史志剛

【摘 ? 要】 中藥材及飲片的傳統(tǒng)外觀鑒別方法因其簡(jiǎn)單有效快捷實(shí)用且不受場(chǎng)地環(huán)境設(shè)備等客觀條件的限制成為一種行之有效的科學(xué)方法，但因很多指標(biāo)無(wú)法量化而易導(dǎo)致人為鑒別誤差;現(xiàn)代鑒別手段是傳統(tǒng)鑒別的量化標(biāo)準(zhǔn)，但對(duì)中藥材這種復(fù)雜體系無(wú)法進(jìn)行整體評(píng)價(jià)而有失片面。而采用view3DETL為主，色、味、質(zhì)的特征收集為輔收集其主要特征建立數(shù)學(xué)模型，采用軟件和待測(cè)樣品進(jìn)行分析比對(duì)，以確定樣品的真?zhèn)魏唾|(zhì)量，使傳統(tǒng)的外觀鑒別和現(xiàn)代理化鑒別有機(jī)結(jié)合。本文簡(jiǎn)要分析數(shù)據(jù)視頻影像分型識(shí)別在中藥材鑒別上的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)視頻影像;中藥材;鑒別

【中圖分類號(hào)】 R282.5 ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A

中藥是中華民族傳統(tǒng)藥物的統(tǒng)稱。目前可以統(tǒng)計(jì)在冊(cè)的有8000種左右。從中藥的使用開始，其質(zhì)量問(wèn)題便隨之產(chǎn)生，而中藥鑒別的方法也從傳統(tǒng)的眼觀口嘗鼻嗅手摸等發(fā)展到現(xiàn)代中藥鑒定，包含基原鑒別、性狀鑒別、顯微鑒別和理化鑒別，各種現(xiàn)代檢測(cè)手段也在中藥鑒別和檢驗(yàn)領(lǐng)域得到應(yīng)用。

1 ?數(shù)據(jù)采集

既然利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行中藥材的鑒別在理論上是可行的，那么如何對(duì)藥材的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)采集成為關(guān)鍵。怎樣才能做到“觀其形，辨其色，嗅其氣，品其味，查其質(zhì)”以前的數(shù)據(jù)庫(kù)的建立多為人工輸入數(shù)據(jù)，且多為二維特征缺乏直觀效應(yīng)這樣其主觀因素會(huì)干擾其數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，我們擬采用三位掃描儀對(duì)樣品進(jìn)行測(cè)量，現(xiàn)有的“照相式”掃描儀其采用可見光將特定的光柵條紋投影到測(cè)量工作表面，借助兩個(gè)高分辨率CCD數(shù)碼相機(jī)對(duì)光柵干涉條紋進(jìn)行拍照，利用光學(xué)拍照定位技術(shù)和光柵測(cè)量原理，可在極短時(shí)間內(nèi)獲得復(fù)雜工作表面的完整點(diǎn)云[1]。一次測(cè)量一個(gè)面，掃描速度極快，數(shù)秒內(nèi)可得到100多萬(wàn)點(diǎn)，建立CAD數(shù)據(jù)或掃描模型，建立用于檢測(cè)部件表面的三維數(shù)據(jù)。我們可以進(jìn)行選擇和改造使其適用于中藥材鑒別外觀數(shù)據(jù)庫(kù)的采樣工具[2]。

2 ?數(shù)據(jù)處理（數(shù)字視頻影像分型識(shí)別系統(tǒng)）

2.1 ?根據(jù)實(shí)際需要，識(shí)別系統(tǒng)主要分為以下功能框架

2.1.1 ?通過(guò)錄像、掃描機(jī)采集視頻、圖樣文件

2.1.2 ?視頻文件分割成圖片

2.1.3 ?自動(dòng)挑選清晰圖片

2.1.4 ?識(shí)別圖片與樣本圖的相似特征值

2.1.5 ?記錄編碼號(hào)

2.1.6 ?數(shù)據(jù)庫(kù)保存

2.1.7 ?自動(dòng)識(shí)別結(jié)果并通知相關(guān)授權(quán)人員

2.1.8 ?界面框架的布局

2.2 ?視頻影像數(shù)字化的具體研究及算法 ?視頻影像view3DETL切塊分析比對(duì)分析的目的是抽取視頻影像的內(nèi)容，轉(zhuǎn)換/裝載感興趣的部分。3D視頻影像切塊分析按照應(yīng)用的要求和內(nèi)容將3D視頻影像切塊分析成一矩陣區(qū)域。3D視頻影像切塊分析是model比對(duì)分析和3D視頻影像智能分析的預(yù)編譯時(shí)序[3]。由于視頻影像點(diǎn)位像素矩陣點(diǎn)位等的復(fù)雜度，我們提出了像素色差算法基于矩陣區(qū)域的算法和基于view3Dblock審核的算法.我的算法與其它的不同在于：1 是對(duì)view3D視頻影像采用奇偶fun的矩陣變換，2 針對(duì)Visionaire對(duì)色彩的敏感的不同，我選取了更多的矩陣抽取/轉(zhuǎn)換色彩特征。我們可以作為SAAS層分布式處理和應(yīng)用圖像重建和識(shí)別，通過(guò)內(nèi)存粹取技術(shù)XML方式恢復(fù)動(dòng)態(tài)影像，如出現(xiàn)圖像損壞圖像丟失等問(wèn)題，通過(guò)調(diào)用內(nèi)存相關(guān)映像文件及核心模塊來(lái)恢復(fù)文件，能充分保證圖像安全和數(shù)據(jù)安全[4]。我的彩色影像算法是由 奇偶函數(shù)y=f（x）通過(guò)區(qū)域轉(zhuǎn)變實(shí)現(xiàn)的，可以作為本算法的催化劑（1）有全局特征邊緣和矩陣局部特征，（2）有像素變換信息，能抽取不同block像素點(diǎn)和邊緣，（3）有Visionaire的mapreduce依據(jù)，奇偶函數(shù)y=f（x） Visionaire模型。

算法公式：

公式（xi）表示2d受block的熱點(diǎn)

動(dòng)態(tài)影像數(shù)學(xué)算法表達(dá)式：

View3D視頻影像128特征選取，把View3D視頻影像彩色區(qū)域換至顏色空間。1 去掉光度不同對(duì)model的影響，這對(duì)View3D視頻影像的切分/分析很重要。去掉局部光度對(duì)各個(gè)分量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行算法變換，這樣分量節(jié)點(diǎn)便得到與之對(duì)應(yīng)的28矩陣。Visionaire中對(duì)光度的感覺(jué)有二十多級(jí)左右。對(duì)色彩的區(qū)分100級(jí)左右。如果選取過(guò)多的特征值點(diǎn)會(huì)降低算法的效率，且會(huì)導(dǎo)致視頻影像被切塊分析的過(guò)小[5]。因此我對(duì)于光分量Yz進(jìn)行9個(gè)分量的過(guò)濾。2 智能影像識(shí)別算法，本方法便于性能指標(biāo)分析。奇偶函數(shù)y=f（x）實(shí)現(xiàn)xyz的像素矩陣的總和分析。Visionaire能容易地看出視頻影像應(yīng)該分為幾類：分水嶺變換從數(shù)學(xué)上抽取自上而下的三角視頻影像，將塔尖視頻影像看作高低起伏的梯形，構(gòu)成暗影平緩區(qū)域坡度值小，邊界block坡度值大，構(gòu)成3D亮線點(diǎn);3 改進(jìn)算法：本算法以迭代聚類方式確定矩陣圖像參數(shù)提高了切分析精TmmU，劃分為圖像前景像素矩陣點(diǎn)和背景點(diǎn)，以這2類像素點(diǎn)分別作為前/背景的樣本點(diǎn)來(lái)更新TmmU參數(shù)。修偏TmmU參數(shù)無(wú)限逼近實(shí)際的像素密度分布。因此，TmmU無(wú)限仿真的前景/背景像素矩陣點(diǎn)密度分布趨勢(shì)。

通過(guò)本算法將視頻影像切塊分析為若干block得到分塊區(qū)域，該分塊區(qū)域?yàn)閛bject進(jìn)行TmmU參數(shù)的迭代聚類估算，根據(jù)估算的 TmmU參完成視頻影像切塊分析比對(duì)識(shí)別。

綜上所述，對(duì)于中藥材飲片的外觀鑒別是可以使用數(shù)據(jù)視頻影像分型識(shí)別的方式來(lái)進(jìn)行，本saas算法具備快速、準(zhǔn)確、方便檢驗(yàn)/適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，特別是可以用量化批量的方法智能動(dòng)態(tài)分析結(jié)論對(duì)規(guī)范藥材市場(chǎng)有較大的實(shí)用性！

參考文獻(xiàn)

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