發(fā)布時間：2018-12-13 02:46

【摘要】：目的:建立中藥材牛膝、川牛膝、防風橫切面顯微圖像的拼接方法,提取中藥材的組織分布特征。由牛膝、川牛膝、防風藥材圖像,提取中藥材的性狀特征。結合多種數(shù)字圖像處理技術,建立以中藥材的組織特征、性狀特征為參數(shù)的藥材鑒定系統(tǒng),實現(xiàn)中藥材圖像的模式識別,為中藥鑒定的研究提供新思路、新方法。方法:組織特征提取、識別方法:取藥材樣品中段,以聚乙二醇包埋制片法制成橫切片。用顯微鏡和電子目鏡依次拍攝整個橫切片的顯微圖像。以Matlab為編程平臺,采用基于金字塔式分層搜索策略的塊匹配法進行圖像配準,用基于直接平均灰度調整的小波融合算法進行圖像融合,完成藥材的顯微圖像拼接。運用基于改進的四個方向邊緣檢測sobel算子和數(shù)學形態(tài)學開閉運算進行顯微圖像的分割、特征提取,用BP神經網(wǎng)絡法、貝葉斯分類法、k-近鄰分類法進行特征的模式識別。性狀特征提取、識別方法:采用相機拍攝藥材的圖像,以Matlab為編程平臺,采用基于hsv顏色空間的s分量最佳閾值分割法進行藥材圖像的分割、特征提取,用BP神經網(wǎng)絡法、貝葉斯分類法、k-近鄰分類法進行特征的模式識別。最后構建基于Matlab編程平臺的藥材組織特征、性狀特征從圖像提取到模式識別的GUI。結果:(1)建立了中藥材牛膝、川牛膝、防風橫切面顯微圖像的拼接方法。(2)建立了基于Matlab編程平臺的牛膝、川牛膝、防風不同藥材顯微圖像拼接的GUI以及中藥材模式識別的GUI。(3)采用k-近鄰分類法、貝葉斯分類法、BP神經網(wǎng)絡法識別藥材特征。在組織特征上,隨機選取不同的訓練樣本,三種模式識別方法對藥材的平均識別率分別為93.8%、98.2%、94.7%(n = 75);在性狀特征上,隨機選取不同的訓練樣本,三種模式識別方法對藥材的平均識別率分別為64.2%、91.78%、96.22%(n= 150);同時在綜合組織特征和性狀特征上,隨機選取不同的訓練樣本,三種模式識別方法對藥材的平均識別率分別為91.6%、99.6%、94.7%(n = 75)。實驗中采用貝葉斯分類法對綜合藥材組織特征與性狀特征的樣本識別率最高(識別率=99.6%)。結論:顯微圖像拼接中采用基于金字塔式分層搜索策略的塊匹配進行圖像配準,用基于直接平均灰度調整的小波融合算法進行圖像融合既保證了圖像拼接的速度,又保證了圖像拼接的精度,可用于中藥材橫切面顯微圖像的拼接。選用的特征提取方法簡便、快捷,適合多種圖像的分割以及中藥材鑒定特征的描述。比較了多種模式識別方法在不同藥材特征上的識別結果,采用貝葉斯分類法識別藥材的性狀特征與組織特征獲得的識別率最高,為中藥材自動化識別的方法選擇提供依據(jù)。構建的中藥材自動化識別GUI是一種人機交互的圖形用戶界面,省去了繁瑣的程序代碼處理,為中藥材的自動化識別提供了更加方便、快捷的操作。
[Abstract]:Objective: to establish a method of stitching the microimages of Radix Achyranthes bidentata, Radix Achyranthes bidentata and Radix Astragali on cross section, and to extract the tissue distribution characteristics of Chinese medicinal materials. The characters of Chinese medicinal materials were extracted from the images of Radix Achyranthes bidentata, Radix Achyranthes bidentata and Radix Fangfeng. Combined with various digital image processing techniques, a medicinal identification system based on the tissue and character characteristics of Chinese medicinal materials was established to realize pattern recognition of traditional Chinese medicine images and to provide new ideas and methods for the study of traditional Chinese medicine identification. Methods: the method of tissue feature extraction and identification was as follows: the middle part of the sample was prepared by polyethylene glycol embedding method. Microscope and electronic eyepiece were used to photograph the whole transverse slice in turn. Using Matlab as the programming platform, the block matching method based on pyramid hierarchical search strategy is used for image registration, and the wavelet fusion algorithm based on direct average gray level adjustment is used for image fusion to complete the microscopic image mosaic of medicinal materials. The sobel operator based on improved four-direction edge detection and mathematical morphology are used to segment and extract the microscopic image. The pattern recognition is carried out by BP neural network method Bayesian classification method and k-nearest neighbor classification method. The method of character feature extraction and recognition: taking the image of medicinal materials by camera, taking Matlab as the programming platform, using the best threshold segmentation method of s component based on hsv color space to segment the image of medicinal materials, extracting the feature, using BP neural network method. Bayesian classification and K-nearest neighbor classification are used for feature recognition. Finally, a GUI. based on Matlab programming platform is constructed for the tissue features of medicinal materials and character features from image extraction to pattern recognition. Results: (1) the methods of stitching the microimages of Radix Achyranthes bidentata, Radix Achyranthes bidentata and Radix angelicae officinalis were established. (2) the Matlab programming platform was established for the mosaic of the images of Achyranthes bidentata and Radix Achyranthes bidentata. GUI of different medicinal materials and GUI. (3) of pattern recognition of Chinese medicinal materials were identified by using k- nearest neighbor classification, Bayesian classification and BP neural network method. In terms of tissue characteristics, different training samples were randomly selected. The average recognition rate of the three pattern recognition methods for medicinal materials was 93.898. 2% (n = 75). In terms of traits, different training samples were randomly selected. The average recognition rate of the three pattern recognition methods was 91.78% (n = 150), and the average recognition rate was 91.78% (n = 150). At the same time, the average recognition rate of the three pattern recognition methods for medicinal materials was 91.6% and 99.6% (n = 75), respectively, on the basis of the comprehensive tissue and character characteristics, and different training samples were selected randomly. The average recognition rates of the three pattern recognition methods were 91.6% and 99.6% (n = 75), respectively. In the experiment, Bayesian classification method was used to identify the samples with the highest recognition rate (99.6%). Conclusion: in microscopic image mosaic, block matching based on pyramid hierarchical search strategy is used for image registration, and wavelet fusion algorithm based on direct average gray level adjustment can ensure the speed of image stitching. The precision of image stitching is guaranteed, and it can be used in cross-section micro-image of Chinese herbal medicine. The selected feature extraction method is simple, fast and suitable for segmentation of various images and description of identification features of Chinese medicinal materials. The results of different pattern recognition methods in different medicinal materials were compared. Bayesian classification was used to identify the characters and tissue characteristics of medicinal materials, which provided the basis for the automatic identification of Chinese medicinal materials. The automatic identification GUI is a graphical user interface with human-computer interaction, which eliminates the tedious program code processing, and provides a more convenient and quick operation for automatic identification of Chinese medicinal materials.
【學位授予單位】：廣州中醫(yī)藥大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R282.5;TP391.41

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