优化K-means聚类的舌苔舌质分离方法在中医舌诊中的应用

"该资源是一篇发表在《河北工业科技》期刊上的学术论文，作者是李文斌和李瑞华，研究主题聚焦于优化K-means聚类算法在舌苔舌质分离中的应用。该方法结合了RGB、HSV、L*a*b三种颜色空间的特性，以提高舌图像分析的准确性与稳定性。" 本文提出了一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离方法，旨在解决传统K-means算法在处理舌图像时分离效果不稳定的挑战。舌苔和舌质是中医诊断中的重要指标，其准确分离对于中医舌诊的客观化研究至关重要。 首先，该方法考虑了不同颜色空间的特点。RGB（红绿蓝）颜色空间是最常见的，但HSV（色相、饱和度、明度）和L*a*b*（明度、色度a、色度b）颜色空间在色彩分析中各有优势。通过综合这些颜色空间的信息，可以更全面地捕捉舌图像的特征。 接着，论文采用了一种策略来选择聚类样本。不是简单地使用单通道或三通道的舌图像像素，而是选取两个特定通道的像素作为聚类样本。这种方法可能减少了不必要的复杂性，同时保留了关键信息。 然后，利用单通道舌图像的分布直方图的峰值来确定初始聚类中心。直方图峰值可以反映出图像特征的集中趋势，以此作为初始化聚类中心可以提高聚类的准确性。 最后，通过K-means聚类算法进行舌苔舌质的分离。优化后的初始聚类中心确定方法使得聚类过程更为准确和稳定，从而提升了分离效果。 实验结果显示，双通道图像作为聚类样本的效果优于三通道或单通道。同时，该方法相较于传统的K-means算法，能更好地实现舌苔与舌质的分离，为中医舌诊的客观化研究提供了新的方法和技术思路，具有实际应用价值。 关键词涵盖了计算机图像处理、舌诊客观化、舌苔舌质分离、K-means聚类、颜色空间和分布直方图，表明该研究涉及多领域知识，具有跨学科的影响力。文章的文献标识码为A，表明这是一篇原创性的科研成果，而doi则为10.7535/hbgykj.2020yx05002，用于在全球范围内唯一标识该文献。