摘要：舌診是中醫(yī)四診的重要內(nèi)容，古往今來，為名醫(yī)者莫不精深于舌診。尤其近些年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展帶動(dòng)的信息技術(shù)革命，為舌診現(xiàn)代化研究注入了新的活力。本文應(yīng)用圖像分割技術(shù)，研究并比較了用于舌體圖像分割的兩種方法，提出用動(dòng)態(tài)閾值的分割方法比用RGB三色分量差值方法優(yōu)越，在舌體圖像分割中具有較好的效果。

關(guān)鍵詞：舌診；舌象客觀化；舌體圖像分割；圖像分析；RGB；動(dòng)態(tài)閾值

中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2008)14-20910-02

1 引言

自古以來中醫(yī)有四種診斷疾病的方法，那就是望、聞、問、切四診。望診就是醫(yī)生通過視覺來觀察病人的神、色、形和態(tài)的變化?？傮w來說，望診包括一般望診和舌診兩部分，一般望診又包括望神、察色、望形態(tài)、望五官等，舌診包括望舌質(zhì)、望舌苔。舌質(zhì)是舌的肌肉部分，舌苔是舌面附著的苔狀物，舌質(zhì)可以反映五臟的虛實(shí)，舌苔可以察外協(xié)浸入人體的深淺[1-2]。臨床上通常把舌質(zhì)和舌苔變化聯(lián)系起來綜合判斷，一般是急性病重舌，慢性病重脈，因?yàn)樯嘞竽軠?zhǔn)確及時(shí)的反映機(jī)體生理病理狀況[3]。望舌診病是中醫(yī)長(zhǎng)期實(shí)踐積累的獨(dú)特診病手段。

2 舌象客觀化的研究

傳統(tǒng)的中醫(yī)舌診是由中醫(yī)師根據(jù)自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)用人眼觀察，并在短時(shí)間內(nèi)作出判斷，其診斷結(jié)果受醫(yī)生的知識(shí)水平、思維方式及診斷技巧的限制，也受光線溫度等外界客觀因素的影響，因此難免會(huì)出現(xiàn)某些誤差，把淡黃色誤作深黃色，紅色誤作淡紅色等。為了消除人為因素的影響，使用現(xiàn)代數(shù)字圖像處理及分析技術(shù)和現(xiàn)代的智能信息處理技術(shù)，使中醫(yī)舌診從主觀診斷轉(zhuǎn)向客觀決策[4]，進(jìn)行舌診客觀化的研究是非常有意義的，具有較好的前沿性和可操作性。

采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)舌象進(jìn)行圖像分析的研究始于80年代中期。孫立有等人，先對(duì)利用圖像處理和模式識(shí)別進(jìn)行舌診客觀化的研究提出了一種想法[5]，建議著重分析舌象的色度變化，并且貫徹中醫(yī)的辯證觀及整體觀思想，為國(guó)內(nèi)后來的舌診客觀化研究提出了一個(gè)方向。蘇開娜等首次利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行了舌苔潤(rùn)燥的分析，采用二分光反射模型討論了舌苔圖像上亮斑象素點(diǎn)在RGB 彩色空間的分布特征及亮度特征。本文主要探討舌體區(qū)域自動(dòng)分割的一種方法[6]。

3 用動(dòng)態(tài)閾值法分割舌體區(qū)域

在舌體圖像分割中，一般的分法是利用舌體的顏色與背景顏色的不同，把舌體區(qū)域從背景中分割出來。臺(tái)灣國(guó)立中山大學(xué)蔣依吾等根據(jù)大量的觀察實(shí)驗(yàn)指出舌體中舌尖舌邊的RGB三色分量與周圍皮膚由較大差異，提出了的邊緣增強(qiáng)公式，進(jìn)行舌體區(qū)域分割取得一定效果[7]。但是由于這種顏色差別僅存在于舌尖和舌邊，不適用舌根部位，所以僅用顏色的差值來分割舌體是無法取得好的效果。本文參考上述公式，再利用舌體區(qū)域與背景區(qū)域存在的豐富邊緣，用動(dòng)態(tài)閾值的分法獲取邊緣并連接，在舌體圖像分割中取得較好效果。

3.1 用RGB三色分量差值法分割舌體區(qū)域

設(shè)RGB色彩空間像素Vc=(r，g，b)，r，g，b∈[0…1]則有：

Gate=(r-g)+(b-g)*6+(r+g+b)/3

IF(gate(i，j)<0.527)

Crf(i，j)=1;

ELSE Crf(i，j)=0;

其中(i，j)指像素在圖像矩陣中的位置。gate(i，j)是RGB三色分量差值，Crf(i，j)為參考的二值化圖像，Crf(i，j)=1指要分割出的目標(biāo)區(qū)域，Crf(i，j)=0指背景區(qū)域。這樣可以得到舌體中的舌邊和舌尖的邊緣，再通過舌體根部與上嘴唇出現(xiàn)的陰影區(qū)得到舌根邊緣，這樣就可以把整個(gè)舌體區(qū)域分割開來[8]。

3.2 用動(dòng)態(tài)閾值法分割舌體區(qū)域

上述分法僅利用了顏色信息，很難把與舌體顏色相近的唇部區(qū)域去除，但是大部分舌體與唇部之間都存在一定的邊緣，用動(dòng)態(tài)閾值取出圖像的灰度邊緣，再加上上述方法取出的RGB三色分量差值得到邊緣，分割舌體，這種方法會(huì)取得更好的效果。具體操作是：首先定位舌中的一點(diǎn)，然后取出沿圖像四周的點(diǎn)與舌中此點(diǎn)連線的灰度值，計(jì)算連線中的最大梯度，取為待選邊緣點(diǎn)。梯度的計(jì)算公式是grad(i)=gray(i)-gray(i+I)，其中g(shù)rad(i)指在連線位置i處的梯度值；gray(i)是指在連線位置i處的灰度值。用RGB三色分量差值得到的舌體邊緣點(diǎn)，將其記為coloredge (i)。最后比較灰度梯度得到的邊緣點(diǎn)與用RGB三色分量差值得到的邊緣點(diǎn)，選擇最終邊緣點(diǎn)，連接這些點(diǎn)，形成閉合區(qū)域，分割出舌體區(qū)域[9]。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，選擇最終邊緣點(diǎn)的公式：

IF(rgad(i)<0.28)

edge(i)=grad(i);

ELSEedge(i)=colordege(i);

4 結(jié)論

根據(jù)中醫(yī)對(duì)分割出的圖像的評(píng)價(jià)，把圖像質(zhì)量分為5個(gè)等級(jí)：優(yōu)等，較好，中等，分割失敗，未分割[10]。實(shí)驗(yàn)樣本中基本涵蓋了各種情況的舌圖像，有舌面完全伸出覆蓋下嘴唇的圖像，也有未完全伸出的圖像，也有露出上腭的圖像。我們用上述的3.1和3.2方法分別對(duì)舌體區(qū)域進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，3.1方法對(duì)于舌面伸出覆蓋下嘴唇的圖像有較好的效果，但對(duì)于舌面未完全伸出未覆蓋下唇的圖像分割效果很差。3.2方法對(duì)于上述兩種圖像都有較好的效果，但對(duì)于舌邊緣模糊的圖像分割效果較差。兩種分割方法得到的效果圖如下：

5 結(jié)束語(yǔ)

近年來計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，使舌診客觀化研究在方法上有了很大的進(jìn)展，但仍存在許多問題亟待解決。在中醫(yī)理論指導(dǎo)下和臨床實(shí)踐的參與下，利用計(jì)算機(jī)和圖像處理技術(shù)對(duì)舌象作進(jìn)一步的定性、定量分析，建立舌診的客觀統(tǒng)一識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，提高了舌象特征自動(dòng)分析的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，推動(dòng)了舌診客觀化系統(tǒng)的發(fā)展，這將是我們進(jìn)一步研究的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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[9] 王愛民.用于舌診客觀化的圖像分析技術(shù)的研究[D].博士學(xué)位論文，北京:北京工業(yè)大學(xué)，2001.

[10] 余興龍，竺子民，金國(guó)藩，等.中醫(yī)舌診自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，1994，15(1):67-71.

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