專利名稱：基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法
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(dòng)分割方法，屬于計(jì)算機(jī)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(yàn)對(duì)疾病做出判斷， 對(duì)于人臉的顏色觀察，沒(méi)有客觀的統(tǒng)一量化標(biāo)準(zhǔn)，不利于中醫(yī)的傳承和發(fā)展。為此，引入計(jì) 算機(jī)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(jìn)中醫(yī)四診的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化。從人臉圖像中精確地分割出口唇圖像 是提高診斷準(zhǔn)確率的關(guān)鍵一步，對(duì)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(guò)顏色空間變換增大口唇與膚色的對(duì)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(duì)于顏色噪聲很敏感，且擴(kuò)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(duì)弱邊緣圖像很難全自動(dòng)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(wèn)題，提供一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分 割方法，在口唇顏色與皮膚顏色對(duì)比度低的情況下，該方法能夠自動(dòng)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(dá)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(dòng)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(duì)輸入的人臉圖像進(jìn)行均值漂移濾波，獲得圖像I ； O)、對(duì)圖像I作顏色空間變換，獲得灰度圖像G，再對(duì)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)ψ,迭代計(jì)算水平集函數(shù).將輪廓移動(dòng)到口 唇邊緣；
(5)、令水平集函數(shù)φ= Π,獲得口唇圖像輪廓，采用五點(diǎn)平均方法對(duì)口唇圖像輪廓進(jìn) 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( 所述的對(duì)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. ，對(duì)圖像I進(jìn)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(duì)灰度圖像進(jìn)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
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(duì)歸一化后的圖像G自適應(yīng)分割，獲得一個(gè)二值圖像B；
(32)、對(duì)二值圖像B進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，去除噪點(diǎn)，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)φ,迭代計(jì)算水平集函數(shù) ψ,將輪廓移動(dòng)到口唇邊緣，其具體步驟如下
Gl)、根據(jù)口唇圖像輪廓和圖像G，使用符號(hào)距離函數(shù)，構(gòu)建水平集函數(shù)ψ ；
(42)、根據(jù)水平集函數(shù) ，計(jì)算曲率矩陣
(43)、計(jì)算水平集函數(shù)φ= 0時(shí)，獲得口唇圖像輪廓，在水平集函數(shù)·中，計(jì)算口唇圖像
輪廓的內(nèi)、外的平均值。和￡!2 ；
(44)、建立分割口唇圖像的迭代方程；
(45)、計(jì)算水平集函數(shù)·，在迭代中第η+1次和第η次的差異Δ= | φη+5 — φη，判斷Δ
的值是否大于我們?cè)O(shè)置的閾值Τ，如果△是否大于閾值Τ，則轉(zhuǎn)步驟42，否則，迭代計(jì)算停 止，轉(zhuǎn)步驟(5)。上述步驟(4)中的步驟Gl)所述的根據(jù)口唇圖像輪廓，使用符號(hào)距離函數(shù)，構(gòu)建 水平集函數(shù) ，其具體步驟如下
011)、計(jì)算口唇圖像輪廓內(nèi)的每一點(diǎn)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(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)處的值
012)、計(jì)算口唇圖像輪廓外的每一點(diǎn)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)參中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的值；
(413)、將水平集函數(shù) 中輪廓上的所有點(diǎn)的值設(shè)置為0。上述步驟(4)中的步驟0 所述的根據(jù)水平集函數(shù).計(jì)算曲率矩陣K,其具體步 驟如下
(421)、分別求水平集函數(shù) 關(guān)于χ求一階導(dǎo)數(shù)cf>x和二階導(dǎo)數(shù)、，關(guān)于y的一階導(dǎo)數(shù) .和二階導(dǎo)數(shù)求水平集函數(shù)關(guān)于χ的一階導(dǎo)數(shù)后，再求關(guān)于y的一階導(dǎo)數(shù)；
權(quán)利要求
1.一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于，該方法具體步驟如下 (1)、輸入待處理的原始人臉圖像，對(duì)輸入的人臉圖像進(jìn)行均值漂移濾波，獲得圖像I ； O)、對(duì)圖像I作顏色空間變換，獲得灰度圖像G，再對(duì)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)ψ,迭代計(jì)算水平集函數(shù).將輪廓移動(dòng)到口 唇邊緣；(5)、令水平集函數(shù)φ= O,獲得口唇圖像輪廓，采用五點(diǎn)平均方法對(duì)口唇圖像輪廓進(jìn) 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。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟( 所述的對(duì)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. ，對(duì)圖像I進(jìn)行顏色空間變換，獲得灰度 圖像；(22)、采用圖像歸一化公式G=(Hiax(G)-G)/(max(G)-min(G))，對(duì)灰度圖像進(jìn)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
區(qū)間。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟C3)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(duì)歸一化后的圖像G自適應(yīng)分割，獲得一個(gè)二值圖像B；(32)、對(duì)二值圖像B進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，去除噪點(diǎn)，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。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 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(jì)算水平集函數(shù) ，將輪廓 移動(dòng)到口唇邊緣，其具體步驟如下Gl)、根據(jù)口唇圖像輪廓和圖像G，使用符號(hào)距離函數(shù)，構(gòu)建水平集函數(shù)φ ；(42)、根據(jù)水平集函數(shù)ψ,計(jì)算曲率矩陣Κ(；傘)(43)、計(jì)算水平集函數(shù)φ= 0時(shí)，獲得口唇圖像輪廓，在水平集函數(shù) 中，計(jì)算口唇圖像輪廓的內(nèi)、外的平均值。和4 ；(44)、建立分割口唇圖像的迭代方程；(45)、計(jì)算水平集函數(shù)·，在迭代中第η+1次和第η次的差異Δ= | φη+1 - φ3，判斷Δ的值是否大于我們?cè)O(shè)置的閾值Τ，如果△是否大于閾值Τ，則轉(zhuǎn)步驟42，否則，迭代計(jì)算停 止，轉(zhuǎn)步驟(5)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟中的步驟Gl)所述的根據(jù)口唇圖像輪廓，使用符號(hào)距離函數(shù)，構(gòu)建水平集函數(shù)Φ,其具體步驟如下(411)、計(jì)算口唇圖像輪廓內(nèi)的每一點(diǎn)到輪廓的最短距離，該最短距離的值作為在水平 集函數(shù)Φ中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)處的值(412)、計(jì)算口唇圖像輪廓外的每一點(diǎn)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)Φ中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的值；(413)、將水平集函數(shù)Φ中輪廓上的所有點(diǎn)的值設(shè)置為0。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟中的步驟所述的根據(jù)水平集函數(shù)Φ,計(jì)算曲率矩陣K,其具體步驟如下(421)、分別求水平集函數(shù)Φ關(guān)于χ求一階導(dǎo)數(shù)Φx和二階導(dǎo)數(shù)Φxx、，關(guān)于y的一階導(dǎo)數(shù)Φy 和二階導(dǎo)數(shù)Φyy，求水平集函數(shù)Φ關(guān)于χ的一階導(dǎo)數(shù)后，再求關(guān)于y的一階導(dǎo)數(shù)Φxy；(422)、采用如下公式求曲率矩陣K(Φ)；其中，K(Φ):水平集函數(shù)Φ中每個(gè)點(diǎn)的曲率值組成的矩陣,Φx、Φxx、Φy、Φyy、Φxy分別
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟中的步驟G4)所述的建立分割口唇圖像的迭代方程，其具體步驟如下(441)、計(jì)算口唇圖像廓移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力F，其計(jì)算式為
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于， 上述步驟( 所述的令水平集函數(shù)Φ為0，獲得口唇圖像輪廓，采用五點(diǎn)平均方法對(duì)口唇圖 像輪廓進(jìn)行處理，消除口唇圖像輪廓的邊緣毛刺，獲得最終的口唇圖像，其具體步驟如下(51)、當(dāng)水平集函數(shù)Φ= 0時(shí)，獲得一個(gè)切面，該切面與水平集函數(shù)Φ相交，產(chǎn)生的一些相交點(diǎn)組成一條曲線，該相交點(diǎn)組成的曲線即為口唇輪廓；(52)、對(duì)上述口唇輪廓，用“五點(diǎn)平均法”平滑輪廓，獲得最終口唇圖像。
全文摘要
本發(fā)明的公開(kāi)了一種基于中醫(yī)望診的口唇圖像自動(dòng)分割方法，其具體步驟如下(1)輸入人臉圖像，對(duì)輸入的人臉圖像進(jìn)行均值漂移濾波，獲得圖像I；(2)對(duì)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；(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(jì)算水平集函數(shù)，將輪廓移動(dòng)到口唇邊緣；(5)令水平集函數(shù)為0，獲得口唇圖像輪廓，采用五點(diǎn)平均方法對(duì)口唇圖像輪廓進(jìn)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。該方法能夠自動(dòng)從人臉圖像中分割出口唇圖像，能有效提高弱邊緣圖像的分割效果。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102129683SQ20111006397
公開(kāi)日2011年7月20日 申請(qǐng)日期2011年3月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月17日
發(fā)明者李曉強(qiáng), 李福鳳, 范華付, 鄭莉麗, 閆西平, 陳敏華 申請(qǐng)人:上海大學(xué)