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申请/专利权人：合肥云诊信息科技有限公司

摘要：本发明涉及腐腻苔识别，具体涉及一种舌象腐腻苔分类识别方法，对舌象图像进行预处理，并将舌象图像聚类分割成多个不同颜色的舌象子块；选择颜色特征和纹理特征，并确定反映舌象腐腻特性的最佳颜色纹理特征组合；基于最佳颜色纹理特征组合计算舌象子块对应的特征向量，利用训练好的舌象子块分类器对舌象子块进行分类；基于舌象子块的分类结果输出腐腻区域热力图，并对整舌腐腻结果进行定性分析；本发明提供的技术方案能够克服现有技术所存在的无法对舌象图像中不同腐腻程度区域进行有效识别，整舌腐腻苔识别结果准确性较低的缺陷。

主权项：1.一种舌象腐腻苔分类识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对舌象图像进行预处理，并将舌象图像聚类分割成多个不同颜色的舌象子块；S2、选择颜色特征和纹理特征，所述颜色特征包括RGB各通道的一阶矩、二阶矩、三阶矩，所述纹理特征包括能量、对比度、相关性、熵、逆差矩、Tamura粗糙度、LBP特征；基于选择的颜色特征和纹理特征，将舌象子块对应的颜色纹理特征值排成一列，形成特征向量V；通过XGBoost选择器输出特征对舌象腐腻特性的重要性排序，按照重要性从高到低的顺序选择前N个特征，作为反映舌象腐腻特性的最佳颜色纹理特征组合；S3、基于最佳颜色纹理特征组合，计算舌象子块对应的颜色纹理特征值，并将颜色纹理特征值排成一列，形成特征向量V’；将特征向量V’中各颜色纹理特征值减去对应的均值Meani后，除以对应的方差Vari，得到数据归一化后的特征向量V”；将特征向量V”输入训练好的舌象子块分类器SVMfn，得到各舌象子块的所属类别，其中，舌象子块分类器SVMfn输出舌象子块的所属类别包括厚腐、厚腻、薄腻、正常；S4、基于舌象子块的分类结果输出腐腻区域热力图，并对整舌腐腻结果进行定性分析；S4中采用综合评判法对整舌腐腻结果进行定性分析，包括：当厚腐类别的舌象子块数不小于3时，判定整舌腐腻结果为厚腐；当厚腐类别的舌象子块数小于3，且厚腻类别的舌象子块数不小于3时，判定整舌腐腻结果为厚腻稍腐；当厚腐类别的舌象子块数小于3，且厚腻类别的舌象子块数小于3，同时薄腻类别的舌象子块数不小于3时，判定整舌腐腻结果为薄腻稍腐；当厚腐类别的舌象子块数为0，且厚腻类别的舌象子块数不小于4时，判定整舌腐腻结果为厚腻；当厚腐类别的舌象子块数为0，且厚腻类别的舌象子块数小于4，同时薄腻类别的舌象子块数不小于5时，判定整舌腐腻结果为薄腻；当厚腐、厚腻、薄腻类别的舌象子块数均小于3，或者厚腐类别的舌象子块数为0，且厚腻类别的舌象子块数小于4，同时薄腻类别的舌象子块数小于5时，判定整舌腐腻结果为正常。

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