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花类蒙草药显微图像预处理与分割

作　者: 利民
导　师: 杨立森
学　校: 内蒙古师范大学
专　业: 光学
关键词: 花类蒙草药显微特征点图像分割目标提取变形雅可比(p=4,q=3)-傅立叶矩图像重建半自动分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

蒙医药学是蒙古民族丰富文化遗产的重要组成部分,也是东方传统医学宝库中的一颗明珠。近年来,蒙药在现代医学中用得越来越多,但是因产地、采收季节、储存、加工炮制方法而引起的药材变异,以及市场上出现的假药、伪药的不断增多,要求我们对蒙药材进行快速、准确的鉴定,使其能更好的进入国际市场。许多蒙成药直接用原药材粉末制得,且常由数种、十几种至数十种粉末药材组成,从外观上无法看出其成分,而且一般方法难以鉴别。本文根据药材粉末具有其独特的组织显微特征点和药材组织具有专属性和稳定性等特点,将计算机技术和显微图像采集系统等新仪器设备与传统的蒙药显微鉴定技术巧妙地结合,应用变形雅可比-傅立叶矩(PJFM’s,Pseudo-Jacobi(p=4,q=3)-Fourier Moments)和先进的图像处理与模式识别技术,对红花、金莲花等十几种常用花类蒙药材进行了仿真分析,对其主要显微特征原图进行分割、建立原始图像数据库,利用变形雅可比-傅立叶矩对花类蒙药材粉末显微特征原始图像数据库中的图像进行数字化描述和图像重建,从而确定了识别所需最少矩数,确定了识别特征空间的维数。花类蒙草药显微图像的预处理是进行花类蒙草药显微识别和鉴定的重要前提,获得高质量的预处理花类蒙草药显微图像对计算机辅助蒙草药识别十分重要。本文基于数学形态学中的膨胀运算和腐蚀运算,融合其它多种图像处理方法,对花类蒙草药显微图像进行预处理,消除图像中的孤立噪声点并填补花粉粒内部孔洞。另外,花类蒙草药显微图像属于复杂背景图像,使用简单的一次分割方法无法获得较准确的目标。我们使用MATLAB特定区域处理函数roipoly对理想的目标图像,指定感兴趣的多边形区域,进而将生成二值掩膜图像,通过与原图进行乘法运算选择出目标；该方法通过对多目标与单目标花类蒙草药显微图像进行处理,保持了原图像的基本形状特征并能获得清晰的边缘,为花粉粒特征提取创造了良好的前提。可为花类蒙药花粉粒的自动检查和鉴定提供依据,为蒙药研究与世界接轨奠定基础。

全文目录

中文摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
1 引言  11-17
  1.1 研究背景和意义  11
  1.2 问题的提出  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-14
    1.3.1 图像预处理与分割  12-13
    1.3.2 蒙药显微鉴定  13-14
  1.4 研究内容及目标  14-17
    1.4.1 原始图像库的建立  14-15
    1.4.2 训练样本集图像库的建立  15
    1.4.3 训练样本集不变矩库的建立  15
    1.4.4 重建实验  15
    1.4.5 测试图像的预处理与分割  15-17
      1.4.5.1 花类蒙草药显微图像的去噪声与预处理  15
      1.4.5.2 特定区域提取  15-16
      1.4.5.3 单目标显微图像的预处理与目标提取  16-17
2 图像处理方法概述  17-26
  2.1 数字图像处理概述  17-19
    2.1.1 数字图像处理研究内容  18-19
    2.1.2 数字图像处理优点  19
  2.2 图像分割  19-23
    2.2.1 常见图像分割方法  20-21
    2.2.2 图像分割自动方法  21-22
    2.2.3 图像分割半自动方法  22
    2.2.4 图像分割的研究现状  22-23
  2.3 不变矩理论  23-24
    2.3.1 几何矩  24
    2.3.2 径向和角向矩  24
    2.3.3 复矩  24
    2.3.4 正交矩  24
    2.3.5 变形雅可比(p=4,q=3)-傅立叶矩  24
  2.4 本文所用方法  24-25
    2.4.1 预处理  24
    2.4.2 分割方法  24-25
    2.4.3 特征提取方法  25
  2.5 小结  25-26
3 训练样本集图像及数据库的建立  26-39
  3.1 实验材料  26
    3.1.1 花类蒙药材  26
    3.1.2 试剂  26
    3.1.3 主要仪器  26
  3.2 原始图像的获得  26-28
    3.2.1 药材粉末制片方法  26
    3.2.2 花类蒙药粉末涂片最佳过筛目数的确定  26-27
    3.2.3 花类蒙药粉末涂片水合氯醛浓度的确定  27
    3.2.4 观察与采集原始图像  27-28
  3.3 训练样本集图像库的建立及预处理  28-31
  3.4 训练样本集不变矩数据库的建立  31-39
    3.4.1 变形雅可比(p=4,q=3)—傅立叶矩  31-32
    3.4.2 红花部分显微图像不变矩的计算  32-34
    3.4.3 13种花类蒙药花粉粒不变矩的计算  34-35
    3.4.4 红花显微结构图像的重建  35-37
    3.4.5 重建图像的误差分析及最小矩数的确定  37-38
    3.4.6 小结  38-39
4 测试图像的预处理与分割  39-49
  4.1 多目标花类蒙草药显微图像的预处理实现  39-44
    4.1.1 消除噪声与去除背景  39-40
    4.1.2 边缘检测  40-41
    4.1.3 数学形态学处理  41-42
    4.1.4 多目标花类蒙草药显微图像特定区域的提取  42-44
  4.2 单目标花类蒙草药显微图像的预处理实现  44-48
    4.2.1 消除噪声与去除背景  44-45
    4.2.2 边缘检测  45
    4.2.3 数学形态学处理  45-47
    4.2.4 单目标花类蒙草药显微图像特定区域的提取  47-48
  4.3 提取目标图像的存储  48
  4.4 小结  48-49
5 结论与展望  49-50
  5.1 结论  49
  5.2 展望  49-50
参考文献  50-55
基金资助  55-56
攻读学位期间发表的学术论文  56-57
致谢  57

花类蒙草药显微图像预处理与分割

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