形状先验提升的高鲁棒中医舌像分割算法

本文主要探讨了"基于形状先验水平集的高鲁棒性中医舌图像分割方法"，发表于2013年的《北京工业大学学报》第39卷第10期。在信息技术领域，尤其是在中医图像处理方面，舌图像分割是一项关键任务，因为其准确性直接影响到中医诊断的精度。传统的舌图像分割方法在面对硬件更新和环境变化时，其鲁棒性常常受到影响，这成为了研究者亟待解决的问题。 作者张新峰、王明英、蔡轶珩和卓摇力针对这一问题提出了创新性的解决方案。他们采用了主动轮廓模型（Active Contour Model），这是一种基于能量最小化的模型，用于寻找物体边缘并分割图像。首先，他们运用统计方法对舌图像进行预处理，通过分析图像的色彩和纹理特征，获取一个粗糙的舌体轮廓。这种方法能够减少噪声干扰，提高初步分割的精度。 接下来，他们引入了形状先验，这是一个重要的概念，它考虑了物体的预期形状信息，使模型更加符合实际的舌形结构。通过形状先验水平集方法，算法能够更好地捕捉到舌体的边界，即使在光照变化、舌苔不均等复杂条件下，也能保持较高的分割稳定性和一致性。 最后，他们利用Snake模型进行细化处理，这是一种经典的区域生长算法，能够进一步提高分割的准确性和边缘的平滑性。Snake模型通过迭代调整曲线参数，确保最终分割出的舌图像边界清晰，细节完整。 实验结果显示，这种结合了统计分析、形状先验和Snake模型的分割方法对于不同环境下的舌图像都能够实现高鲁棒性分割，无论是在采样质量、光照条件或设备更换等因素下，都能保持稳定的分割效果。这对于中医临床应用而言，无疑是一大进步，有助于提升中医诊断的自动化程度和准确性。 该论文的关键词包括“舌图像分割”、“色度统计”、“形状先验”、“水平集”和“Snake模型”，这些关键词揭示了研究的核心技术路径和主要贡献。整个研究工作不仅在理论上具有创新性，而且在工程实践上具有很强的实际应用价值。