中医面诊客观化中若干图像分析技术研究

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中医学认为人体是一个有机整体,内在五脏六腑的病理变化或是心理变化,终会表现在脸上的相关区域,而面部的望诊最能洞察病机、掌握病情。故面诊是病症的定性、定位及预后的重要诊断依据之一,对其研究具有重要的诊断意义。随着国内外中医现代化和客观化的研究日益受到重视,加快中医诊断标准的客观化、现代化成为中医研究的当务之急。面诊作为中医诊断的重要内容,其客观化研究对于加快中医四诊的客观化研究步伐,有着十分紧迫而重要的意义。本文对中医面诊客观化中若干图像分析技术进行了研究,在前人研究的基础上,做了以下工作:第一章介绍了中医面诊及其研究背景和意义,阐述了面诊客观化研究现状,同时指出当前面诊客观化研究中存在的问题,并介绍了论文的研究内容。第二章介绍了人脸图像的采集环境及几种颜色空间,阐述了一些相关算法理论,包括Level Set理论、LDA、sLDA主题模型以及SVM算法。第三章对人脸分割进行了研究,提出了一种改进的Level Set算法。该算法主要有如下改进:(1)根据人脸在HSV与类YCbCr颜色空间的特性,自动确定人脸初始轮廓位置;(2)根据脸部与颈部交界处的特点,提出了一种边界增强方法;(3)为提高算法在弱边缘处的收敛性,构造基于区域的符号压力函数以取代水平集的边界停止函数。(4)使用高斯滤波过程取代符号距离函数来规则化水平集,极大提高了曲线的演化效率。第四章对进行脏腑反射区定位。(1)在分割出人脸的基础上,结合几何先验知识对图像进行预处理,排除外在因素的干扰,利用改进积分投影实现人眼初始定位,并得到鼻翼基底水平线;(2)根据眼睛区域在HSV空间中H分量的特性,结合人眼初始定位的结果,利用积分投影,成功定位瞳孔;(3)根据眼睛区域的颜色与肤色不同的特点,找出眼睛的轮廓,并定位内、外眦。第五章对五色识别分类进行了研究。利用量化颜色直方图来表征皮肤块,并引入sLDA方法将该特征构建成一个人脸肤色识别的模型,利用模型对肤色进行五色识别分类。第六章:对论文工作进行总结,提出其不足,并对课题研究进行了展望。
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 中医面诊简介第10-11页
    1.2 面诊的研究背景和意义第11-12页
    1.3 中医面诊客观化研究及现状第12-16页
        1.3.1 人脸图像采集第12-13页
        1.3.2 人脸分割第13页
        1.3.3 面部脏腑反射区域定位第13-14页
        1.3.4 面色提取识别第14-15页
        1.3.5 面部其他特征识别第15页
        1.3.6 面诊辨证推演第15-16页
    1.4 面诊客观化研究存在的问题第16-17页
    1.5 中医面诊客观化研究展望第17页
    1.6 论文主要研究内容第17-18页
    1.7 论文章节安排第18-20页
第二章 面诊客观化相关算法理论基础第20-32页
    2.1 人脸图像采集的标准环境第20页
    2.2 颜色空间第20-24页
        2.2.1 RGB 颜色空间第21-22页
        2.2.2 YCbCr 颜色空间第22-23页
        2.2.3 HSV 颜色空间第23-24页
    2.3 Level Set 理论第24-26页
    2.4 主题模型第26-30页
        2.4.1 LDA 主题模型第27-28页
        2.4.2 sLDA 主题模型第28-30页
    2.5 SVM 算法第30-31页
        2.5.1 线性 SVM第30页
        2.5.2 非线性 SVM第30-31页
        2.5.3 多分类 SVM第31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 面向中医面诊的人脸分割研究第32-44页
    3.1 前言第32-33页
    3.2 获取人脸初始化轮廓线第33-36页
    3.3 增强弱边缘特征第36-38页
    3.4 几何活动轮廓模型的 Level Set 表示第38-39页
    3.5 Level Set 的改进第39-40页
        3.5.1 符号压力函数的设计第39-40页
        3.5.2 改进 Level Set 表达式第40页
    3.6 基于改进 Level Set 的人脸分割第40-42页
    3.7 本章小结第42-44页
第四章 面部脏腑反射区定位第44-54页
    4.1 前言第44-46页
    4.2 人脸位置校准第46-50页
        4.2.1 基于改进积分投影的眼睛初始定位第46-48页
        4.2.2 瞳孔中心定位第48-49页
        4.2.3 人脸校准第49-50页
    4.3 其他特征点定位第50-52页
        4.3.1 内、外眦定位第50-52页
        4.3.2 鼻孔定位第52页
    4.4 面部脏腑反射区定位第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 基于半监督 LDA 的中医五色识别第54-61页
    5.1 前言第54-55页
    5.2 颜色特征提取第55-58页
        5.2.1 量化颜色直方图第55-56页
        5.2.2 试验结果与对比第56-58页
    5.3 基于 sLDA 的五色识别第58-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-64页
    6.1 工作总结第61-62页
    6.2 创新点第62页
    6.3 展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间的研究成果第69页
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