摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种舌像特征分析方法及系统。方法包括:获取包括高光谱图像、可见光图像以及动态舌部图像的舌面多模态图像数据;对可见光图像以及动态舌部图像进行高频分量放大处理;分别从高光谱图像、处理后的可见光图像以及动态舌部图像中提取舌部区域,并对提取的舌部区域进行图像配准;采用深度神经网络分别对舌面多模态图像数据中配准后的舌部区域进行特征提取,得到舌部光谱特征、静态舌部特征以及舌颤特征,并进行融合,得到融合舌像特征数据;采用深度神经网络对融合舌像特征数据进行分析,并预测当前舌像的中医分析结果,降低对复杂网络结构的依赖,提高了舌部特征的融合效果以及分析结果的准确性。
技术关键词
可见光图像
特征分析方法
多模态图像数据
深度神经网络
动态
矩阵
傅里叶变换算法
掩膜
双分支卷积神经网络
图像配准
频率
图像处理模块
轮廓参数
三维卷积神经网络
特征分析系统
点对点
舌体特征
通道
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习系统
道路标线
多模块
多任务联合训练
弱监督语义分割
系统动力学模型
动态变化模型
元胞自动机模型
高分辨率遥感影像
气候
激光点云数据
障碍物识别
避障机器人
导航坐标系
滤波
语音降噪方法
稳态噪音
带噪语音信号
脉冲噪音
降噪算法
数据动态监控
消防站
火灾
状态监控单元
分析系统