一种提取舌像的加博纹理特征的方法、装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始舌像图像数据对应的灰度图像数据，计算所述灰度图像上每一个像素与自身所处区域的相似度数据；通过所述相似度数据计算所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据；对所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据进行分割并计算加博滤波器响应数据，通过所述加博滤波器响应数据得到所述原始舌像图像数据对应的加博纹理特征值。2.根据权利要求1所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述获取原始舌像图像数据对应的灰度图像数据，计算所述灰度图像上每一个像素与自身所处区域的相似度数据包括：获取原始舌像图像数据，将所述原始舌像图像数据转换为灰度图像数据；获取所述灰度图像中每一个像素与自身所处区域内的像素之间的灰度值的差值；将所述灰度值的差值与预设的阈值参数进行比较，根据比较结果生成每一个像素与自身所处区域内的像素的相似度数据。3.根据权利要求2所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述将所述灰度值的差值与预设的阈值参数进行比较，根据比较结果生成每一个像素与自身所处区域内的像素的相似度数据包括：将所述灰度值的差值与预设的阈值参数进行比较；当所述灰度值的差值小于或者等于预设的阈值参数时，确定所述像素与自身所处区域内的像素的相似度为第一取值；当所述灰度值的差值大于预设的阈值参数时，确定所述像素与自身所处区域内的像素的相似度取值为第二取值。4.根据权利要求1所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述通过所述相似度数据计算所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据包括：对所述相似度数据进行加权求和，将所述加权求和的结果作为所述像素的纹理增强滤波器响应数据通过确定每一个像素的纹理增强滤波器响应数据得到所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据。5.根据权利要求1所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述对所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据进行分割并计算加博滤波器响应数据，通过所述加博滤波器响应数据得到所述原始舌像图像数据对应的加博纹理特征值包括：在所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据上分割出预设数量、大小的若干个目标块；计算每一个目标快的加博滤波融合响应值；通过每一个目标快的加博滤波融合响应值输出每一个目标快对应的加博纹理特征值。6.根据权利要求5所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述计算每一个目标快的加博滤波融合响应值包括：将所述目标块分别与不同尺度和方向的加博滤波器进行卷积，获取每个滤波器基于所述目标块生成的加博滤波器响应值；对所述目标块在不同尺度和方向的加博滤波器下得到的所有加博滤波器响应值进行
融合，并将融合后得到的加博滤波器响应值作为所述目标块的加博滤波器融合响应值。7.根据权利要求6所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述对所述目标块在不同尺度和方向的加博滤波器下得到的所有加博滤波器响应值进行融合，并将融合后得到的加博滤波器响应值作为所述目标块的加博滤波器融合响应值包括：通过逐像素选择每个像素在不同尺度、方向上的加博滤波器响应值的最大值，以实现融合所述目标块的所有加博滤波器响应值，并将融合后得到的加博滤波器响应值作为所述目标块的加博滤波器融合响应值。8.根据权利要求5所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法，其特征在于，所述通过每一个目标快的加博滤波融合响应值输出每一个目标快对应的加博纹理特征值包括：计算所述目标块的加博滤波器融合响应值的平均值，将计算出的平均值作为所述目标块在所述原始舌像图像数据中对应的区域的加博纹理特征值。9.一种提取舌像的加博纹理特征的装置，其特征在于，所述装置包括：计算模块，用于获取原始舌像图像数据对应的灰度图像数据，计算所述灰度图像上每一个像素与自身所处区域的相似度数据；响应模块，用于通过所述相似度数据计算所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据；纹理模块，用于对所述灰度图像的纹理增强滤波器响应数据进行分割并计算加博滤波器响应数据，通过所述加博滤波器响应数据得到所述原始舌像图像数据对应的加博纹理特征值。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有多条指令，其特征在于，所述指令适用于由处理器加载并执行，以实现上述权利要求1
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8任一所述的一种提取舌像的加博纹理特征的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种提取舌像的加博纹理特征的方法、装置及存储介质，通过使用基于非线性的纹理增强滤波器进行图像预处理，然后将纹理增强滤波器的响应数据作为加博滤波器的输入数据，以得到一种新型的加博纹理特征值。由于纹理增强滤波器是一种改进的宽线探测滤波器，它的响应数据不依赖于亮度信息，因此最后得到的新型的加博纹理特征值不会受到亮度信息的干扰，可以有效解决现有技术中加博纹理特征值的提取方法容易受到亮度漂移和反光点的干扰的问题。干扰的问题。干扰的问题。


技术研发人员：吴坚 宁之涵 张大鹏
受保护的技术使用者：深圳市大数据研究院
技术研发日：2021.06.21
技术公布日：2021/11/4