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时间:2020-03-25
《改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014年第33卷第10期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)157DOI:10.13873/J.1000-9787(2014)10-0157-04改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用韦玉科,范鹏,曾贵(广东工业大学计算机学院,广东广州510006)摘要: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。该方法首先利用四又树分解对采集的舌象初分割,然
2、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。关键词:舌诊系统;舌象分割;GrabCut;高斯混合模型;四叉树中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000-9787(2014)10-0157-04Application0fimprovedGrabCutmethodintongue1■●·diagnosissystemWEIYu—ke,FANPeng,ZENGGui(CollegeofCompu
3、ter,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China)Abstract:CorrectsegmentationofdigitaltongueisanimportantprophaseworktoestablishtonguediagnosisautomaticsystemoftraditionalChinesemedicine(TCM),inordertodividetongueimageefficientlyandaccurately,p
4、resentasegmentationmethodbasedonquad—treeandGrabCut.Themethodusesquad—treedecompositiontodividecollectedtongueimagefirst,andthenusesmeancolorofsimilarregional,optimizeGaussianmixturemodel(GMM)parametersofGrabCutalgorithm,finallyachievetongueimagesegment
5、ation.Experimentalresultsshowthatthismethodincreasesefficiencyoftongueimagesegmentationgreatly,andhasagoodpracticability.Keywords:tonguediagnosissystem;tongueimagesegmentation;GrabCut;Gaussianmixturemodel(GMM);quad-tree0引言提出基于分水岭变换和主动轮廓模型的舌体轮廓图像分割舌诊是中医四
6、诊中望诊的重要内容,被历代中医学家算法j,王明英等人提出基于Snakes模型的舌象分割改进所重视。舌象也是反映人体生理功能和病理变化最敏感的算法J,陈善超等人改进图论分割方法的舌象分割应用,指标,在中医诊疗过程中具有重要的应用价值。但长期这些方法都对舌象这一特定的图像进行了很好的分割。以来,由于是以医生的主观判断为主,缺乏客观诊断方法与近些年,基于图割理论的分割方法引起了人们的极大标准,从而阻碍了中医的发展。对其进行研究不仅为临床兴趣。该方法将图像分割过程转化为求解包含区域信息和舌象诊断提供了客观标准
7、,也为舌诊客观化研究和建立中边界信息的能量函数的最小化过程,基于该理论,人们提出医远程诊疗系统发挥了重要作用。了多种分割算法。其中,2004年RotherY等人在Graph一直以来,很多学者致力于舌诊的电脑化研究中,国内Cut算法基础上提出的GrabCut算法成为应用在图像很多单位也进行了舌诊系统的相关开发,近年来,取得了不分割领域的成熟代表之一。直接利用GrabCut算法,由于少成果。其中主要有:1)舌诊和脉诊系统(香港理工大确定高斯混合模型(GMM)参数成本较大使得整个算法在学);2)中医舌诊健康
8、咨询系统(厦门大学);3)中医“四诊图像分割中效率不高。很多学者为此提出了许多改进方仪”(上海)。随着相关研究的不断进行,如何高效而准确法。。“。由于舌象图片较大,舌体不规则,舌的颜色与唇和地分割出舌体,成为研究者不断探索的重要问题。吴佳等人脸的颜色接近,给舌象分割带来很大难度。收稿日期:2014--02—12基金项目:广东省教育部产学研结合项目(2012B091100350);广州市科技计划项目(12CA2111613)158传感器与微系统第33卷本文
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