基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌象苔质分离方法

• 作者: 冯利 张新峰 李泉旺 胡广芹 蔡轶珩 韩立博
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 肿瘤 舌象苔质分离 直方图均衡化 伽马校正 K-means聚类 a?通道
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2019.01.001

摘要

目的 舌苔、舌质分离对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要的意义.常用的算法是基于颜色空间通道舌图像的K-means聚类算法.CIELAB颜色空间的a?通道舌图像相较于其他颜色空间通道的舌图像分割结果稳定,常用于后续的分割.对于部分舌图像,a?通道舌图像的舌苔、舌质虽然具有一定的区分度,但二者的区分度并不是十分明显,影响后续的分割结果.因此,本文提出一种基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌苔、舌质分离方法.方法 采用200幅肿瘤患者的舌图像作为实验样本.首先将舌图像从RGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间,对a?通道舌图像进行直方图均衡化增强以及伽马校正,然后利用K-means聚类方法对增强后的舌图像舌苔、舌质分离,得到直方图均衡化以及伽马校正后的a?通道舌图像和分割后的舌苔、舌质图像.为了验证算法的可行性,请5位专业中医医生对200例肿瘤患者的舌图像舌苔、舌质分割效果进行辨析.结果 进行直方图均衡化以及伽马校正后的a?通道舌图像舌苔、舌质分割结果明显强于未经处理的a?通道舌图像分割结果.经辨析,分割合格率为97％.结论该方法可以很好地实现舌苔、舌质分离,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李泉旺		62	415	11.0	18.0
2	张新峰	北京工业大学信息学部	50	1027	14.0	31.0
3	胡广芹	北京工业大学生命科学与生物工程学院	33	97	5.0	9.0
4	蔡轶珩	北京工业大学信息学部	50	767	13.0	26.0
5	韩立博	北京工业大学信息学部	1	7	1.0	1.0
6	冯利		6	19	3.0	4.0