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文檔簡介
1、舌診是中醫(yī)望診中的重要項(xiàng)目,也是中醫(yī)學(xué)中最常用、最有應(yīng)用價(jià)值、最有特色的診法之一,因此中醫(yī)舌診客觀化研究對宏揚(yáng)我國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)具有重大的意義。
本文綜合使用了信息融合、圖像處理和模式識別等多種技術(shù)手段,嘗試從信息融合的角度入手,基于信息融合中特征層融合的思想設(shè)計(jì)了基于CART的AdaBoost分類器,把非同源特征信息融合成一個(gè)完整的、代表舌圖像全局信息的特征向量,在訓(xùn)練過程中對特征進(jìn)行選擇和權(quán)值分配,最終獲得分類結(jié)果。整個(gè)過程分為
2、舌體特征提取與分類器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)兩個(gè)主要部分。
特征信息提取分為舌面特征提取和舌下特征提取兩個(gè)部分。在舌面特征提取部分,提取了顏色和紋理——這兩個(gè)最重要的舌面特征。為了獲取全面的顏色和紋理特征信息,本文分別從RGB、XYZ、CIE-Lab、CIE-LUV四個(gè)色彩空間進(jìn)行顏色特征提取,并采用了灰度共生矩陣和Gabor變換兩種方法進(jìn)行紋理特征提取。在舌下特征提取部分,本文率先以可以完整保存舌下靜脈形態(tài)信息的近紅外圖像為研究對象,綜合
3、運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法,如:分水嶺算法、動(dòng)態(tài)閾值法、可變腐蝕元迭代法等,對舌下靜脈圖像進(jìn)行分離舌體輪廓、去反光、求取舌下靜脈候選區(qū)域等操作,最終應(yīng)用區(qū)域生長法提取出靜脈輪廓。
分類器設(shè)計(jì)方面,本文設(shè)計(jì)了基于CART決策樹的AdaBoost分類器。該分類器以經(jīng)過融合后的顏色特征和紋理特征為輸入,以被采集圖像者是否患有疾病的判斷為輸出。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以取得較理想的分類效果。在這個(gè)過程中,本文亦對AdaBoost算法的特征
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