一种基于D-Resnet的高光谱中医舌苔舌质分类方法

摘要

一种基于D‑Resnet的高光谱中医舌苔舌质分类方法，涉及计算机视觉领域。基于RGB颜色空间的舌苔舌质分类，信息量不足，而高光谱舌像蕴含大量的光谱以及空间信息，通过提取舌象某一区域的光谱反射率变化情况结合高光谱图像提供的空间分布信息，从而实现人体的舌苔舌质分类。本发明提出一个端到端的D‑Resnet网络对高光谱舌图像进行分类，本发明先构造了密集连接模块(densely‑connected spectral block)提取光谱信息，随后构造了预激活瓶颈残差模块(pre‑activation bottleneck residual spatial block)提取空间信息。本发明实现了基于高光谱图像的舌苔舌质分类。