中醫(yī)舌色苔色的計算機自動分類研究.pdf

1、舌診是中醫(yī)學(xué)中最有臨床應(yīng)用價值的診法之一。近年來，隨著計算機科學(xué)與技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)中醫(yī)舌診學(xué)朝著計算機化方向發(fā)展已經(jīng)成為必然趨勢。本文正是力圖為中醫(yī)舌診方法的計算機化發(fā)揮自己的微薄之力，解決舌圖像顏色訓(xùn)練和分類問題的方法研究。
　　本文的主要貢獻在于：設(shè)計了基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；提出了半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的“二次FCM算法”，解決了基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)的舌色苔色分布模型的建立問題；提出了“動態(tài)局部KNN算法”并將其應(yīng)用于

2、舌色苔色分類中，解決了舌色苔色分類的速度問題；提出了舌圖像的“12維顏色比例特征向量”，并應(yīng)用其實現(xiàn)了對舌圖像的顏色分類；采用顏色、紋理和舌形的信息融合方式，對疾病和證候的自動診斷進行了研究。
　　首先，本文對預(yù)處理過程中反光點和陰影點的檢測算法進行了研究，并提出了一種動態(tài)自適應(yīng)的基于面積和亮度信息的反光點檢測算法和一種能去除邊緣陰影的陰影點檢測算法，取得了良好的效果。
　　其次，針對基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)的需要，本文提出

3、了一種“二次FCM算法”，采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，較為自動化地解決了舌色苔色分布模型的建立問題。實驗結(jié)果較為滿意。
　　再次，本文結(jié)合舌顏色數(shù)據(jù)的特點，提出了一種更適合大規(guī)模顏色數(shù)據(jù)集特點的動態(tài)局部KNN算法，實現(xiàn)了對舌色苔色的分類，取得了不錯的效果。
　　最后，本文利用12維的顏色比例特征向量，并結(jié)合其他顏色信息（如亮度），提出了對舌圖像顏色進行分類的算法。實驗結(jié)果表明，該算法取得了較好的效果。進一步地，通過將舌圖像在顏色、