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申请/专利权人：武汉未康未病医学有限公司

摘要：本发明公开了一种用于识别舌头苔形、苔质APP的数学模型，S1、获取舌头照片；S2、颜色识别，计算得出舌苔面积与轮廓面积之比α、初算颗粒总面积与轮廓面积之比γ以及平均面积，并计算得出重计颗粒个数j；S3、将舌苔面积与轮廓面积之比α代入苔形数学模型，获取苔形指数Sh；S4、将初算颗粒总面积与轮廓面积之比γ及重计颗粒个数j代入苔质数学模型，获取苔质指数Gr，本发明涉及数学模型技术领域。该用于识别舌头苔形、苔质APP的数学模型，对舌象进行数字化处理，并经过数学模型计算，能够自动获取舌头的苔形、苔质数值，通过数学建模将舌诊数字化，从而实现舌诊的计算机化和智能化，且误差范围小，准确性更高。

主权项：1.一种用于识别舌头苔形、苔质数学模型的构建方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、获取舌头照片：先用高清摄像头对人的舌头进行拍摄，然后将舌头图像导入计算机内，再通过MaskR-CNN模型自动获取舌头轮廓，并将舌头轮廓内部的图像提取出来，去除周围多余图像并保存；S2、获取到准确的舌象图形后，进行颜色识别，计算得出舌苔面积与轮廓面积之比α、初算颗粒总面积与轮廓面积之比γ以及平均面积，然后做平均面积^0.52π腐蚀运算，得到重计颗粒个数j；S3、将步骤S2获取的舌苔面积与轮廓面积之比α代入苔形数学模型，获取苔形指数Sh；S4、将步骤S2获取的初算颗粒总面积与轮廓面积之比γ及重计颗粒个数j代入苔质数学模型，获取苔质指数Gr；所述步骤S2中，舌苔取色范围＝[Rλ1]∩[Gλ2]∩[B255]的像素点，颗粒取色范围＝[Rλ3]∩[Gλ4]∩[B255]的像素点，平均面积＝初算颗粒总面积初算颗粒个数+1；所述步骤S3中苔形数学模型公式为：苔形指数Sh＝{e^Ф^2-e^[1-A^2]}e^[1-A^12]×e^|Δμ|；其中，A＝α×[α×α-Ф+Ф]，舌苔舌质色差Δμ＝苔色μ-质色μ苔色μ+质色μ；其中，μ＝∮R×0.299+G×0.587+B×0.144；所述步骤S4中苔质数学模型公式为：苔质指数Gr＝{[e^γe^α]×α-{e^[π4×Ф^2×Ф]e^Ф}×Ф}{[LNj+e]e}；所述苔形数学模型公式及苔质数学模型公式中，e为自然对数的底数，且e≈2.718； λ1、λ2、λ3、λ4＝0～255。

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