基于动态阈值的图像分割技术在中医舌诊中的应用
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摘要：舌诊是中医四诊的重要内容，古往今来，为名医者莫不精深于舌诊。尤其近些年来，计算机技术迅猛发展带动的信息技术革命，为舌诊现代化研究注入了新的活力。本文应用图像分割技术，研究并比较了用于舌体图像分割的两种方法，提出用动态阈值的分割方法比用RGB三色分量差值方法优越，在舌体图像分割中具有较好的效果。
关键词：舌诊；舌象客观化；舌体图像分割；图像分析；RGB；动态阈值
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)14-20910-02
1 引言
自古以来中医有四种诊断疾病的方法，那就是望、闻、问、切四诊。望诊就是医生通过视觉来观察病人的神、色、形和态的变化。总体来说，望诊包括一般望诊和舌诊两部分，一般望诊又包括望神、察色、望形态、望五官等，舌诊包括望舌质、望舌苔。舌质是舌的肌肉部分，舌苔是舌面附着的苔状物，舌质可以反映五脏的虚实，舌苔可以察外协浸入人体的深浅[1-2]。临床上通常把舌质和舌苔变化联系起来综合判断，一般是急性病重舌，慢性病重脉，因为舌象能准确及时的反映机体生理病理状况[3]。望舌诊病是中医长期实践积累的独特诊病手段。
2 舌象客观化的研究
传统的中医舌诊是由中医师根据自己的知识和经验用人眼观察，并在短时间内作出判断，其诊断结果受医生的知识水平、思维方式及诊断技巧的限制，也受光线温度等外界客观因素的影响，因此难免会出现某些误差，把淡黄色误作深黄色，红色误作淡红色等。为了消除人为因素的影响，使用现代数字图像处理及分析技术和现代的智能信息处理技术，使中医舌诊从主观诊断转向客观决策[4]，进行舌诊客观化的研究是非常有意义的，具有较好的前沿性和可操作性。
采用数字图像处理技术对舌象进行图像分析的研究始于80年代中期。孙立有等人，先对利用图像处理和模式识别进行舌诊客观化的研究提出了一种想法[5]，建议着重分析舌象的色度变化，并且贯彻中医的辩证观及整体观思想，为国内后来的舌诊客观化研究提出了一个方向。苏开娜等首次利用图像处理技术进行了舌苔润燥的分析，采用二分光反射模型讨论了舌苔图像上亮斑象素点在RGB 彩色空间的分布特征及亮度特征。本文主要探讨舌体区域自动分割的一种方法[6]。
3 用动态阈值法分割舌体区域
在舌体图像分割中，一般的分法是利用舌体的颜色与背景颜色的不同，把舌体区域从背景中分割出来。台湾国立中山大学蒋依吾等根据大量的观察实验指出舌体中舌尖舌边的RGB三色分量与周围皮肤由较大差异，提出了的边缘增强公式，进行舌体区域分割取得一定效果[7]。但是由于这种颜色差别仅存在于舌尖和舌边，不适用舌根部位，所以仅用颜色的差值来分割舌体是无法取得好的效果。本文参考上述公式，再利用舌体区域与背景区域存在的丰富边缘，用动态阈值的分法获取边缘并连接，在舌体图像分割中取得较好效果。
3.1 用RGB三色分量差值法分割舌体区域
设RGB色彩空间像素Vc=(r,g,b)，r,g,b∈[0…1]则有：
Gate=(r-g)+(b-g)*6+(r+g+b)/3
IF(gate(i,j)
Crf(i,j)=1;
ELSE Crf(i,j)=0;
其中(i,j)指像素在图像矩阵中的位置。gate(i,j)是RGB三色分量差值，Crf(i,j)为参考的二值化图像，Crf(i,j)=1指要分割出的目标区域，Crf(i,j)=0指背景区域。这样可以得到舌体中的舌边和舌尖的边缘，再通过舌体根部与上嘴唇出现的阴影区得到舌根边缘，这样就可以把整个舌体区域分割开来[8]。
3.2 用动态阈值法分割舌体区域
上述分法仅利用了颜色信息，很难把与舌体颜色相近的唇部区域去除，但是大部分舌体与唇部之间都存在一定的边缘，用动态阈值取出图像的灰度边缘，再加上上述方法取出的RGB三色分量差值得到边缘，分割舌体，这种方法会取得更好的效果。具体操作是：首先定位舌中的一点，然后取出沿图像四周的点与舌中此点连线的灰度值，计算连线中的最大梯度，取为待选边缘点。梯度的计算公式是grad(i)=gray(i)-gray(i+I)，其中grad(i)指在连线位置i处的梯度值；gray(i)是指在连线位置i处的灰度值。用RGB三色分量差值得到的舌体边缘点，将其记为coloredge (i)。最后比较灰度梯度得到的边缘点与用RGB三色分量差值得到的边缘点，选择最终边缘点，连接这些点，形成闭合区域，分割出舌体区域[9]。根据经验，选择最终边缘点的公式：
IF(rgad(i)
edge(i)=grad(i);
ELSEedge(i)=colordege(i);
4 结论
根据中医对分割出的图像的评价，把图像质量分为5个等级：优等，较好，中等，分割失败，未分割[10]。实验样本中基本涵盖了各种情况的舌图像，有舌面完全伸出覆盖下嘴唇的图像，也有未完全伸出的图像，也有露出上腭的图像。我们用上述的3.1和3.2方法分别对舌体区域进行分割实验。实验证明，3.1方法对于舌面伸出覆盖下嘴唇的图像有较好的效果，但对于舌面未完全伸出未覆盖下唇的图像分割效果很差。3.2方法对于上述两种图像都有较好的效果，但对于舌边缘模糊的图像分割效果较差。两种分割方法得到的效果图如下：
5 结束语
近年来计算机技术的迅猛发展，使舌诊客观化研究在方法上有了很大的进展，但仍存在许多问题亟待解决。在中医理论指导下和临床实践的参与下，利用计算机和图像处理技术对舌象作进一步的定性、定量分析，建立舌诊的客观统一识别标准，提高了舌象特征自动分析的准确性和实用性，推动了舌诊客观化系统的发展，这将是我们进一步研究的重点。
参考文献：
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[2] 沈兰荪,王爱民,王卫国,等.图像分析技术在舌诊客观化中的应用[J].电子学报,2001,12(A):1762-1765.
[3] 朱洁华,阮邦志,励俊雄,等.舌诊客观化研究的一种图象处理方法[J].中国生物医学工程学报,2001,20(2):132-137.
[4] 王爱民,赵忠旭,沈兰荪.中医舌象自动分析中舌色、苔色分类方法的研究[J].北京生物医学工程,2000,19(3):136-142.
[5] 孙立有.利用计算机图像识别技术进行舌诊客观化研究的探讨[J].安徽中医学院学报,1989,5(4):5-7.
[6] 苏开娜,卢翔飞.基于图象处理的舌苔润燥分析方法的研究[J].中国图象图形学报,1999,4(增刊):345-348.
[7] 蒋依吾,陈建仲.电脑化中医舌诊系统[J].中国中西医结合杂志,2002,20(2).
[8] 沈兰荪,赵忠旭.基于图像处理的中医舌像分析仪的研究[J].国外电子测量技术,1999(6):33-35.
[9] 王爱民.用于舌诊客观化的图像分析技术的研究[D].博士学位论文,北京:北京工业大学,2001.
[10] 余兴龙,竺子民,金国藩,等.中医舌诊自动识别系统[J].仪器仪表学报,1994,15(1):67-71.
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