基于直方圖顏色特征的試紙識別新方法

摘 要： 通過分析大量試紙墊圖片的顏色信息，建立直方圖模型，提取了試紙墊圖像的主色平均色調(diào)、主色平均飽和度、平均亮度、頻度最高飽和度四個(gè)特征，并建立BP網(wǎng)絡(luò)識別模型，實(shí)現(xiàn)了試紙的濃度的鑒別。提出的試紙墊識別方法模擬了人眼識別過程，提高了試紙識別效率與結(jié)果的客觀性。

關(guān)鍵字： 試紙識別； 顏色特征； 主色平均色調(diào)； 直方圖模型； BP網(wǎng)絡(luò)模型

中圖分類號： TN911.73?34； TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）09?0043?04

Abstract： By analyzing the color information in a large number of test strip pad images， a histogram model was established first. Four features of average hue of dominant color， average saturation of dominant color， average brightness， highest frequency saturation are then extracted from the strip pad images. The concentration identification of test strips is realized by using a BP network identification model. The proposed strip pad recognition method simulates the human eye identification process. The experiment results show it can improve efficiency and objectivity of strip pad recognition.

Keywords： test strip recognition； color feature； average hue of dominant color； histogram model； BP network model

0 引 言

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，疾病的診斷常需要對多種參數(shù)進(jìn)行衡量，這些參數(shù)數(shù)據(jù)大多來自樣本的檢測，尿液檢測是一種比較常見并且有效的檢測手段。尿液有形成分的檢測方法包括尿沉渣檢測[1?3]，顯微鏡檢測[4?5]，尿液試紙檢測[6?8]等。盡管現(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，電子設(shè)備也不斷地進(jìn)入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，然而對于試紙檢測結(jié)果的識別工作基本還是使用傳統(tǒng)的人眼觀察，與試紙墊標(biāo)準(zhǔn)樣本比對來判斷濃度。

傳統(tǒng)人眼比對的方法識別效率低，并且受工作人員主觀因素影響大。近年來也出現(xiàn)了一些試紙自動識別儀器，它們通過改變照射光的波長，檢測接收到的反射波強(qiáng)度來實(shí)現(xiàn)濃度識別[2]，這類自動識別儀器識別效率高，但是對試紙墊的定位精度要求非常高并且受外界光線明暗程度等影響顯著。

本文提出基于直方圖顏色特征的試紙自動識別方法，根據(jù)試紙圖片的像素信息提取顏色特征，并使用BP網(wǎng)絡(luò)識別模型[9?10]完成試紙的識別。該方法由于采用基于圖像的統(tǒng)計(jì)顏色特征，可以克服外界光照條件影響，提高識別效率。同時(shí)采用BP網(wǎng)絡(luò)，具有學(xué)習(xí)功能。

1 試紙識別有效特征提取

基于圖像顏色特征的試紙墊識別原理如圖2所示，以尿液尿膽原項(xiàng)目為例，一共存在四個(gè)梯度濃度，濃度不同，試紙墊顏色不同，首先進(jìn)行特征提取，得到主色調(diào)平均色調(diào)、主色平均飽和度、平均亮度、頻度最高飽和度四維特征，然后送入尿膽原BP識別模型，實(shí)現(xiàn)濃度判別。

為了有效提取試紙的顏色特征，首先對輸入圖像進(jìn)行了坐標(biāo)變化，轉(zhuǎn)變成HSI [11]圖像，分析色調(diào)空間、飽和度空間、亮度空間統(tǒng)計(jì)規(guī)律，提取用于區(qū)別試紙濃度的特征。

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析

3.1 試紙墊特征實(shí)驗(yàn)及分析

根據(jù)上述原理，本文對多個(gè)測試項(xiàng)目的多個(gè)濃度進(jìn)行了特征提取和分析。

表2為膽紅素不同濃度試紙墊的特征數(shù)據(jù)。表中數(shù)據(jù)都進(jìn)行了歸一化操作。

從表2中可以看出膽紅素試紙墊的濃度越高，主色平均色調(diào)、主色平均飽和度和頻度最高飽和度越大；而平均亮度則是試紙墊濃度越高，它的值就越小。

3.2 識別結(jié)果分析

BP網(wǎng)絡(luò)識別模型采用指導(dǎo)訓(xùn)練機(jī)制實(shí)現(xiàn)，每個(gè)項(xiàng)目不同濃度采集了100個(gè)樣本，訓(xùn)練收斂后得到每個(gè)項(xiàng)目的識別模型。隨機(jī)抽取500個(gè)標(biāo)本進(jìn)行了測試，準(zhǔn)確率達(dá)到了99%以上，其中5個(gè)標(biāo)本識別誤差由圖像清晰度影響導(dǎo)致。

4 結(jié) 論

本文提出利用直方圖計(jì)算尿液試紙墊圖片的主色調(diào)、主色調(diào)能量、主色平均色調(diào)、主色平均飽和度、頻度最高飽和度等顏色特征的方法，構(gòu)造以主色平均色調(diào)、主色平均飽和度、平均亮度、頻度最高飽和度為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征矢量的識別模型，實(shí)現(xiàn)了對尿液試紙圖片濃度的識別，經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)證明該方法識別效率高、誤判率低。

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