尿沉渣有形成分自動識別.pdf

1、尿沉渣中的有形成分形狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜，種類繁多，同時尿沉渣圖像還存在著聚焦不清、光照不均、模糊、背景復(fù)雜等問題，容易造成尿沉渣圖像上的有形成分呈現(xiàn)出不同的形狀和紋理，因此很難快速、準確的獲取能反映這些不同形狀不同紋理性質(zhì)的特征。同時尿沉渣中還存在著許多非典型的有形成分如各種雜質(zhì)、細胞碎片等，如果不加以處理，往往會對正常有形成分的識別造成干擾。這些問題都增加了尿沉渣自動識別的難度，影響著識別的準確率。本文從理論和實踐兩方面研究了尿沉渣有形成分的

2、識別，并利用數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)，提出了有效的尿沉渣有形成分的識別算法。
　　首先，為了更好的提取特征，本文對尿沉渣有形成分的圖像采用 Canny算子提取邊緣，再結(jié)合形態(tài)學(xué)操作的方法進行了二值化。并根據(jù)尿沉渣圖像模糊、光照不均易造成提取邊緣不完整的情況，提出了計算圖像梯度的標準差，并根據(jù)得到的標準差的值來動態(tài)的調(diào)整 Canny算子的閾值的算法，從而使得對于不同質(zhì)量的尿沉渣圖像，該算法都能得到較為完整的二值圖。
　　在特

3、征提取方面，分別提取了尿沉渣有形成分的形狀特征和紋理特征。其中，形態(tài)特征包括面積、周長、圓度、占空比、最小外接矩形長寬比等特征。特別針對霉菌發(fā)芽成團狀的特點，提出了先進行霉菌的凹陷檢測，以對單個的霉菌個體進行切分，再結(jié)合橢圓擬合的方法來描述其形態(tài)特征。在紋理特征方面，提出了基于距離變換的Local Jet紋理特征，該特征首先使用3階微分的Local Jet紋理特征得到圖像在不同尺度下的不同強度的紋理描述，然后依據(jù)距離的大小分層次的統(tǒng)計這

4、些紋理特征。所提取的特征具有抗旋轉(zhuǎn)、抗平移和適當(dāng)尺度的縮放的優(yōu)良特性，并且能避免背景信息的干擾，同時還將紋理信息在圖中的位置分布情況統(tǒng)計在內(nèi)，有效的描述了有形成分的紋理。實驗結(jié)果表明該特征能夠?qū)δ虺猎行纬煞诌M行有效的識別，特別是能很好地識別雜質(zhì)這種非典型有形成分，從而能排除其對典型有形成分的識別干擾。
　　在分類器上，采用了支持向量機（SVM）作為紋理特征的分類器，并根據(jù)不同的尿沉渣有形成分的特點，利用決策樹將提取的紋理和形態(tài)特