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浦和红钻全北现代直播:中醫領域舌、面象圖片顏色校正方法研究成果

時間:2019-10-03 來源:中華中醫藥雜志 作者:學術堂 本文字數:5612字

浦和红钻超清壁纸 www.ksbedr.com.cn   摘要:顏色校正方法對促進中醫舌、面診的標準化發展具有重大意義。文章通過搜索近10年文獻,從環境照明、拍照設備、色彩空間、色卡校正、算法實現方面對其進行綜述,從而為舌、面診標準化的理論與臨床研究提供支持。建立符合中醫理論常見顏色的標準舌、面象顏色校正方法,把理論及經驗表達為可見的信息參量,這對獲得真實、恒定的彩色重現效果,定量化的記錄臨床數據,實現交流互通,比較分析研究結果具有重大意義。

  關鍵詞:顏色校正; 信息; 舌診; 面診;

  隨著人體生物特征識別技術廣泛地應用于中醫學[1,2],其為舌、面象圖片顏色校正提供了技術支持,根據具體的應用需求,在一定的優化準則下,實現符合要求的彩色重現。經過近10年文獻查詢,舌、面象圖片顏色校正方法的研究主要集中在下面幾個方面。

  利用環境照明條件實現顏色校正

  不同的光源對顏色視覺有不同的影響。為了統一顏色測量標準,國際照明委員會規定了標準照明體和標準光源,并推薦使用D65光源。其光譜能量分布代表300~830nm光譜范圍內的天然日光,具有很好的顯色性。封閉環境下的中醫舌、面象分析儀中采用D65或D50等標準光源。蔡軼珩等[3]提出了新型舌象分析儀采集裝置的設計方法,采用數碼相機自帶的閃光燈作為儀器光源,減小儀器體積,提高了電氣安全性;采用積分球照明幾何條件,提高了光照均勻性,確保顏色精確度。邸丹等[4]設計了手持式舌象儀,該儀器較小的封閉環境模擬自然光照,利用數字成像設備采集舌圖像,再對舌圖像進行特征提取,報告舌象分析結果。都駿成[5]利用硬件系統的屏蔽箱、標準光源,制造標準采集環境,建立了基于優化分割算法及特征提取算法的舌診系統分析軟件。彭瑜[6]利用標準環境采集設備對面象進行質量評價和校正,對慢性乙型肝炎患者進行面色望診分析。宮愛民等[7]將背光模組技術應用于標準光源環境設計,實現對舌、面圖像的顏色校正。

中醫領域舌、面象圖片顏色校正方法研究成果

  盡管D65等標準光源能夠模擬天然日光,但與自然照明條件還有明顯不同,給真實彩色重現帶來困難。此外,光源的布置方式、距離等條件也是決定彩色重現效果的重要因素。中醫舌、面象分析儀的設計中考慮了拍攝環境的封閉性和光源的標準化,但由于操作的需要,這不可能絕對封閉。當外界光源變化時,仍然對重現的彩色產生影響。此外,設備噪聲產生的影響也是不可避免的。

  利用拍照設備實現顏色校正

  由數碼相機的成像原理可知,物體上的反射光入射到相機,經過相機的光學部分、光電轉換部分、信號處理部分,最終形成圖像數據。設備各通道的光敏特性不同,對同一入射光將得到不同的顏色值。同一數碼相機隨時間的增長,其光敏特性也會變化。在獲取舌、面象數據的過程中,數碼相機對顏色進行校正處理[8],不同的采集設備對圖像顏色的處理方式不同,使得同一舌、面顏色,在同一采集環境下,不同設備會獲得不同的數字化圖像結果。在顏色空間的選取上,由于RGB顏色空間是設備相關空間[9],從數碼相機得到的舌、面圖顏色數據就是RGB色度值,但是由于RGB顏色空間會隨著不同設備而改變,將會導致舌、面圖顏色的失真,不能實現數據的共享,而且并非屬于人眼視覺度量空間,因此不能直接利用RGB顏色空間進行舌、面色數據的計算分析,必須借助CIE 1931 XYZ、Lab、Luv和LCH等過渡性的轉換空間,才能保證顏色數據的唯一性,這需要對相機進行色彩管理,以減小由于不同環境、不同相機、不同設置產生的色彩偏差。

  利用色彩空間實現顏色校正

  劉齊等[10]提出了一種中醫舌診圖像的偏色檢測及其顏色校正方法,首先根據舌診圖像的顏色分布特征,在Lab顏色空間采用基于等效圓的方法進行偏色檢測,然后采用灰度世界和完美反射相結合的顏色校正方法對舌診圖像進行處理。闞紅星等[11]對色差校正后的舌象,運用快速K均值聚類方法分離圖像背景區域與舌體區域,再對舌體區域圖像進行疾病證型的識別。張菁[12]通過彩色圖像采集設備采集數據,在RGB-Lab顏色空間借助多項式回歸以及神經網絡的相關算法建立一個顏色復原修正模型,對采集到的圖像色彩進行修正復原。許家佗等[13]嘗試建立一種自然光條件下基于Lab色差校正的舌象采集分析系統,觀測色差校正方法的舌象顏色分類規律,通過Nikon Capture NX軟件進行圖像色差校正,并應用Lab均勻色空間對校正后的舌象進行顏色分類與定量分析。

  文獻描述的色彩空間校正

  顏色管理模式具有多樣性,但舌、面像分析結果多數為顏色的一維數據,即分別得出R值、G值、B值、或L值、a值、b值等單一參量的均值和標準差,并進行差異比較和統計分析,說明疾病中望色數值的差異與某個參數有關[14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27]。這一結果使得文獻使用者對舌、面顏色沒有直觀的認識,理解方式因人而異。曹美玲等[28]綜述了基于ICC標準的色彩管理技術,推出了基于ICC標準的彩色校正算法,并應用到新型舌象儀的彩色校正中,色彩的還原度有所提高。

  利用色卡實現顏色校正孫祥棟[29]通過分析不同色彩空間模型下舌象特征表達的特點,確定RGB和HSI模型開展研究,在無參考色板輔助校正色差的情況下,提出白板作為色標模式的顏色校正方法。張璐瑤[30]采用色卡顏色校正方法解決彩色舌圖像不同采集批次間色差問題,利用圖像識別方法實現2型糖尿病氣陰兩虛夾瘀證的分類識別?;撇猍31]提出在舌象顏色計算機特征分析的預處理流程中,利用舌象顏色校正專用色卡對圖像顏色進行校正。近年來,卡內基·梅隆大學等在開放環境下對舌圖像顏色校正方面進行了一些初步的嘗試。Yang Cai[32]將孟塞爾色卡放置在舌體下,并和舌體一起拍攝,采用線性映射模型進行顏色校正。這種方法能減少顏色的標準值和預測值之間的誤差。Li-jun Jiang等[33]也采用類似方法對舌圖像進行顏色校正。

  以上研究對舌、面圖像進行校色,校正的結果卻不相同,沒有形成規范化標準化色卡校正方法,色彩管理的精度不同,獲得的舌、面色數據各有差別,很難推廣使用。

  利用計算機算法實現顏色校正

  在暗箱或暗室等封閉環境下常用的顏色校正方法主要有[34,35,36,37,38]:基于色貌評價的多項式回歸顏色校正方法、基于綜合尋優的多項式回歸顏色校正方法、基于偏最小二乘回歸的顏色校正方法、基于感興趣色域的顏色校正方法、基于三維查找表顏色校正方法等。校正方法都是針對特定的采集環境,但采集設備的更新及老化等都會影響顏色校正的效果,因此要重新調整校正模型參數。雖然多項式回歸校正模型在特定的舌、面象采集環境中可以得到較好的校正效果,但當采集設備改變時,得到的顏色校正效果也會有較大差別??嘔肪誠律?、面圖像的顏色校正具有較大意義,但由于自然光受時間、地點、天氣、環境等因素的影響,在色溫、光譜功率分布等方面會有動態的變化。相對于封閉環境下穩定的光照條件,開放環境下的光照條件變得不穩定、不可控,而封閉環境下相對成熟的一些顏色校正方法也難以直接應用于開放環境,開放環境下的顏色校正主要有屠立平等[39]、張志楓等[40]自然光下的舌象顏色校正,其他復雜環境的舌、面象顏色校正鮮見報道。

  現狀

  上述國內外學者對舌、面診圖像采集與校正方法進行了研究,取得了一定進展,但仍存在不足: (1) 目前舌、面診儀器照明條件與天然日光仍存在差異(光源色域、布置方式、距離等),給真實彩色的重現帶來困難; (2) 目前顏色校正方法多樣,采用的校正色卡色域不符合中醫臨床望診范圍,色彩管理的精度不同,獲得的舌、面診圖像數據各有差別,很難推廣使用; (3) 研究機構間舌、面診圖像校正模型不同,應用采集的儀器各異,無法比較分析,舌、面診儀器的診斷結果公認性不強; (4) 目前未見公開的舌、面診圖像或數據庫,離臨床推廣應用尚有很大的距離,急需建立不同舌、面診圖像數據庫,公開使用,得到專家共識,建立統一的中醫舌、面診圖像數字化客觀標準。

  展望

  舌、面顏色是舌、面診中最直觀的特征,而采集到的舌、面數字圖像顏色,往往與在自然光線下的顏色并不一致,在后續的每個環節中,這種差異也被逐步放大,甚至影響最終的診斷結果。針對上述問題,本課題組對近些年的舌、面診采集儀器,顏色校正、分析系統及客觀化舌、面診圖像數據與疾病進行了相關研究,積累了不同地區和民族的舌、面診圖像,建立了舌、面圖像采集裝置和規范化的采集量表,對舌、面診圖像的標準色卡研究進行了探索。本研究結合中醫診斷領域和信息科學領域發展的優勢,在既往研究舌、面診經驗的基礎上,以中醫理論和臨床實踐為指導,通過色度學對比還原、計算機模式識別、深度學習等方法,建立標準的舌、面象色卡及顏色校正方法,實現舌、面顏色信息的真實還原,同時建立符合中醫理論常見顏色的舌、面象圖片數據庫,并公開數據信息,供同行專家共同研究,完善中醫望診客觀化標準。這將對中醫望診信息化及交流便宜性起到積極作用,并為中醫藥標準化提供強有力的支持。

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