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基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究

郝晨宇  
【摘要】:中药材显微鉴定作为保障药材品质的重要手段,有着重要的科研和实用价值。常用显微图像识别算法大多存在鉴别种类少、鲁棒性差的问题。而深度学习作为主流的图像处理算法,有着优异的自学习能力,能满足复杂的计算需求。因此将深度学习与中药材粉末显微特征图像相结合,实现一种易推广、低成本、专业性强的显微特征鉴别算法具有研究意义。论文主要工作和创新性如下:(1)完成药学和图像学交叉下对中药材粉末显微特征图像归纳,实现了14种显微特征的分类以及100种中药材数据集的建立。为了消除在图像采集中出现的数据随机性问题对网络学习的影响,采用随机旋转、剪切、归一化等图像预处理方法,实现显微特征位置、纹理随机性的扩充以及光照的统一,从而提升网络对数据的可学习能力。(2)针对显微特征的多尺度特征和模糊特征问题,基于YOLO v3网络实现了粗检测结构的设计与优化。多尺度训练基于YOLO v3的全卷积网络,通过五个尺度对图像的随机训练,实现大尺度图像下网络对不同尺度特征间差异的学习以及多尺度特征检出精度的提升。其次在YOLO v3的主干网络中加入局部上下文(LC)模块,在全局信息整合下通过添加不同尺度平均池化层实现对局部边缘、纹理信息的关注,提升对模糊特征的检出效果。实验表明,多尺度训练实现2.8%的提升,在多尺度训练的基础上添加LC模块实现2.0%的提升,使m AP达到71.2%。(3)针对中药材种类多和小样本分类问题,提出了Res Net v2网络与注意力机制相结合的改进精分类算法。在网络输入端,多颜色空间融合将原始的RGB颜色空间与HSV颜色空间并联形成六通道的网络输入方式,使更符合人眼视觉的HSV颜色空间在色调、饱和度和亮度方面实现网络对小样本信息的补充。网络内部,注意力机制中的通道注意力模块采用全局平均池化(GAP)层和全局最大池化层通过全连接层实现通道维度上信息的压缩和融合;空间注意力模块采用GAP层通过三路不同尺寸空洞卷积实现对空间维度上信息的提取和融合。从而在训练过程中更有效分配通道、空间维度的权重,实现多种类小样本下的精确分类。实验表明,多颜色空间融合方式识别率实现1.8%的提升,注意力机制算法识别率实现3.1%的提升,将两者结合实现4.1%的提升,使识别率达到93.9%。通过粗检测、精分类结构,实现了中药材识别、数据查询以及数据库功能,并完成中药材粉末显微特征图像识别系统的搭建。


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