目的:(1)利用藥材橫切面顯微圖像的灰度信息,構(gòu)建灰度匹配模板,實現(xiàn)與尺度及方位無關(guān)的中藥材樣品圖像的自動識別。(2)對藥材的性狀特征進(jìn)行客觀定量的描述,并通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)中藥種類的鑒別,為中藥鑒定智能化研究提供參考依據(jù)。方法:(1)隨機(jī)抽取藥材樣本用聚乙二醇假包埋法制片,結(jié)合顯微攝像技術(shù)采集藥材橫切面顯微圖像。利用圖像處理技術(shù),將拍攝得到的視野圖拼接融合為顯微橫切面完整圖。對顯微拼接圖進(jìn)行脫帽變換、形態(tài)學(xué)開閉運算、填充等操作得到二值圖。在二值掩模圖中獲取邊界點位置,同時基于藥材顯微組織特征的向心性確定中心點坐標(biāo),建立極坐標(biāo)系。從角向及徑向劃分網(wǎng)格,提取網(wǎng)格中灰度均值信息,創(chuàng)建原始模板。以70%的樣本進(jìn)行模板訓(xùn)練,15%的樣本進(jìn)行模板驗證,15%的樣本進(jìn)行模板測試。模板訓(xùn)練時,將訓(xùn)練樣的灰度均值信息在原始模板數(shù)字矩陣中掃描匹配得到最佳位置,在該位置上對原始模板進(jìn)行灰度均值的重新計算。(2)隨機(jī)抽取藥材樣本80根,取藥材中段,兩切面平整,置于白色A4紙上,拍照。對采集的藥材橫切面圖像,利用顏色分量進(jìn)行目標(biāo)的分割提取。將分割的彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖,同(1)中的方法建立極坐標(biāo)系,劃分網(wǎng)格,提...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
第一章 文獻(xiàn)研究
    第一節(jié) 中藥質(zhì)量控制方法的研究概況
    第二節(jié) 特征提取與圖像處理的研究概況
    第三節(jié) 圖像識別方法綜述
    第四節(jié) 小結(jié)與展望
第二章 中藥橫切面顯微圖像灰度信息提取與模板匹配
    第一節(jié) 橫切面顯微圖像的采集
        一、實驗藥材
        二、實驗試劑與儀器
        三、臨時裝片制作
        四、顯微圖像攝取
    第二節(jié) 顯微圖像的預(yù)處理
        一、圖像拼接
        二、二值化與確定中心坐標(biāo)
    第三節(jié) 模板建立與訓(xùn)練、驗證
        一、原始模板的建立
        二、扇形試樣圖制備
        三、模板訓(xùn)練
        四、模板驗證
    第四節(jié) 模板測試
        一、單模板測試
        二、模板集測試
    第五節(jié) 小結(jié)和討論
第三章 中藥橫切面圖像灰度信息提取與模板匹配
    第一節(jié) 中藥橫切面圖像采集
        一、實驗藥材
        二、實驗試劑與儀器
        三、圖像采集
    第二節(jié) 藥材橫切面圖像預(yù)處理
        一、圖像分割
        二、圖像灰度化及中心點坐標(biāo)的確定
    第三節(jié) 模板的建立與訓(xùn)練、驗證
        一、原始模板的建立
        二、模板訓(xùn)練
        三、模板驗證
    第四節(jié) 模板測試
    第五節(jié) 小結(jié)和討論
第四章 中藥橫切面形狀、顏色特征提取與模式識別
    第一節(jié) 中藥橫切面宏觀圖像采集
        一、實驗藥材
        二、實驗試劑與儀器
        三、圖像攝取
    第二節(jié) 形狀、顏色特征提取
        一、形狀特征提取
        二、顏色特征提取
    第三節(jié) 模式識別
    第四節(jié) 小結(jié)與討論
第五章 中藥側(cè)面紋理、顏色特征提取與模式識別
    第一節(jié) 圖像的獲取
        一、實驗藥材
        二、實驗儀器
        三、圖像采集
    第二節(jié) 紋理、顏色特征提取
        一、紋理特征提取
        二、顏色特征提取
    第三節(jié) 模式識別
    第四節(jié) 小結(jié)與討論
結(jié)語
參考文獻(xiàn)
附錄
在校期間發(fā)表論文和參與科研情況
致謝



本文編號：3828897