第一節　基于計算機視覺技術的中醫望診圖像采集

一、圖像采集的環境要求和注意事項

在中醫“四診”中，望診可以通過計算機視覺技術來智能化中醫診斷。望診是中醫診斷疾病的重要依據之一，其包括舌診、面診等幾方面。在面診過程中，中醫主要通過觀察患者的面色進行診斷。面色包括色和澤，色是指青、赤、黃、白、黑五色，澤是指五色的榮潤與晦暗。健康人面色紅潤光澤，略微帶黃；患者的面色則往往發生相應的病理信息改變。中醫五行說中的五臟配五色理論認為，面部的不同色各有所主，青主肝，赤主心，黃主脾，白主肺，黑主腎；還認為青色主風、寒、痛、驚風等證，赤色主熱證，黃色主溫熱、寒濕、血虛等證，白色主虛寒證，黑色主寒、痛、勞損及血瘀等證。面部各部位色澤的信息，為診斷體內臟腑病變的定位與定性提供了部分依據。

在舌診過程中，中醫主要通過觀察患者的舌苔、舌質及舌形進行診斷。如苔薄，多見于疾病初起，病邪在表，病情輕淺；苔厚，則提示病邪入里，或內有食積痰濕，病情較重。舌質絳，多為熱入營血等。同時，不同性質的病邪，可常在舌上反映不同的變化。如黃苔多表示熱邪內盛；舌質有瘀點或瘀斑，往往是瘀血的征象。如果舌色變化，則可提示病勢進退。如舌苔由白轉黃變灰黑，多為病邪由表入里，由寒化熱，由輕轉重；若舌苔由燥轉潤，由厚變薄，則屬津液漸復，病邪漸退之象。

因此，可以通過采集患者面部及舌部的圖像數據來智能化中醫診斷。望診圖像信息采集前的環境要求如下：

1.確保光線的準確性　傳統的中醫利用視覺觀察面色和舌象，條件是要有足夠柔和的自然光，然而自然光是不斷變化著的，由于人眼具有顏色恒常性，有經驗的中醫師在自然光線稍微差一點時，也可以進行望診。但是圖像采集設備不具備人眼這一功能，所以在拍攝面色和舌象時，需要確保光線的準確性。

2.采集室內的溫度要適宜　適宜的溫度可以保證患者全身上下氣血暢通，皮膚和肌肉也會自然放松，患者真實的體征方能表現出來。而在溫度較低的環境下，患者全身氣血不暢，肌肉收縮，難以準確獲取患者的體征信息，會嚴重影響采集到的面診數據的準確性。

3.選擇合適的拍攝設備　不同拍攝設備得到的圖像數據會有較大的差距，為了便于智能化中醫望診，需要確保所采集數據的一致性。為了保證中醫望診數據的客觀真實，需要選取較為高清的拍攝設備。

4.設計合適的圖像采集箱　在面診數據采集過程中，不同的光源、溫度、物距等都會對圖像信息造成影響，從而導致中醫望診的不確定性，所以需要設計合適的圖像采集箱。圖像采集箱可以固定患者的位置，這樣可以避免患者面部及舌部數據受位置光距等客觀因素的影響。

二、如何獲取望診圖像

在中醫診斷數字化過程中，醫生一般通過患者的數字化圖像進行望診，望診可以通過計算機視覺技術獲取人體面色和舌象的客觀化。因此，根據以上所需環境要求，選取合適的環境及硬件設備來獲取望診圖像信息。

（一）光源的確定

一般認為，晴天上午10時左右的日光比較符合中醫對望診的要求，根據表3-1列出的自然光在不同時間的色溫值可知，上午10時左右的色溫約為5500K。另外，根據色溫與顯色指數的特性，色溫為5000～7000K，顯色指數Ra＞85，是比較合適望診的光照條件，因此選擇光源時應盡量滿足這一參數。

對于望診數據的采集，很難在固定時間的自然光下進行，因此，可以根據以上適合中醫望診的色溫和顯色指數來選取合適的光源。可供選擇的光源類型一般有鹵素燈、熒光燈和LED光源等。近年來較多的研究者使用白光發光二極管（LED）作為光源，LED光源具有顯色指數高、體積小、驅動電壓低、照度及色溫較為穩定等優點，能保證拍攝圖像時光照環境的均勻與穩定。各光源的主要性能如表3-2所示。經各光源性能對比分析，鹵素燈發熱大，會影響望診圖像的采集質量；熒光燈頻閃，易影響拍攝效果；多個LED燈組成的光源最為適合望診圖像數據的采集。

（二）溫度的確定

在望診數據采集中，適宜的溫度才能使患者的真實體征表現出來。因此，應保持數據采集室內恒定的適宜溫度。

（三）拍攝設備的確定

一般來說，拍攝設備的像素應不低于200萬，像素越高，圖像清晰度越高。現階段一般選擇高清攝像頭和單反相機作為拍攝設備。高清攝像頭雖然體積小，控制方便，成本低，但是圖像質量不及單反相機，因此，更應選取單反相機作為圖像采集拍攝設備。

1.相機鏡頭的選擇　鏡頭的主要作用是折射光線，在焦點平面上匯聚成清晰的畫面。由鏡頭中心到焦點的距離叫焦距，焦距是鏡頭分類的重要標準。相機鏡頭一般分為定焦鏡頭和變焦鏡頭。定焦鏡頭的焦距固定不變，光學品質較為優秀；但變焦鏡頭焦距可以調節，給拍攝提供了極大的便利。由于面部和舌部圖像的采集需要近距離拍攝，且前期需要根據相機安裝位置的實際情況調整焦距，所以選擇變焦鏡頭。

2.相機的設置　單反相機拍攝圖像時，應該預先設置好相機的各項操作功能（主要包括鏡頭焦距、曝光模式、測光方式、光圈系數、快門速度、景深等），然后取景、對焦和測光。拍攝距離較近時，景深會自然變小，而面部和舌部圖像的采集對于景深有較嚴格的要求，所以通過縮小光圈來盡量延長景深。此外，拍攝圖像時，為了避免患者有瞬間的移動和抖動，快門速度不能太慢，因此，曝光模式選擇光圈優先模式。中央重點測光適合被攝主體位于畫面中央區域，既能突出主體又兼顧周圍環境，在采集患者面部和舌部圖像時，畫面的位置正好處于中央重點測光的范圍內，因此測光方式選擇中央重點測光。當相機測光后獲得一定的曝光量，只需設置好光圈系數，快門速度根據曝光量可自行調節。單反相機的參數設置可參考表3-3。

（四）圖像采集箱的設計

圖像采集箱可以確保光源的準確性，并具有固定作用，確保望診數據采集的一致性。箱體內部通過一塊隔板分為前后兩個空間，前面為光源照亮區域，后端為相機、電源等的安裝空間。隔板上需要安裝確定的光源；在隔板的中心位置需要設置一個大于相機鏡頭的孔，用于拍攝。箱體的前端是人臉貼附的一塊面板，所以需要開出滿足人臉要求的橢圓孔對人臉進行定位，且隔板距前端面板距離250mm，符合圖像采集設備的物距需求。經過如上設置后，可以通過圖像采集箱來獲得患者面部和舌部圖像信息用于智能化中醫望診，圖像采集箱的整體結構如圖3-1所示。

三、獲取滿足特征提取的圖像

在中醫采集到望診所需的面部及舌部圖像后，需要對圖像數據進行包括舌在人臉中的定位、舌在復雜環境中的分割提取和舌的苔質分離的預處理，這些步驟是之后進行面色、舌象特征提取的基礎。

（一）舌體圖像分割

舌體的自動分割在望診客觀化研究中具有至關重要的地位，其需要將舌體的輪廓識別出來，便于后續的舌質、舌苔分離和特征提取分析過程。

1.基于閾值的分割方法　是目前最為簡單、最為廣泛的并行區域分割技術。在應用中通過分析圖像灰度直方圖獲取其波峰及波谷，各組波峰及波谷均為圖像一類區域表現，能夠獲得圖像一類目標或多個目標閾值，在閾值的分析下也就能夠獲取圖像一個或若干個部分的信息。在對不同類信息實施區分過程中也就可以實現對同類信息的合并，歸類為同一類物體，以此實現對圖形的目標區域劃分。

2.基于區域的分割方法　圖像分割中常見的一種分割方法就是區域生長法，其主要機理是由某個特定屬性的像素為原點，周圍相鄰的像素與原點進行對比，將具有相似性質的點合并到區域內，直到沒有滿足條件的像素為止。因此，第一個像素的特性決定了區域生長的好壞。簡而言之，由某個像素點向外輻射一定條件內的距離，這將得到一個區域，從而能夠進行下一步的分割操作。

3.基于聚類的分割方法　聚類就是將未知類數據在不同類或簇中實施分類的過程，其中集中在同一類中的對象相似性比較高，不同類對象間存在較大的相異性。基于聚類的分割算法是依照相應特征空間實現對圖像時域中像素的聚類分析，對于存在有相同特征像素的所處特征空間也就能夠實施聚類，也可以實施分割。

利用以上三種分割方法可以實現對舌象的精確分割。

（二）基于K-均值聚類的舌質、舌苔圖像分離

在中醫學相關研究中，舌診是醫生分析和診斷疾病的重要依據，考察的對象主要是舌頭的形狀、色澤，舌苔的厚薄、顏色及舌質、舌苔的分布狀態等。利用計算機圖像處理技術對分割后的舌體圖像進行苔質分離，有利于進一步實現舌苔與舌質的特征提取與分析，對舌診的智能化研究具有重要意義。

CIELab顏色空間中的a分量對舌質圖像中的紅色很敏感，且該顏色空間的顏色變化均勻，因此可采用基于a分量的K-均值聚類算法實現舌質、舌苔的分離。該方法的流程圖如圖3-2所示。

苔質分離過程主要實現步驟如下：

（1）首先將輸入的分割舌體圖像進行CIELab顏色空間轉換，并使用大津算法對a分量的舌體圖像進行二值化。

（2）在二值化后的舌體圖像中選取合適的種子點，對提取的a分量的舌體圖像進行K-均值聚類。

（3）基于K-均值聚類方法，不斷調整聚類中心，得到最優的聚類結果，生成舌質與舌苔的Mask。

（4）利用生成的Mask從原始舌體分割圖像中獲取對應的舌質與舌苔圖像。