基于人臉彩色圖像的疾病診斷研究.pdf

1、在西方醫(yī)學(xué)蓬勃發(fā)展的今天，祖國醫(yī)學(xué)也在慢慢的走向世界。尤其是祖國醫(yī)學(xué)的無創(chuàng)傷性的診斷方式越來越受到人們的關(guān)注與認(rèn)可。面部的顏色是“望診”中待考察的非常重要的特征。傳統(tǒng)中醫(yī)面診的現(xiàn)代化研究是希望用計算機輔助給出診斷的結(jié)論。然而，中醫(yī)面診現(xiàn)代化卻面臨著一些技術(shù)上亟待解決的關(guān)鍵問題，首先對人臉圖像信號獲取環(huán)境中各種要素的設(shè)計和選擇依據(jù)方面研究較少，使得人臉圖像顏色信號的準(zhǔn)確率較低。其次，由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同環(huán)境下采集到的人臉圖像樣本差異較

2、大，樣本之間無法通用。最后，目前可參考的面診的預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析算法很少，尚未完全滿足目前后續(xù)人臉圖像特征量化和客觀化分析的需要。
　　為了解決上述問題，本論文主要從顏色的形成原理和生物醫(yī)學(xué)的角度出發(fā)，對中醫(yī)面診現(xiàn)代化過程中人臉圖像信號獲取，預(yù)處理和模式分類等內(nèi)容進行了初步的研究，并針對上述問題提出了一系列解決方案，主要包括：
　　(1)人臉圖像信號獲取策略：在借鑒了前兩代面相采集設(shè)備的經(jīng)驗教訓(xùn)的基礎(chǔ)上，從人眼視覺和機器視覺角

3、度對中醫(yī)面相診斷的視覺模型進行系統(tǒng)的分析，確定了光源以及光學(xué)傳感器等要素的設(shè)計和選擇依據(jù)。設(shè)計了一套顯色性更好的人臉圖像采集設(shè)備。
　　(2)人臉定位分割算法：針對第一代人臉采集設(shè)備所采集的圖像樣本，根據(jù)其人臉區(qū)域和背景區(qū)域的顏色特性，設(shè)計了一套利用皮膚聚類模型的人臉定位分割算法。相對于上一代定位分割算法，其具有更快的執(zhí)行速度，更高的定位分割率優(yōu)點。
　　(3)系統(tǒng)相關(guān)策略：針對圖像采集選擇滿足我們需要的視頻采集卡，針對面診