【摘要】：圖像識別主要包括圖像預處理、特征提取、分類識別等內(nèi)容。深入挖掘圖像中的特征信息,提高特征提取的可靠度,是圖像識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。圖像識別可分為靜態(tài)目標識別與運動目標識別。靜態(tài)目標識別可以通過單幀圖像分析來完成,而動態(tài)目標識別通常需要依據(jù)視頻或者圖像序列的時間、空間連續(xù)變化規(guī)律來實現(xiàn)。無論是靜態(tài)目標識別還是動態(tài)目標識別,都要結(jié)合圖像自身的特點及識別目標的相關(guān)知識,才能設(shè)計出具有更高識別率及更好實時性的圖像識別系統(tǒng)。宮頸細胞及火災(zāi)煙霧識別是當今學術(shù)界關(guān)注的兩類熱點問題。以靜態(tài)的宮頸細胞及動態(tài)的火災(zāi)煙霧作為研究對象,在深入分析細胞及火災(zāi)煙霧圖像特征的基礎(chǔ)上,設(shè)計了具有良好性能的宮頸細胞篩查系統(tǒng)及火災(zāi)煙霧探測系統(tǒng)。主要工作如下:首先,對于較復雜的靜態(tài)目標,圖像分割耗時長、難度大。為了解決這一問題,對HE染色的宮頸細胞特性進行深入地分析,對比不同區(qū)塊圖像的特征,發(fā)現(xiàn)不同種類的塊圖像的紋理、顏色等特性呈現(xiàn)出較大差異,提出了用分塊處理代替圖像分割的思想,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于塊圖像特性分析的宮頸細胞篩查系統(tǒng)。利用背景區(qū)塊與非背景區(qū)塊圖像的特征差異,去除背景區(qū)塊,減少后續(xù)處理量;隨后,將非背景塊分為正常塊、異常塊,對兩種塊圖像的特征進行深入分析,并通過特征選擇,提取出11個特征,通過T檢驗(p0.001)驗證了所選特征具有較大區(qū)分度;根據(jù)所選特征設(shè)計支持向量機結(jié)構(gòu)及參數(shù),實現(xiàn)正常、異常塊圖像的分類識別。通過對比實驗證明,本文所設(shè)計的基于塊圖像特征的宮頸細胞識別系統(tǒng),相較于基于分割的識別系統(tǒng),在保證準確率的基礎(chǔ)上,提高了系統(tǒng)的實時性,為臨床應(yīng)用提供了更多可能性。其次,常規(guī)的圖像識別系統(tǒng),通常需要人工選擇識別對象的特征,使得系統(tǒng)具有較強的局限性,一般只對某種特定環(huán)境下的特定對象有很好效果。就宮頸細胞而言,已有的識別系統(tǒng),通常只對某一種染色下的宮頸細胞效果較好,而對于不同染色下的宮頸細胞,需要設(shè)計不同的識別系統(tǒng)。針對這一問題,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學習能力及支持向量機的分類優(yōu)勢,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進,用支持向量機代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層,構(gòu)建了一個基于支持向量機的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對不同染色的宮頸細胞這一研究對象,設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù),實現(xiàn)正常、異常細胞的分類識別。通過對比實驗證明,本文提出的識別系統(tǒng)比常規(guī)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機準確率更高。最后,僅采用靜態(tài)特征模型不能描述目標的動態(tài)特性,且很難解決動態(tài)目標場景復雜、快速移動等問題。因此,對于運動目標的識別,需要結(jié)合靜態(tài)、動態(tài)特性,綜合分析。以火災(zāi)煙霧為研究對象,為了實現(xiàn)極早期火災(zāi)探測,利用煙霧特殊的湍流特性,對可疑運動區(qū)域輪廓的光流矢量特性進行提取,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的對于整個可疑區(qū)域光流矢量的計算。在此基礎(chǔ)上,提出了一套“動-靜-動”的識別方案:先利用改進的幀間差分法檢測出運動目標,排除靜態(tài)物體的干擾;隨后,通過檢測運動區(qū)域的顏色模型及紋理特征,排除部分運動干擾;采用基于高斯金字塔的Lucas-Kanade光流法,分析運動區(qū)域輪廓的光流矢量,排除非煙干擾,確定煙霧區(qū)域。通過對比實驗證明,本文提出的煙霧識別方案不僅保證了準確率,也提高了實時性。
[Abstract]:Image recognition mainly includes image preprocessing, feature extraction, classification and recognition. Deep mining of image feature information to improve the reliability of feature extraction is the key link of image recognition. Image recognition can be divided into static object recognition and moving object recognition. In order to design an image recognition system with higher recognition rate and better real-time performance, both static and dynamic object recognition should be combined with the characteristics of the image itself and the relevant knowledge of the target recognition. Cell and fire smoke identification are two hot topics in academia nowadays. Taking static cervical cells and dynamic fire smoke as research objects, a cervical cell screening system with good performance and a fire smoke detection system are designed on the basis of in-depth analysis of cell and fire smoke image characteristics. In order to solve this problem, the characteristics of cervical cells stained with HE are analyzed in depth, and the features of different blocks are compared. It is found that the textures and colors of different kinds of blocks are quite different, and a block processing is proposed to replace the image. Based on the idea of image segmentation, a cervical cell screening system based on the analysis of the characteristics of the block image is designed. Eleven features are extracted by feature selection, and the T-test (p0.001) verifies that the selected features have a large degree of discrimination; support vector machine structure and parameters are designed according to the selected features to achieve normal and abnormal block image classification and recognition. Compared with segmentation-based recognition system, it improves the real-time performance of the system and provides more possibilities for clinical application on the basis of ensuring the accuracy. Secondly, the conventional image recognition system usually needs to select the features of the recognition objects manually, which makes the system have strong limitations, generally only for specific pairs in a specific environment. As far as cervical cells are concerned, the existing recognition systems are usually better for one kind of stained cervical cells, but for different stained cervical cells, different recognition systems need to be designed. A convolution neural network based on support vector machine is constructed by improving the product neural network and replacing the output layer of the traditional convolution neural network with support vector machine.The relevant parameters of the network are designed for different stained cervical cells to realize the classification and recognition of normal and abnormal cells. The proposed recognition system is more accurate than conventional convolution neural network and support vector machine. Finally, the static feature model alone can not describe the dynamic characteristics of the target, and it is difficult to solve the dynamic target scene complex, fast moving and other problems. Therefore, for moving target recognition, it is necessary to combine static and dynamic characteristics, comprehensive analysis. In order to detect fire haze in the very early stage, the optical flow vector characteristics of suspicious moving region contour are extracted by using the special turbulence characteristics of smoke, instead of the traditional calculation of optical flow vector for the whole suspicious region. The frame difference method based on Gauss pyramid is used to detect moving objects and eliminate the interference of static objects. Then, some motion disturbances are eliminated by detecting the color model and texture features of moving regions. The Lucas-Kanade optical flow method based on Gauss pyramid is used to analyze the optical flow vector of moving region contour, eliminate non-smoke disturbance and determine the smoke region. Experiments show that the smoke recognition scheme proposed in this paper not only guarantees accuracy, but also improves real-time performance.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2220565