1.一种基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对舌图像在HSI颜色空间中的色调Hue分量进行变换,使得变换后舌体和上嘴唇的色调分量与其近邻组织间存在色调差异；

步骤S2：在变换后的色调分量上执行图像阈值分割，获得二值化分割结果，对二值化分割结果执行形态学运算后提取出包含真实舌体和上嘴唇的初始舌体区域；

步骤S3：对初始舌体区域进行修正，选择两种图像阈值分割方法，将两种图像阈值分割方法分割结果中的一个用于分离真实舌体区域和上嘴唇区域，从而得到舌图像的最终分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：步骤S1包括以下具体步骤：步骤S11：通过以下公式将一幅图像从RGB颜色空间映射到HSI颜色空间，其中，在公式(1)-(4)中，R、G和B分别代表图像的红色、绿色和蓝色分量；H、S、I分别代表图像的色调、饱和度和亮度；

步骤S12:对HSI颜色空间中图像的色调分量执行如下变换：

其中，Havg和Hmax分别表示图像所有像素点色调的平均值和最大值，(i,j)表示图像像素点坐标。

3.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：步骤S2中的在变换后的色调分量上执行图像阈值分割包括以下步骤：

在变换后的色调分量上执行如下的图像阈值分割，得到舌图像的二值化结果，其中，T＝VH′(αN).    (7)

在公式(7)中，VH’表示降序排序后的向量H'，N表示H'中元素的总数，α则是一个控制图像中目标像素点比例的参数，H′(i,j)为变换后的色调分量。

4.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：步骤S2中初始舌体区域的提取：首先在舌图像的二值化结果中搜索最大的目标区域，然后依次对最大目标区域进行膨胀、填充和腐蚀三种形态学操作后将其作为初始的舌体区域，初始舌体区域对应的二值图像被记为

5.根据权利要求4所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：膨胀和腐蚀操作采用半径为2的圆盘状结构元。

6.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：步骤S3中舌体区域修正算法包括以下步骤：确定舌根和上嘴唇之间的间隙区域；利用此间隙区域来分离舌体区域和上嘴唇区域；移除上嘴唇区域，以修正初始的舌体区域。

7.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：步骤S3中舌体区域修正算法具体包括以下步骤：步骤S31：对舌图像的红色分量执行两种图像阈值分割方法，记录两种阈值分割方法所得二值化分割结果为B1和B2，其中，1和0分别代表目标像素点和背景像素点；

步骤S32：根据下列公式执行每种图像阈值分割结果与上述初始舌体区域对应二值图像矩阵 的点积运算，结果记录为 和步骤S33：计算 和 中目标像素点的个数，分别记为N0、N1和N2，通过如下准则自适应地选择 和 中的一个用于后续处理；

步骤S34：找出 中最大的目标区域，并将其对应的二值图像矩阵记为

步骤S35：依次用半径为1到7的圆盘状结构元去腐蚀 直到腐蚀结果中拥有至少β个像素点的目标区域的个数大于等于2，将腐蚀结果记为 如果采用上述不同半径的结构元腐蚀所得结果中拥有至少β个像素点的目标区域的个数始终为1，就将半径为1的结构元对应的腐蚀结果作为 其中，β表示有效目标区域像素点个数的阈值；接着利用形态学腐蚀操作来扩大舌根与上嘴唇之间的间隙区域，以避免舌体与上嘴唇之间的连通阻碍舌体与上嘴唇的分离；

步骤S36：找到 中最大的目标区域，用Matlab的函数imfill填充其可能的内部孔洞，然后用生成 时所用的结构元来膨胀最大目标区域；如果膨胀后的最大目标区域所含像素点个数超过 中初始舌体目标区域像素点个数的一半，则将膨胀后的最大目标区域作为最终的舌体区域，否则，将 中的目标区域作为最终的舌体区域。

8.根据权利要求1所述的基于颜色分解和阈值技术的舌图像分割方法，其特征在于：最终的舌体区域是舌图像最终分割结果中唯一的目标区域。