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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种舌头腻苔的检测方法、装置、设备及存储介质，用于提高腻苔舌像的识别准确率。所述舌头腻苔的检测方法包括：接收待检测的舌像图，并获取舌像图中的初始舌头区域；对初始舌头区域进行超像素分割，得到多个超像素舌头区域；根据各超像素舌头区域的像素值，对各超像素舌头区域进行颜色特征识别，得到备选腻苔区域；根据备选腻苔区域中各像素值与相邻像素值之间的关系，对备选腻苔区域进行纹理特征识别，得到目标腻苔区域；当目标腻苔区域占初始舌头区域的比例大于预置腻苔比值时，确定待检测的舌像图为腻苔舌像图。此外，本发明还涉及区块链技术，腻苔舌像图可存储于区块链节点中。

主权项：1.一种舌头腻苔的检测方法，其特征在于，所述舌头腻苔的检测方法包括：接收待检测的舌像图，并获取所述舌像图中的初始舌头区域；对所述初始舌头区域进行超像素分割，得到多个超像素舌头区域；根据各超像素舌头区域的像素值，对各超像素舌头区域进行颜色特征识别，得到备选腻苔区域；根据所述备选腻苔区域中各像素值与相邻像素值之间的关系，对所述备选腻苔区域进行纹理特征识别，得到目标腻苔区域；当所述目标腻苔区域占所述初始舌头区域的比例大于预置腻苔比值时，确定所述待检测的舌像图为腻苔舌像图；所述对所述初始舌头区域进行超像素分割，得到多个超像素舌头区域，包括：按照预设的超像素个数，初始化多个聚类中心，并通过预置的色彩空间模型，将所述初始舌头区域转化为多维特征向量；通过预置的距离度量算法，计算所述初始舌头区域中各像素点对应的多维特征向量与邻域内的聚类中心之间的度量距离，所述度量距离包括颜色距离和空间距离；根据所述颜色距离和所述空间距离，对所述初始舌头区域中的各像素点进行局部聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果，对所述初始舌头区域进行超像素分割，得到多个超像素舌头区域；所述根据所述备选腻苔区域中各像素值与相邻像素值之间的关系，对所述备选腻苔区域进行纹理特征识别，得到目标腻苔区域，包括：根据所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值，计算所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值和相邻像素点的灰度值之间的差值，得到所述备选腻苔区域中各像素点的差值取值概率；根据所述差值取值概率，计算所述备选腻苔区域的多个纹理特征参数，并根据所述多个纹理特征参数，确定有腻区域，并将所述有腻区域作为目标腻苔区域；所述根据所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值，计算所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值和相邻像素点的灰度值之间的差值，得到所述备选腻苔区域中各像素点的差值取值概率，包括：以所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值，与所述备选腻苔区域中各像素点的相邻像素点的灰度值进行比对，得到所述备选腻苔区域中各像素点的灰度值和相邻像素点的灰度值之间的差值；统计各像素点的灰度值和相邻像素点的灰度值之间的差值在所述备选腻苔区域中取值概率分布，得到所述备选腻苔区域中各像素点的差值取值概率。

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