matlab舌象识别系统

### 使用Matlab构建舌象识别系统 #### 构建流程概述 舌象识别作为传统中医诊断的重要组成部分，在现代医学研究中也逐渐受到重视。为了利用计算机视觉技术辅助医生进行更精确的判断，可以采用机器学习方法来处理图像数据。对于基于Matlab平台开发舌象识别系统而言，主要涉及以下几个方面的工作： - 数据预处理阶段：读取并调整输入图片尺寸至统一标准；去除噪声干扰因素； - 特征提取环节：运用灰度共生矩阵(GLCM)[^1] 或者局部二值模式(LBP)算法获取纹理特征向量； - 训练分类器部分：选用支持向量机(SVM)，K近邻(KNN)等模型完成最终预测。 #### 实现步骤详解 ##### 准备工作环境与加载样本集 确保安装了必要的工具箱如Image Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox 。接着通过`imageDatastore()`函数导入训练测试两组不同状态舌头的照片文件夹路径。 ```matlab % 设置图像存储位置 trainFolder = 'path_to_train_images'; testFolder = 'path_to_test_images'; % 创建 imageDatastore 对象用于管理大量图像集合 imdsTrain = imageDatastore(trainFolder, ... 'IncludeSubfolders', true, ... 'LabelSource', 'foldernames'); imdsTest = imageDatastore(testFolder, ... 'IncludeSubfolders', true, ... 'LabelSource', 'foldernames'); ``` ##### 图像增强及标准化操作 针对原始采集到的数据可能存在光照不均等问题，可借助直方图均衡化、对比度拉伸等方式改善质量。同时设定固定的分辨率大小以便后续计算过程顺利开展。 ```matlab augmenter = augmenter = imageDataAugmenter(... 'RandRotation', [-5 5], ... % 随机旋转角度范围(-5°~+5°) 'RandXTranslation', [-0.1 0.1],... % X轴方向平移比例[-10%, +10%] 'FillValues', mean(imread(fullfile(trainFolder,'sample.jpg'))(:))); resizedImgs = augmentedImageDatastore([height width], imdsTrain, 'DataAugmentation', augmenter); ``` 此处需要注意的是，具体参数设置需依据实际应用场景灵活调整。 ##### 提取有效表征信息 考虑到舌头表面结构复杂多变的特点，单纯依靠颜色分布难以满足需求。因此引入GLCM分析法测量相邻像素间的关系强度变化趋势，从而反映整体形态学特性。 ```matlab glcmFeatures = []; for i=1:length(resizedImgs.Files) img = readimage(resizedImgs,i); glcm = graycomatrix(img, 'NumLevels', 8, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0]); stats = graycoprops(glcm, {'contrast','correlation'}); featureVector = [stats.Contrast stats.Correlation]; glcmFeatures(i,:) = featureVector; end ``` 上述代码片段展示了如何逐帧遍历所有待测对象，并调用内置命令求解对应统计指标值形成一维数组保存起来供下一步骤调用。 ##### 建立判别机制 最后一步则是挑选合适的监督式学习框架来进行类别归属判定。这里推荐尝试SVM核函数优化方案以期达到更好的泛化性能表现。 ```matlab templateIdx = randperm(length(glcmFeatures), round(numel(glcmFeatures)*0.7)); templates = glcmFeatures(templateIdx,:); labels = resizedImgs.Labels(templateIdx); mdl = fitcsvm(templates, labels, 'KernelFunction', 'rbf',... 'Standardize',true,... 'ClassNames',{'healthy';'unhealthy'},... 'BoxConstraint',1,... 'KernelScale','auto'); predictedLabels = predict(mdl, glcmFeatures(~ismember((1:numel(glcmFeatures))', templateIdx))); confusionchart(categorical(predictedLabels), categorical(labels(~ismember((1:numel(glcmFeatures))', templateIdx)))); ``` 这段脚本实现了随机划分训练验证子集的功能，并据此拟合最优超平面边界条件进而评估其准确性高低情况。