论文研究-一种中医舌象的舌质舌苔分离方法.pdf
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收稿日期： ２００８唱０９唱０９； 修回日期： ２００８唱１０唱２０ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（６０６７３０５５）
作者简介：杜建强（１９６８唱） ，男，江西南昌人，博士，主要研究方向为图像挖掘（ ｊｉａｎｑｉａｎｇ＿ｄｕ＠１６３．ｃｏｍ） ；卢炎生（１９４９唱） ，男，教授，博导，主要研
究方向为数据库、数据挖掘．
一 种 中 医 舌 象 的 舌 质 舌 苔 分 离 方 法
倡
杜建强
１，２
， 卢炎生
１
（１．华中科技大学 计算机学院， 武汉 ４３００７４； ２．江西中医学院 计算机学院， 南昌 ３３０００６）
摘 要： 舌诊是中医诊法最重要的特色之一，舌诊客观化研究有助于舌诊的继承和发展。 根据舌象的特点，分
析并处理了舌象的色度直方图，提出了自动确定颜色类别数和初始聚类中心的算法，并在改进模糊聚类算法的
基础上提出了一种彩色舌图像舌质舌苔分离方法。 实验结果表明，与标准模糊聚类算法相比，该算法极大地加
快了聚类迭代速度，减少了系统运算时间；相对于阈值分割法，能够获得更加符合中医要求的苔质分离效果。
关键词： 色度直方图； 舌象； 彩色图像分割； 模糊 Ｃ唱均值； 舌质舌苔分离
中图分类号： Ｒ２； ＴＰ３９１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １００１唱３６９５（２００９）０７唱２７６２唱０３
ｄｏｉ：１０．３９６９ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２００９．０７．１０５
Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔｏｎｇｕｅ ｂｏｄｙ ａｎｄ ｔｏｎｇｕｅ ｃｏａｔｉｎｇ
ＤＵ Ｊｉａｎ唱ｑｉａｎｇ
１，２
， ＬＵ Ｙａｎ唱ｓｈｅｎｇ
１
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｗｕｈａｎ ４３００７４， Ｃｈｉａｎ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｊｉａｎｇｘｉ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ， Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３０００６， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｏｎｇｕｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＴＣＭ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ
ｔｏｎｇｕｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｗｏｕｌｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｄｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｏｎｇｕｅ ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ， ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ
ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｈｕｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ ｔｏｎｇｕｅ ｉｍａｇｅ， ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｃｏｌｏｒ ｃｌａｓｓｅｄ ａｎｄ ｉｎｉｔｉａｌ ｃｌｕｓ唱
ｔｅｒｉｎｇ ｃｅｎｔｅｒｓ．Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ Ｃ唱ｍｅａｎｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａ ｎｏｖｅｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔｏｎｇｕｅ ｂｏｄｙ ａｎｄ ｔｏｎｇｕｅ ｃｏａｔｉｎｇ ｓｅｐａ唱
ｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓｐｅｅｄｓ ｕｐ ｔｈｅ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｉｔｅｒａｔｉｏｎ ｅｎｏｒｍｏｕｓｌｙ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｓｙｓ唱
ｔｅｍ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｎｓｅｓ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｓｔａｎｄａｒｄ ＦＣＭ．Ｔｈｅ ｔｏｎｇｕｅ ｂｏｄｙ ａｎｄ ｔｏｎｇｕｅ ｃｏａｔｉｎｇ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ Ｃｈｉ唱
ｎｅｓｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ ｒｅｑｕｅｓｔ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｅｆｆｅｃｔ ｂｙ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｈｕｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ； ｔｏｎｇｕｅ ｉｍａｇｅ； ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ； ＦＣＭ； ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｏｎｇｕｅ ｂｏｄｙ ａｎｄ ｔｏｎｇｕｅ ｃｏａｔｉｎｇ
舌诊是我国传统医学四诊“望、闻、问、切” 中的重要内容，
也是中医诊法最重要的特色之一，在中华民族几千年的繁衍生
息中发挥了重大作用。 但是传统的舌诊方法主要依靠医生目
视观察进行判断分析，其诊断结果既受医生知识水平、诊断技
能的限制，又受当时光线、温度等外部环境的影响，缺乏客观评
价依据，制约了舌诊应用和发展。 随着中医临床现代化的进一
步发展，对舌象诊断客观化、定量化也提出了新的要求。 以现
代科学技术手段研究舌诊原理、提高临床应用价值，使其更加
科学化、客观化、具体化，已成为舌诊研究的必然方向
［１］
。
舌象指标中，舌色与苔色及其分布是舌诊辨证论治的主要
依据。 近年来，有学者针对舌色与苔色的自动识别开展了研
究
［２ ～５］
，取得了一定的成果，但是仍然存在不足。 以往的研究
大都采用将舌象分割成小块，在对小块进行识别的基础上获得
舌象的舌色与苔色。 然而中医望舌时不仅要判断舌色、苔色的
主要类型，还要描绘出舌色、苔色在舌面上的具体分布情况。
只有在舌质和舌苔准确分离的情况下，才能更好地判断舌色和
苔色及其分布情况，为舌诊辨证论治提供依据。 舌象由舌质和
舌苔组成，苔质分离本质上是彩色图像分割问题。 文献［６］ 采
用阈值分割的方法对舌象苔质分离进行了研究。
在众多的图像分割算法中，模糊 Ｃ唱均值（ ｆｕｚｚｙ Ｃ唱ｍｅａｎｓ，
ＦＣＭ）聚类算法能够较好地解决模糊和不确定性问题。 该方法
由 Ｄｕｎｎ
［７］
提出，经过 Ｂｅｚｄｅｋ
［８］
的完善推广后，在图像分割中得
到了广泛的应用。 然而，ＦＣＭ 算法也存在一些明显的缺点：ａ）
聚类的类数无法事先确定，使用时必须人工输入；ｂ）隶属度矩
阵和类中心的初始值不确定，必须事先进行猜测
［９］
或随机初
始化；ｃ）对于大数据量样本（ 如图像）进行聚类时，运算开销很
大，速度慢
［１０］
。 上述缺点影响了 ＦＣＭ 算法的实用性。
本文采用文献［１１］的方法对采集的中医舌象进行舌体自
动分割；然后根据中医舌象的特点，将彩色舌象从 ＲＧＢ 空间转
换到 ＨＳＩ 空间，对色度直方图进行平滑处理，提出了自动确定
舌象颜色类数和初始聚类中心的方法，改进了模糊聚类算法，
并提出了一种彩色舌图像舌质舌苔分离的方法。 实验表明，该
算法极大地加快了聚类迭代速度，减少了系统运算开销，提高
了算法的实用性。 相对于阈值分割法，能够获得更好的苔质分
离效果。
１ 颜色类数和聚类中心初始值自动确定的算法
按照中医的观点，舌的诊察主要是望舌和望苔。 舌质的颜
色可以分为淡红、淡白、红色、绛红和紫色。 苔分为苔色和苔
质，苔色包括白苔、黄苔、灰苔和黑苔，苔质通常指苔的有无、厚
薄、腐腻和润燥等。 颜色是舌诊的重要依据，舌质和舌苔的颜
色基本没有重叠。 舌象的色度图通常有明显的峰值，通过对其
分析和计算，可以确定舌象聚类的数目和聚类中心的大致位
置。 具体算法如下
：
第 ２６ 卷第 ７ 期
２００９ 年 ７ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．２６ Ｎｏ．７
Ｊｕｌ．２００９
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