【CN109919929A】一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910169550.9
(22)申请日 2019.03.06
(71)申请人 电子科技大学
地址 610054 四川省成都市建设北路二段4
号
(72)发明人 杜春慧　刘勇国　肖迪尹　巩小强　
李巧勤　杨尚明　
(74)专利代理机构 北京众合诚成知识产权代理
有限公司 11246
代理人 苗艳荣
(51)Int.Cl.
G06T 7/00(2017.01)
G06T 7/12(2017.01)
G06T 7/13(2017.01)
(54)发明名称
一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于小波变换的舌裂纹
特征提取方法，包括以下步骤：将中值滤波作用
于原始舌图像，以平滑原始舌图像中的噪声干扰
因素；利用Canny边缘检测算子对平滑后的舌图
像进行分割；对分割后的舌图像利用小波分解得
到高频和低频舌图像分量图；将高低频分量图用
小波融合技术进行融合；通过小波逆变换重构出
清晰的舌裂纹特征。

本发明将小波函数进行分解
与重构，并将其运用到对舌裂纹图像的处理中，
包括舌图像去噪；通过加入小波变换的处理技
术，可使舌裂纹图像的特征提取与匹配更加精
确。

权利要求书3页 说明书9页 附图1页CN 109919929 A 2019.06.21
C N 109919929
A
1.一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将中值滤波作用于原始舌图像，以平滑原始舌图像中的噪声干扰因素；
S2、利用Canny边缘检测算子对平滑后的舌图像进行分割；
S3、对分割后的舌图像利用小波分解得到高频和低频舌图像分量图；
S4、将高低频分量图用小波融合技术进行融合；
S5、通过小波逆变换重构出清晰的舌裂纹特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中将中值滤波作用于原始舌图像具体为：
用二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升或下降的为二维数据序列；
二维中值滤波输出为
g(x ,y)＝med{f(x -k ,y -l),(k ,l∈W)} (1)
其中f(x ,y)，g(x ,y)分别为原始图像和处理后的图像，k、l分别为像素x、y的领域像素；W为二维模板，为3×3区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中利用Canny边缘检测算子对平滑后的舌图像进行分割具体为：
S2.1、使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声；
S2.2、计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；
S2.3、应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应；
S2.4、应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2.1中使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声具体为：为了平滑图像，使用高斯滤波器与图像进行卷积，大小为(2k+1)x
(2k+1)的高斯滤波器核的生成方程式由下式给出：
其中，σ是方差，k是确定核矩阵的维数，i、j是图像的像素值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2.2中计算图像中每个像素点的梯度强度和方向具体为：
图像中的边缘可以指向各个方向，因此Canny算法使用Sobel算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘；边缘检测的算子返回水平G x 和垂直G y 方向的一阶导数值，由此便可以确定像素点的梯度G和方向theta；
Sobel卷积因子为：-10+1
-20+2
-10+1
+1+2+1000-1-2-1
权　利　要　求　书1/3页
2CN 109919929 A。