基于彩色图像的面色疾病诊断方法研究

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1、硕士学位论文基于彩色图像的面色疾病诊断方法研究FACIALDISEASEDIAGNOSISMETHODRESEARCHBASEDONCOLORIMAGE樊明杰哈尔滨工业大学2010年12月国内图书分类号：TP319.4学校代码：10213国际图书分类号：004.931密级：公开工学硕士学位论文基于彩色图像的面色疾病诊断方法研究硕士研究生：樊明杰导师：卢光明申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2010年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP319.4U.D.C

2、:004.931DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringFACIALDISEASEDIAGNOSISMETHODRESEARCHBASEDONCOLORIMAGECandidate:FanMingjieSupervisor:LuGuangmingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerScienceandTechnologyAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDat

3、eofDefence:December,2010Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要望面色是望诊的重要内容之一，指医生通过观察患者颜面五官的色泽变化，来判断整体及各相应内脏的健康状况，从而为我们的诊断和治疗提供依据。中医认为：“色为气血所荣，面为气之所凑，气血变幻，色即应之，色之最贵莫显于面，故望诊首察色，察色必重于面也”。这充分说明面部色诊在中医诊法中的重要性。但传统面色诊法主要是通过医生直观目测面色、语言描述和

4、经验辨析面色，其诊断结果既受医生的知识水平、思维能力和诊断技能的限制，临床上缺乏客观评价标准。面诊现代化是利用计算机自动分析面部特征给出初步诊断结果，由于人脸图像信号获取的环境要素不稳定，常常使得人脸图片颜色不一致，需要进行颜色校正加以修正，然而在颜色校正中需要提取校正色卡的颜色值。另外，关于人脸感兴趣区域的提取的准确性有待改进，并且颜色特征提取还有改进和提升的空间，分类器设计不够合理，使得分类精度较低。本文主要针对上述问题提出解决方案，有以下内容：（1）色卡自动提取策略：在颜色校正前需要知道校正色卡中的颜色值，所以需要提取

5、这些颜色值。针对色卡的特点，提出了两种提取方法：一种是基于色卡中色块的位置关系进行提取，另一种是基于颜色聚类和图像分割技术进行提取。（2）人脸感兴趣区域提取：针对本研究中心的第三代人脸采集设备采集的图像，以前设计的感兴趣区域提取算法存在区域定位不精确的问题。本文对其进行改进，采用类间方差最大的二值化阀值确定方法来二值化图像，大大提高了定位的准确性。（3）特征提取算法：针对以前提取的特征的空间维数大和分类的精度有待提高的情况，设计了两种特