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
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.
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doi：
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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
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Keyword：
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作者：
韩立博
胡广芹
张新峰
冯利
李泉旺
蔡轶珩
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Author：
HAN Libo
HU Guangqin
ZHANG Xinfeng
FENG Li
LI Quanwang
CAI Yiheng
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作者单位：
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刊名：
北京生物医学工程
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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