摘要：颜色校正方法对促进中医舌、面诊的标准化发展具有重大意义。文章通过搜索近10年文献，从环境照明、拍照设备、色彩空间、色卡校正、算法实现方面对其进行综述，从而为舌、面诊标准化的理论与临床研究提供支持。建立符合中医理论常见颜色的标准舌、面象颜色校正方法，把理论及经验表达为可见的信息参量，这对获得真实、恒定的彩色重现效果，定量化的记录临床数据，实现交流互通，比较分析研究结果具有重大意义。

　　关键词：颜色校正;信息;舌诊;面诊;

　　随着人体生物特征识别技术广泛地应用于中医学[1,2]，其为舌、面象图片颜色校正提供了技术支持，根据具体的应用需求，在一定的优化准则下，实现符合要求的彩色重现。经过近10年文献查询，舌、面象图片颜色校正方法的研究主要集中在下面几个方面。

　　利用环境照明条件实现颜色校正

　　不同的光源对颜色视觉有不同的影响。为了统一颜色测量标准，国际照明委员会规定了标准照明体和标准光源，并推荐使用D65光源。其光谱能量分布代表300～830nm光谱范围内的天然日光，具有很好的显色性。封闭环境下的中医舌、面象分析仪中采用D65或D50等标准光源。蔡轶珩等[3]提出了新型舌象分析仪采集装置的设计方法，采用数码相机自带的闪光灯作为仪器光源，减小仪器体积，提高了电气安全性；采用积分球照明几何条件，提高了光照均匀性，确保颜色精确度。邸丹等[4]设计了手持式舌象仪，该仪器较小的封闭环境模拟自然光照，利用数字成像设备采集舌图像，再对舌图像进行特征提取，报告舌象分析结果。都骏成[5]利用硬件系统的屏蔽箱、标准光源，制造标准采集环境，建立了基于优化分割算法及特征提取算法的舌诊系统分析软件。彭瑜[6]利用标准环境采集设备对面象进行质量评价和校正，对慢性乙型肝炎患者进行面色望诊分析。宫爱民等[7]将背光模组技术应用于标准光源环境设计，实现对舌、面图像的颜色校正。

　　尽管D65等标准光源能够模拟天然日光，但与自然照明条件还有明显不同，给真实彩色重现带来困难。此外，光源的布置方式、距离等条件也是决定彩色重现效果的重要因素。中医舌、面象分析仪的设计中考虑了拍摄环境的封闭性和光源的标准化，但由于操作的需要，这不可能绝对封闭。当外界光源变化时，仍然对重现的彩色产生影响。此外，设备噪声产生的影响也是不可避免的。

　　利用拍照设备实现颜色校正

　　由数码相机的成像原理可知，物体上的反射光入射到相机，经过相机的光学部分、光电转换部分、信号处理部分，最终形成图像数据。设备各通道的光敏特性不同，对同一入射光将得到不同的颜色值。同一数码相机随时间的增长，其光敏特性也会变化。在获取舌、面象数据的过程中，数码相机对颜色进行校正处理[8]，不同的采集设备对图像颜色的处理方式不同，使得同一舌、面颜色，在同一采集环境下，不同设备会获得不同的数字化图像结果。在颜色空间的选取上，由于RGB颜色空间是设备相关空间[9]，从数码相机得到的舌、面图颜色数据就是RGB色度值，但是由于RGB颜色空间会随着不同设备而改变，将会导致舌、面图颜色的失真，不能实现数据的共享，而且并非属于人眼视觉度量空间，因此不能直接利用RGB颜色空间进行舌、面色数据的计算分析，必须借助CIE 1931 XYZ、Lab、Luv和LCH等过渡性的转换空间，才能保证颜色数据的唯一性，这需要对相机进行色彩管理，以减小由于不同环境、不同相机、不同设置产生的色彩偏差。

　　利用色彩空间实现颜色校正

　　刘齐等[10]提出了一种中医舌诊图像的偏色检测及其颜色校正方法，首先根据舌诊图像的颜色分布特征，在Lab颜色空间采用基于等效圆的方法进行偏色检测，然后采用灰度世界和完美反射相结合的颜色校正方法对舌诊图像进行处理。阚红星等[11]对色差校正后的舌象，运用快速K均值聚类方法分离图像背景区域与舌体区域，再对舌体区域图像进行疾病证型的识别。张菁[12]通过彩色图像采集设备采集数据，在RGB-Lab颜色空间借助多项式回归以及神经网络的相关算法建立一个颜色复原修正模型，对采集到的图像色彩进行修正复原。许家佗等[13]尝试建立一种自然光条件下基于Lab色差校正的舌象采集分析系统，观测色差校正方法的舌象颜色分类规律，通过Nikon Capture NX软件进行图像色差校正，并应用Lab均匀色空间对校正后的舌象进行颜色分类与定量分析。

　　文献描述的色彩空间校正

　　颜色管理模式具有多样性，但舌、面像分析结果多数为颜色的一维数据，即分别得出R值、G值、B值、或L值、a值、b值等单一参量的均值和标准差，并进行差异比较和统计分析，说明疾病中望色数值的差异与某个参数有关[14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27]。这一结果使得文献使用者对舌、面颜色没有直观的认识，理解方式因人而异。曹美玲等[28]综述了基于ICC标准的色彩管理技术，推出了基于ICC标准的彩色校正算法，并应用到新型舌象仪的彩色校正中，色彩的还原度有所提高。

　　利用色卡实现颜色校正孙祥栋[29]通过分析不同色彩空间模型下舌象特征表达的特点，确定RGB和HSI模型开展研究，在无参考色板辅助校正色差的情况下，提出白板作为色标模式的颜色校正方法。张璐瑶[30]采用色卡颜色校正方法解决彩色舌图像不同采集批次间色差问题，利用图像识别方法实现2型糖尿病气阴两虚夹瘀证的分类识别。黄勃[31]提出在舌象颜色计算机特征分析的预处理流程中，利用舌象颜色校正专用色卡对图像颜色进行校正。近年来，卡内基·梅隆大学等在开放环境下对舌图像颜色校正方面进行了一些初步的尝试。Yang Cai[32]将孟塞尔色卡放置在舌体下，并和舌体一起拍摄，采用线性映射模型进行颜色校正。这种方法能减少颜色的标准值和预测值之间的误差。Li-jun Jiang等[33]也采用类似方法对舌图像进行颜色校正。

　　以上研究对舌、面图像进行校色，校正的结果却不相同，没有形成规范化标准化色卡校正方法，色彩管理的精度不同，获得的舌、面色数据各有差别，很难推广使用。

　　利用计算机算法实现颜色校正

　　在暗箱或暗室等封闭环境下常用的颜色校正方法主要有[34,35,36,37,38]：基于色貌评价的多项式回归颜色校正方法、基于综合寻优的多项式回归颜色校正方法、基于偏最小二乘回归的颜色校正方法、基于感兴趣色域的颜色校正方法、基于三维查找表颜色校正方法等。校正方法都是针对特定的采集环境，但采集设备的更新及老化等都会影响颜色校正的效果，因此要重新调整校正模型参数。虽然多项式回归校正模型在特定的舌、面象采集环境中可以得到较好的校正效果，但当采集设备改变时，得到的颜色校正效果也会有较大差别。开放环境下舌、面图像的颜色校正具有较大意义，但由于自然光受时间、地点、天气、环境等因素的影响，在色温、光谱功率分布等方面会有动态的变化。相对于封闭环境下稳定的光照条件，开放环境下的光照条件变得不稳定、不可控，而封闭环境下相对成熟的一些颜色校正方法也难以直接应用于开放环境，开放环境下的颜色校正主要有屠立平等[39]、张志枫等[40]自然光下的舌象颜色校正，其他复杂环境的舌、面象颜色校正鲜见报道。

　　现状

　　上述国内外学者对舌、面诊图像采集与校正方法进行了研究，取得了一定进展，但仍存在不足：(1)目前舌、面诊仪器照明条件与天然日光仍存在差异（光源色域、布置方式、距离等），给真实彩色的重现带来困难；(2)目前颜色校正方法多样，采用的校正色卡色域不符合中医临床望诊范围，色彩管理的精度不同，获得的舌、面诊图像数据各有差别，很难推广使用；(3)研究机构间舌、面诊图像校正模型不同，应用采集的仪器各异，无法比较分析，舌、面诊仪器的诊断结果公认性不强；(4)目前未见公开的舌、面诊图像或数据库，离临床推广应用尚有很大的距离，急需建立不同舌、面诊图像数据库，公开使用，得到专家共识，建立统一的中医舌、面诊图像数字化客观标准。

　　展望

　　舌、面颜色是舌、面诊中最直观的特征，而采集到的舌、面数字图像颜色，往往与在自然光线下的颜色并不一致，在后续的每个环节中，这种差异也被逐步放大，甚至影响最终的诊断结果。针对上述问题，本课题组对近些年的舌、面诊采集仪器，颜色校正、分析系统及客观化舌、面诊图像数据与疾病进行了相关研究，积累了不同地区和民族的舌、面诊图像，建立了舌、面图像采集装置和规范化的采集量表，对舌、面诊图像的标准色卡研究进行了探索。本研究结合中医诊断领域和信息科学领域发展的优势，在既往研究舌、面诊经验的基础上，以中医理论和临床实践为指导，通过色度学对比还原、计算机模式识别、深度学习等方法，建立标准的舌、面象色卡及颜色校正方法，实现舌、面颜色信息的真实还原，同时建立符合中医理论常见颜色的舌、面象图片数据库，并公开数据信息，供同行专家共同研究，完善中医望诊客观化标准。这将对中医望诊信息化及交流便宜性起到积极作用，并为中医药标准化提供强有力的支持。

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