（長(zhǎng)沙理工大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院 長(zhǎng)沙 410114）

1 引言

治病，正確診斷是基礎(chǔ)。中醫(yī)診斷，望、聞、問(wèn)、切，四診合參。望而知之謂之神，聞而知之謂之圣，問(wèn)而知之謂之工，切脈而知謂之巧。面對(duì)望診的舌像診斷有經(jīng)驗(yàn)的中醫(yī)醫(yī)師通常要在食后兩小時(shí)后進(jìn)行舌診，以求排除飲食因素的影響。中醫(yī)醫(yī)師望舌診斷要求患者坐直，自然伸出舌，面對(duì)自然光對(duì)舌進(jìn)行觀察。對(duì)于舌的色澤，舌邊、舌尖部位由于苔質(zhì)較少所以它們的色澤近似，色澤呈現(xiàn)的多為舌質(zhì)的顏色。舌中部有較多的舌苔，會(huì)有與舌尖、舌兩邊不同的色澤出現(xiàn)，一般呈現(xiàn)的是苔色。在臨床診斷中舌色應(yīng)以舌邊以及舌尖的舌質(zhì)為準(zhǔn)，苔色應(yīng)以舌中部的舌苔為主［1～2］。項(xiàng)目研究了淡紅舌薄白苔在飲食紅色火龍果對(duì)舌色造成的偏色與去干擾，首先研究了飲食紅色火龍果不會(huì)對(duì)舌質(zhì)（舌尖、舌兩側(cè)）的顏色造成影響，其次采用了偽彩色圖像處理對(duì)偏色進(jìn)行了校正，完成了中醫(yī)舌診的食品偏色研究與去干擾。

2 舌像預(yù)處理

2.1 舌像采集以及預(yù)處理

使用高像素照相機(jī)獲取舌圖片，攝像的光源選取問(wèn)題是圖像處理技術(shù)的一大難點(diǎn)，所以只能照相且嚴(yán)格意義上來(lái)講要處以黑白圖片作精準(zhǔn)分析。在飲食前后分別拍攝兩張照片，圖1（a）是未染色的舌像，圖1（b）是被紅色火龍果染色后的舌像，與圖1（a）是一組對(duì)照?qǐng)D像。采取同樣光源拍攝，采集好舌像后，首先進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括去噪，圖像變換，顏色空間的轉(zhuǎn)換等。

2.2 舌像分割

圖像分割方法主要有四大類分割法［6］：邊界檢測(cè)、閾值分割、基于區(qū)域的分割等。在中醫(yī)舌像分割中，除了上述中的圖像分割方法，文獻(xiàn)［3］中，OT?SU算法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)合的方法進(jìn)行舌像分割。由KaS［4］提出了Snake模型（動(dòng)態(tài)輪廓模型），Snake模型在舌像輪廓提取和分割中產(chǎn)生了很好的效果。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，王麗冉等提出了利用兩階段的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)舌像分割［5］。本研究采用了彩色閾值分割，閾值分割通過(guò)以像素特性分布為基礎(chǔ)的閾值處理。如圖2（a）分割后舌像、圖2（b）分割后舌像對(duì)照?qǐng)D所示。

圖1 舌像采集

3 偏色校正依據(jù)

舌像主要有舌質(zhì)舌苔兩部分。舌質(zhì)指舌的肌肉脈絡(luò)組織，是臟腑氣血之所榮。舌苔指舌面上附著的一層苔狀物，是胃氣上蒸所生。中醫(yī)舌診辨證論治的主要參照依據(jù)有舌形［7～8］和舌色［11］，舌診中，舌色主要參考舌質(zhì)、舌苔顏色及其分布［9～10，12］。舌質(zhì)和舌苔在舌像上沒(méi)有顯著的分界，一般情況下，認(rèn)為舌苔位于舌像的中間部分，舌兩邊以及舌尖是舌質(zhì)部分。本研究處理的舌像是淡紅舌薄白苔，主要通過(guò)觀察被染色的舌像以及未被染色的舌像，分離出舌質(zhì)，然后比較未染色舌質(zhì)圖以及被染色舌質(zhì)圖的顏色分布［6］。

圖2 分割后舌頭

3.1 分離舌質(zhì)

舌象由舌質(zhì)和舌苔組成，苔質(zhì)分離本質(zhì)上是彩色圖像分割問(wèn)題。本研究在進(jìn)行苔質(zhì)分離后對(duì)舌質(zhì)的RGB值進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)且對(duì)直方圖進(jìn)行了比較得出了相關(guān)系數(shù)。苔質(zhì)分離后的舌質(zhì)圖像，如圖3（a）舌質(zhì)、如圖3（b）舌質(zhì)對(duì)照?qǐng)D所示。

圖3 分離舌質(zhì)

3.2 兩幅舌質(zhì)圖對(duì)比

3.2.1 舌質(zhì)的基準(zhǔn)值

兩個(gè)舌質(zhì)顏色的相似可設(shè)置兩個(gè)舌質(zhì)顏色的基準(zhǔn)值，設(shè)置基準(zhǔn)值為舌質(zhì)的不同位置處舌左側(cè)（R1、G1、B1）、舌右側(cè)（R2、G2、B2）和舌尖（R3、G3、B3）的均值（R、G、B），如公式所示。若基準(zhǔn)值相差不遠(yuǎn)即可認(rèn)為舌質(zhì)顏色相似，不需改變。計(jì)算出的未染色與被染色局部舌質(zhì)RGB均值如表1所示。

表1 未染色與被染色局部舌質(zhì)RGB均值

舌質(zhì)右側(cè)的顏色比左側(cè)以及舌尖顏色深，是因?yàn)槠綍r(shí)吃東西時(shí)習(xí)慣在右側(cè)咀嚼，故而舌質(zhì)右側(cè)顏色較深。且未被染色和被紅色火龍果染色的舌質(zhì)RGB值相差不大，每個(gè)分量的誤差在20以內(nèi)，這個(gè)差值指整個(gè)圖像的均值，不是圖像中每個(gè)像素的灰度差，對(duì)于整個(gè)舌質(zhì)圖來(lái)說(shuō)誤差均值在20。

3.2.2 直方圖比較

作出舌質(zhì)在未染色以及染色后的RGB的直方圖，繪制出的直方圖如圖4（a）舌質(zhì)RGB的直方圖、圖4（b）舌質(zhì)對(duì)照?qǐng)DRGB的直方圖所示。對(duì)比如圖4（a）舌質(zhì)RGB直方圖和圖4（b）舌質(zhì)對(duì)照?qǐng)D的RGB直方圖所示，兩舌質(zhì)直方圖總體走勢(shì)基本一致，但在舌質(zhì)對(duì)照?qǐng)D的RGB值在R分量以及G分量上個(gè)別值會(huì)有突增，也就是在紅色以及綠色的顏色數(shù)會(huì)有所的增加，但舌質(zhì)RGB直方圖總體走勢(shì)基本一致，認(rèn)為在圖像中每個(gè)顏色的分布是近似的。

圖4 舌質(zhì)的RGB直方圖

3.2.3 相關(guān)系數(shù)

兩個(gè)舌質(zhì)顏色的統(tǒng)計(jì)分布的相似性可用相關(guān)系數(shù)來(lái)度量。相關(guān)系數(shù)則是用相關(guān)、卡方、直方圖相交以及巴士距離進(jìn)行比較。如表2所示，在相關(guān)以及直方圖相交計(jì)算中可知未染色與被染色舌質(zhì)圖相關(guān)值相差不大，而卡方相比相關(guān)值、正交以及距離會(huì)稍微偏大，這是因?yàn)楹瘮?shù)在描述相關(guān)時(shí)量度的選取問(wèn)題，但在處理相關(guān)以及距離問(wèn)題上依然在相似度很近的區(qū)域范圍中。相關(guān)系數(shù)指出兩幅舌質(zhì)圖像的每個(gè)顏色直方圖的相似度，具體在顏色分布以及顏色均值是近似的，只有少許的誤差。造成誤差的原因有：

1）圖像采集時(shí)的條件不在人為可控制范圍，例如光照條件的影響等；

2）信息采集時(shí)，拍照的角度；

3）飲食后對(duì)身體的影響在舌質(zhì)上有變化。

由比較得知被染色舌質(zhì)與未染色舌質(zhì)在顏色特征沒(méi)有明顯的差距，所以舌質(zhì)不易受到偏色干擾，而舌苔易被顏色較深的食品染色，舌苔集中于舌中部和舌的兩側(cè)，因此食品偏色去干擾的部分集中于解決舌苔顏色特征。

表2 直方圖比較的相關(guān)值以及距離

4 校正過(guò)程以及結(jié)果

傳統(tǒng)偏色去干擾算法主要有灰度世界算法和鏡面法兩種，這兩種算法都針對(duì)圖像內(nèi)容的某種假設(shè)進(jìn)行處理［9］，兩種方法均適用于光照對(duì)舌像產(chǎn)生的影響與本研究產(chǎn)生偏色的原因不同，故不適用上述兩種方法。文獻(xiàn)［13］中提取了油畫(huà)中的主題色，利用色相直方圖與色彩和諧模式進(jìn)行匹配提取主色。本研究利用主題色提取的方法進(jìn)行了舌像校正，如圖5舌像校正研究流程圖所示。

圖5 舌像校正研究流程圖

4.1 分離舌苔

苔質(zhì)分離分為兩種情況來(lái)進(jìn)行：薄舌苔和厚舌苔，薄舌苔的情況，因?yàn)樯嗵︻伾珳\，采用閾值法，可分離出薄舌苔舌像的苔質(zhì)區(qū)域。厚舌苔的情況，因?yàn)樘ι珔^(qū)與舌質(zhì)顏色區(qū)別大，適合用聚類分類法。本研究中的舌頭是薄舌苔，苔質(zhì)分離使用閾值分割，分離出的舌苔如圖6（a）舌苔、圖6（b）舌苔對(duì)照?qǐng)D所示。

4.2 圖像主題色提取標(biāo)記

彩色圖像的每個(gè)像素一般有RGB三個(gè)顏色分量組成，一張圖像不會(huì)包含色彩空間中所有的顏色，只會(huì)包含其中的部分顏色。主題色即為在圖像或人的視覺(jué)中顏色占比較大的顏色，主題色提取算法目前主要有顏色量化法、聚類、和顏色建模法等。本文利用K-means算法實(shí)現(xiàn)了提取舌苔的主色。算法主要步驟：

1）首先要隨機(jī)的產(chǎn)生聚類中心（個(gè)數(shù)需自己確定），計(jì)算像素到聚類中心的距離，把像素歸類在距離最近的一類中。

2）計(jì)算像素灰度值的平均數(shù)，求每一類主題色中離平均數(shù)最近的像素記為這一類主題色新的聚類中心。

3）判斷所有主題色中心的變化，如果聚類中心改變，則再次由該聚類中心對(duì)所有像素聚類，直到所有的主題色的聚類中心不變，算法終止。

如圖7舌苔對(duì)照?qǐng)D主題色可知，圖中主題色應(yīng)該是除了黑、白、灰等不是舌苔上的顏色，其主題色以及顏色所占比例如表3所示。提取主題色后，對(duì)每個(gè)主題色的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，以便下一步的偽彩色圖像處理。計(jì)算出舌苔的顏色均值為R'=137.912，G'=86.381，B'=149.572，對(duì)比舌質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中醫(yī)判斷和偽彩色的灰度等級(jí)研究，進(jìn)行偽彩色圖像處理。

圖6 分離舌苔

圖7 舌苔對(duì)照?qǐng)D主題色

4.3 偽彩色圖像處理

在彩色空間中，圖像由RGB三個(gè)彩色分量線性組合，在對(duì)色彩進(jìn)行處理主要有真彩色、偽彩色和調(diào)配色。真彩色是在一副圖像中的每個(gè)像素值，都有RGB三個(gè)顏色分量，每個(gè)顏色分量的強(qiáng)度決定顯示屏的顏色，是真實(shí)的原圖彩色。偽彩色圖像認(rèn)為每個(gè)像素值是一個(gè)代碼，這個(gè)值作為色彩查找的一個(gè)地址，在這個(gè)像素中查找出RGB值，然后對(duì)應(yīng)其映射關(guān)系，重新在該色彩區(qū)域中對(duì)像素賦RGB值［14～15］。由于對(duì)圖像重新賦彩色值，故而顯示的彩色圖像不是圖像本身的顏色，所以稱其為偽彩色。處理結(jié)果前后如圖8校正后的舌苔所示。偽彩色圖像處理具體步驟：

1）確定主題色在圖像中的區(qū)域標(biāo)記（a、b、c、d、e、f、g、h、i、j）；

2）在不同的區(qū)域中重新對(duì)顏色區(qū)域細(xì)化，每區(qū)域中細(xì)化3個(gè)區(qū)域；

3）在每個(gè)細(xì)化區(qū)域中重新賦彩色值，彩色值選取依據(jù)表1中未染色局部舌質(zhì)RGB均值。

圖8 校正后的舌苔

表3 舌苔主題色提取

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

項(xiàng)目研究通過(guò)確定區(qū)域標(biāo)色的校正研究方法應(yīng)用于完整舌體，使用opencv以及Matlab等工具進(jìn)行實(shí)踐，得到如圖9（b）校正后舌像。表4校正前舌質(zhì)均值與校正后舌像局部位置均值比較可知，校正后的舌像與校正前舌質(zhì)的顏色相差不大，灰度級(jí)在20左右，這里的閾值取20是因?yàn)樵诒?未染色與被染色舌質(zhì)均值的R、G、B分量的差值在20之內(nèi)。結(jié)果圖表明，對(duì)于舌苔中顏色較深的部分，已經(jīng)和周邊舌質(zhì)部分的顏色相近，但圖像缺少原圖的生動(dòng)。這主要是以下原因所導(dǎo)致：

1）在提取彩色圖像的主題色時(shí)，主題色的聚類中心是彩色圖像某個(gè)像素近似的RGB值，并不能將其籠統(tǒng)地確定為該區(qū)域的色彩值；

2）偽彩色圖像處理只是單純給圖像賦RGB值，雖然本文已經(jīng)對(duì)色彩區(qū)域進(jìn)行了細(xì)化，但經(jīng)過(guò)軟件處理的照片與自然場(chǎng)景中拍攝的圖像相比，自然場(chǎng)景的圖像在色彩分布上會(huì)更復(fù)雜多樣且在視覺(jué)上色彩更和諧。

圖9 校正舌體

表4 校正前舌質(zhì)均值與校正后舌像局部位置均值

5 結(jié)語(yǔ)

望診是中醫(yī)診斷的主要手段之一，舌診是望診的核心內(nèi)容。本研究通過(guò)對(duì)食品偏色與去干擾方法的探討，解決了舌色的舌邊色澤和舌中色苔的相對(duì)性問(wèn)題。項(xiàng)目采用偽彩色圖像處理和灰度等級(jí)的數(shù)據(jù)校正，將開(kāi)創(chuàng)中醫(yī)的現(xiàn)代化、無(wú)損傷醫(yī)療與人類健康管理的新氣象，應(yīng)用前景廣闊。