫(yī)研究院西苑醫(yī)院利用圖像處理技術(shù)設(shè)計(jì)出的中醫(yī)舌診專家系統(tǒng)就是利用不同顏色的R、G、B值的不同來(lái)實(shí)現(xiàn)舌色和苔色的分類。本文通過(guò)將大量已經(jīng)分類的中醫(yī)舌像樣本作為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)舌體的R、G、B值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得出各種舌色的R、G、B值范圍如表3.1。表3.1統(tǒng)計(jì)得到不同舌色的RGB值范圍舌色RGB淡白色164~23798~16270~152淺紅色178~250101~16763~178暗紅色131~20451~11326~117紅色157~23252~13437~123絳紅色167~23956~11248~113紫紅色106~23056~16784~205根據(jù)表中的R、G、B數(shù)值范圍特征，可以看出舌色類型之間范圍有重疊，

故不方便用R、G、B三值統(tǒng)一起來(lái)進(jìn)行顏色的分類，又HSV顏色模型可以獨(dú)立感知各顏色分量的變化且這種顏色模型具有線性伸縮性，因此舌象圖像由RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間可以達(dá)到統(tǒng)計(jì)識(shí)別的設(shè)計(jì)要求，使用以下公式換算將舌像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間中去。假若給定RGB空間的顏色值：（R、G、B）其中R,G,Be[0,1, ,255],r,g,b=（R,G,B）/255，則r,g,be[o,l]，有MAX=max（R,G,B）???（3.1）MIN=min（R,G,B）MAX-R MAX-G丁 MAX-B廠,g，b分別為：r-MAX-MIN，g-MAX-MIN，-MAX-MIN因此換算為：MAXV———255(3.3)(3.4)MAX-MIN(3.4)""MAX(5+b)x60R二MAXandG二MIN(1-g)x60B(1-g)x60B二MAXandG豐MIN(1+r)x60G二MAXH—v(3-b)x60G—MAXandB—MINandB豐MIN(3.5)(3+g)x60B—MAXandR—MINother(5-r)x60other由于這個(gè)公式計(jì)算出來(lái)的H分量通道的值范圍是0~360度，所以我們將求出來(lái)的H值除以360,這樣能使得H值的范圍在0?1之間。這里的HSV空間對(duì)RGB空間的換算關(guān)系與Matlab中用rgb2hsv轉(zhuǎn)換的換算關(guān)系并不相同，所以這里不能直接用rgb2hsv函數(shù)進(jìn)行換算,需要利用上述公司分別求出H、S、V三個(gè)分量的矩陣。經(jīng)過(guò)這種算法關(guān)系進(jìn)行色彩空間變換,再對(duì)舌色苔色圖像的H、S、V數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)果如表3.2。舌色或苔色類型HSV淡白色0~0.4515950.401655~0.51030.680395~0.79412淺紅色0~0.4515950.5103~0.551020.79412~1暗紅色0~0.4515950~0.680395紅色0~0.4515950.55102~10.680395~0.82549絳紅色0.959625~10.55102~0.642360.680395~0.84706紫紅色0.451595~0.9596250~0.64230~0.82549白苔0.7364~1黃苔0.4224~0.7364灰黑苔0~0.4224由表3.2可看出，如果只用H、S、V三個(gè)分量對(duì)舌色和苔色進(jìn)行劃分會(huì)有范圍重疊的部分，但是如果將H、S、V三個(gè)分量聯(lián)合起來(lái)一起對(duì)顏色進(jìn)行分類，就不會(huì)有分類范圍重疊的部分。在Matlab軟件編程時(shí),基本思路是將經(jīng)過(guò)五部分劃分后的舌像根據(jù)公式3.3、3.4和3.5這三個(gè)公式轉(zhuǎn)換到HSV空間中去，然后獲取舌像每一個(gè)像素的H、S、V的值,最后根據(jù)表3.2的內(nèi)容判斷每一個(gè)像素的H、S、V值落在哪一個(gè)苔色或舌色的區(qū)間內(nèi)從而分類。在實(shí)際情況中,舌尖和舌兩側(cè)主要表現(xiàn)的是舌體的特征,舌中舌根主要表現(xiàn)的是舌苔的特征,根據(jù)這個(gè)特性,當(dāng)舌尖或者舌兩側(cè)內(nèi)的舌像像素大部分都屬于一種舌色的時(shí)候我們就認(rèn)定這種舌色為該部分舌像的舌色,當(dāng)舌中或者舌根內(nèi)的舌像像素大部分都屬于一種苔色的時(shí)候我們就認(rèn)定這種苔色即為該部分舌像的苔色。體現(xiàn)在編程上的思路就是,對(duì)舌面上的每一部分的每一個(gè)像素都進(jìn)行判斷和統(tǒng)計(jì),若根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果一個(gè)部分內(nèi)的像素屬于某種舌色或苔色的數(shù)量最多,那么就認(rèn)定為這個(gè)部分的舌色或苔色為數(shù)量最多的那種舌色或苔色,如舌尖范圍內(nèi)的像素多數(shù)都是落在淡紅色H、S、V值范圍區(qū)間的那就認(rèn)定舌尖表現(xiàn)為淡紅色。將每一部分的舌色或者苔色識(shí)別出來(lái)之后在圖片上標(biāo)識(shí)好,這樣基礎(chǔ)的舌像顏色特征識(shí)別就完成了。如圖3.4所示,我們選取的是一個(gè)肝硬化腹水患者的舌像,該患者舌色淡紫,舌苔白膩,中部較厚,提示體內(nèi)陽(yáng)虛陰盛,水濕停聚,血行凝滯不暢,從結(jié)果上來(lái)看,我們識(shí)別出來(lái)的顏色特征的結(jié)果與實(shí)際情況相符合。舌左側(cè)紫紅色舌根白邑苔紫纖色白色苔舌尖.鞍蚱色圖3.4最終的舌像顏色特征識(shí)別結(jié)果3.4本章小結(jié)本章先將分割后的舌體依據(jù)臟腑屬性按比例劃分為五部分，然后選取大量已經(jīng)分類好的圖片做統(tǒng)計(jì)分析，得到H、S、V三值對(duì)應(yīng)不同舌色苔色的分類范圍，將待識(shí)別的目標(biāo)舌像轉(zhuǎn)化到HSV空間中求出三分量的值，判斷其屬于哪個(gè)舌色苔色的區(qū)間后進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)顏色識(shí)別的功能。通過(guò)對(duì)一個(gè)肝硬化腹水患者的舌像的顏色特征識(shí)別，這種方法得到的識(shí)別結(jié)果還是準(zhǔn)確的，但不足的是沒(méi)有對(duì)大量的舌像進(jìn)行識(shí)別，無(wú)法得出這種方法識(shí)別的準(zhǔn)確率。本章從顏色特征和紋理特征兩個(gè)方面對(duì)舌像特征識(shí)別的方法的研究現(xiàn)狀及現(xiàn)有的特征識(shí)別方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，目前關(guān)于顏色特征