數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定領(lǐng)域的應(yīng)用

聶壹琦　闞紅星

摘要：數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片的鑒定領(lǐng)域主要分為性狀鑒定、顯微鑒定、理化鑒定、純度品質(zhì)鑒定。作者就近10年數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法進(jìn)行了分析與綜述，然后對(duì)圖像處理技術(shù)在該領(lǐng)域內(nèi)所面臨的困難、發(fā)展前景及新技術(shù)運(yùn)用進(jìn)行探討與展望。

關(guān)鍵詞：中藥材；中藥飲片；真?zhèn)舞b定；數(shù)字圖像處理技術(shù)；機(jī)器學(xué)習(xí)；三維建模

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）34-0019-04

中藥材及飲片的鑒定正朝著科技化、快捷化、交互化的方向不斷發(fā)展進(jìn)步。數(shù)字圖像處理是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)[1]。目前數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片的鑒定領(lǐng)域主要有四部分：性狀鑒定、顯微鑒定、理化鑒定、純度品質(zhì)鑒定。

傳統(tǒng)的鑒定方法需要豐富的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)操作能力，而數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定中使用可以減少肉眼及操作帶來(lái)的不準(zhǔn)確性和主觀性[2]。本文就數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定領(lǐng)域的應(yīng)用展開(kāi)以下分析和討論，旨在為提高鑒定的準(zhǔn)確性和效率提供思路方法的借鑒。圖1為易混淆中藥材圖片。

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片性狀鑒定中的應(yīng)用

性狀鑒定，主要靠人用眼、手、鼻、口、舌等來(lái)進(jìn)行，即通過(guò)看、摸、聞、嘗等感官方法來(lái)鑒別[4]。

石佳等人[5]以覆盆子為研究對(duì)象，利用ZEN數(shù)碼成像系統(tǒng)對(duì)其表面特征及橫剖面特征進(jìn)行分析，采用景深擴(kuò)展進(jìn)行圖像合成實(shí)現(xiàn)性狀特征智能化識(shí)別。張南平等人[6]以茺蔚子為研究對(duì)象，同樣利用ZEN數(shù)碼成像對(duì)茺蔚子進(jìn)行圖像合成，研究茺蔚子剖面特征時(shí)同樣使用ZEN（AMD微處理器架構(gòu)）數(shù)碼成像系統(tǒng)（采用景深擴(kuò)展進(jìn)行拍攝合成）。馬四補(bǔ)等人[7]用Photoshop軟件對(duì)6種青風(fēng)藤類(lèi)中藥材莖橫切面圖像進(jìn)行分析，通過(guò)計(jì)算像素點(diǎn)的方法以確定斷面腐爛情況，為后期數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)提供有益快捷數(shù)據(jù)支持。周法律等人[8]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)中藥葉片進(jìn)行在線識(shí)別，依次進(jìn)行圖像采集、圖像處理、特征提取、圖像識(shí)別。該實(shí)驗(yàn)通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)葉片圖像的識(shí)別，準(zhǔn)確率可達(dá)到80%以上。Tony J. Collins等人[9]研究軟件ImageJ，ImageJ在中藥材的識(shí)別也有使用。ImageJ支持多種標(biāo)準(zhǔn)圖像文件格式，包括其實(shí)現(xiàn)的48位彩色合成圖像支持。ImageJ集成了許多用于圖像處理的有用工具，其中包括直方圖操作和標(biāo)準(zhǔn)圖像過(guò)濾器--這是一個(gè)優(yōu)秀的背景減除例程，特別適合處理不均勻的背景和其他用戶(hù)編寫(xiě)的插件，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的過(guò)濾（例如，卡爾曼濾波、各向異性擴(kuò)散）。另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是大量的自動(dòng)圖像分割算法，再次允許用戶(hù)選擇最合適的。這些方法包括最大類(lèi)間方差閾值、混合建模、最大熵、基于顏色的閾值和K-均值聚類(lèi)。Fiji[10]使用現(xiàn)代軟件工程做法，將強(qiáng)大的軟件庫(kù)與廣泛的腳本語(yǔ)言相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)圖像處理算法的快速原型設(shè)計(jì)。Fiji促進(jìn)將新算法轉(zhuǎn)化為ImageJ插件，可通過(guò)綜合更新系統(tǒng)與最終用戶(hù)共享。Johannes Schindelin建議Fiji作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物研究界之間進(jìn)行富有成效的合作的平臺(tái)。國(guó)內(nèi)外均有所研究，國(guó)內(nèi)注重圖像處理部分，國(guó)外側(cè)重圖像處理軟件算法的開(kāi)發(fā)，由此可見(jiàn)數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛并且具有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

中藥微性狀鑒定法[11]是借助儀器觀察中藥材表面 （包括斷面）肉眼不易察覺(jué)的細(xì)微性狀特征。該方法是將性狀鑒定和顯微鑒定結(jié)合的新方法，于2011年首次提出，本研究將微性狀鑒定法放在性狀鑒定下進(jìn)行分析。幕元熹[12]在他的碩士畢業(yè)論文中使用PHOTOSHOP CS4進(jìn)行同組別圖片合成，進(jìn)行“合并圖層”和“自動(dòng)混合圖層”得到清晰圖片。該課題對(duì)廣藿香、大青葉、旋覆花等12種易混類(lèi)群中藥材進(jìn)行鑒別，可以準(zhǔn)確鑒定。高飛燕等人[13]以石竹科的16種植物種子為研究對(duì)象，利用電腦景深合成技術(shù)針對(duì)性地反應(yīng)易混中藥材的表面特征，為種子類(lèi)中藥材的鑒定奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，使得全草類(lèi)中藥可以快速找到種子。徐飛等人[14]以人參和西洋參飲片為研究對(duì)象，對(duì)采集到的圖像建立圖像數(shù)據(jù)集，再擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，然后進(jìn)行顏色處理和預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建，最后構(gòu)建卷積神經(jīng)模型，該模型可以在藥材無(wú)損的情況下準(zhǔn)確鑒別人參及西洋參。袁仕君等人[15]利用Adobe Photoshop CS6將圖像導(dǎo)入使用自動(dòng)混合圖層和合并圖層操作后對(duì)處理過(guò)后的圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。微性狀鑒定方法是對(duì)性狀鑒定的一種改善，性狀鑒定是根據(jù)鑒定人員本身對(duì)于中藥材知識(shí)的掌握，通過(guò)感官的方式來(lái)對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行鑒定。此鑒定方法對(duì)于鑒定人員本身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)素養(yǎng)有很高的要求，另一方面鑒定的準(zhǔn)確率也會(huì)因?yàn)檎莆罩R(shí)的程度而有所浮動(dòng)變化。

2 數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片顯微鑒定中的應(yīng)用

顯微鑒定是指用顯微鏡來(lái)觀察中藥的組織、細(xì)胞或內(nèi)含物等的結(jié)構(gòu)形態(tài)特征，以確定其真?zhèn)闻c純度的鑒定方法。顯微鑒定是現(xiàn)在最為常見(jiàn)的、科學(xué)的、高效的鑒定方法[4]。

羅嵐等人[16]以水靈芝為研究對(duì)象，使用顯微鑒定方法對(duì)其進(jìn)行鑒定研究。該研究主要就水靈芝全草的薄層樣本進(jìn)行詳細(xì)地研究鑒別，對(duì)不同批次的水靈芝的薄層色譜進(jìn)行對(duì)比。石佳等人[17]利用數(shù)碼成像技術(shù)對(duì)覆盆子的性狀進(jìn)行研究和數(shù)字化表征，為中醫(yī)藥的數(shù)字化標(biāo)本庫(kù)建立奠定了基礎(chǔ)。盧文彪以牛膝和川牛膝為研究對(duì)象，在對(duì)研究中藥材的組織提取分析中，利用MATLAB，采用分層搜索策略進(jìn)行圖像配準(zhǔn)匹配，再使用小波融合進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，數(shù)字圖像處理技術(shù)在該研究中實(shí)現(xiàn)中藥材圖像的識(shí)別分割，為中藥材及飲片提供新的研究方向。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)鑒定的還有采用CCD攝像機(jī)在低倍顯微鏡下直接對(duì)標(biāo)本采樣，然后將攝像頭采集中藥材圖像輸入ApolloDN3500系統(tǒng)，進(jìn)行圖像灰度處理，再用特定處理代碼完成采集圖像的特性分析測(cè)定，最后得到參數(shù)的像素。孫鑫等人[18-19]利用深度學(xué)習(xí)對(duì)中藥圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，建立中藥材圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，該庫(kù)中包括2554張圖像，運(yùn)用SoftMax訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性可達(dá)到70%。徐曉琴等人[20]在研究管花肉蓯蓉時(shí)，使用數(shù)碼成像系統(tǒng)拍照，將橫截面的分散圖片合成一張完整的圖片后進(jìn)行顯微觀察，為較大中藥材鑒定提供思路方法。王一丁等人[21-22]對(duì)中藥材粉末顯微圖像進(jìn)行研究，圖像預(yù)處理時(shí)建立多通道顏色空間，保證小樣本圖像信息的處理效率和準(zhǔn)確率。

3 數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片理化鑒定中的應(yīng)用

理化鑒定是利用物理、化學(xué)儀器分析方法，來(lái)對(duì)中藥所含化學(xué)成分、有效成分、相關(guān)成分以及其他物質(zhì)進(jìn)行定性定量分析，以確定中藥的真?zhèn)渭捌焚|(zhì)優(yōu)劣程度[4]。

張丹純等人[23]以鴨跖草和淡葉草為研究對(duì)象，利用MEGA6.0軟件分析內(nèi)遺傳距離，為市售混有淡葉草的鴨跖草提供鑒定依據(jù)。石巖等人[24]應(yīng)用層次聚類(lèi)分析方法等數(shù)據(jù)處理方法對(duì)牛膽和羊膽藥材的薄層色譜進(jìn)行鑒定分析，相較于其他的鑒定方法，該方法靈敏度更高。徐敏莉[25]在她的碩士畢業(yè)論文中提到一種新技術(shù)，一種基于高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀進(jìn)行三維數(shù)字圖像處理的研究，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于融合儀器分析化學(xué)技術(shù)和數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的分析提取。姚令文等人[26]以人工牛黃薄層指紋圖譜為研究對(duì)象，對(duì)特征圖譜進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入ChemDataSolution進(jìn)行平滑濾波處理。該研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于圖像數(shù)字化的設(shè)計(jì)，結(jié)合三原色和256階亮度，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為可用色階表示的灰度圖像進(jìn)行數(shù)字化分析。曾秋梅[27]在其碩士畢業(yè)論文中提到山茶屬植物油脂圖像分析標(biāo)記，將山茶屬植物油脂轉(zhuǎn)換為顏色的形式來(lái)存儲(chǔ)，開(kāi)發(fā)出新型圖像標(biāo)記身份證和鑒定標(biāo)記身份證，為中藥材的鑒定提供了一種新的鑒定思路。

4 數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片純度品質(zhì)鑒定中的應(yīng)用

純度品質(zhì)鑒定是通過(guò)對(duì)中藥的雜質(zhì)、灰分、灰屑及所含水分、浸出物等物質(zhì)的檢查來(lái)確定中藥的重量?jī)?yōu)劣[4]。

雜質(zhì)鑒定屬于純度品質(zhì)鑒定。孫春蕾等人[28]建立一種快速檢測(cè)細(xì)小中藥材及飲片的方法，使用PHOTOSHOP-CS4作為圖像處理軟件，利用底板調(diào)色的方法計(jì)算雜質(zhì)率，該方法將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)與中藥材鑒定融合，為傳統(tǒng)中醫(yī)的創(chuàng)新發(fā)展提供新思路。灰分鑒定屬于純度品質(zhì)鑒定。王海波等人[29]以精選煤為研究對(duì)象，對(duì)精選煤的灰分進(jìn)行測(cè)定，使用CCD傳感器對(duì)收到的視頻信號(hào)進(jìn)行解碼，得到圖像灰度曲線后對(duì)精選煤的灰分進(jìn)行比較。中藥材中也含有礦物質(zhì)所以引用王海波的文章進(jìn)行論述。含水量檢查也屬于純度品質(zhì)鑒定。周鴻達(dá)等人[30]計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)準(zhǔn)確研判玉米含水量，使用MATLAB作為圖像處理軟件，對(duì)500幅玉米籽圖像進(jìn)行圖像濾波、圖像分割后做水分質(zhì)量分?jǐn)?shù)測(cè)定并建立模型，為玉米的量產(chǎn)優(yōu)產(chǎn)提供先進(jìn)科學(xué)的方式。張玉榮等人[31]研究小麥不完善粒的識(shí)別方法中同樣用到MATLAB來(lái)對(duì)圖片進(jìn)行處理，對(duì)RGB、HIS顏色信息分別進(jìn)行識(shí)別，該方法可以很好地進(jìn)行圖片降噪和不完善小麥粒篩選。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，從以主觀經(jīng)驗(yàn)為主的基礎(chǔ)鑒定到使用計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)輔助鑒定，充分證明了數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定領(lǐng)域的應(yīng)用前景。另外計(jì)算機(jī)圖像分析處理和顯微技術(shù)、核磁共振等技術(shù)的不斷融合將不斷地完善中藥材鑒定、成分分析的方法和技術(shù)。然而傳統(tǒng)的中藥材及飲片的鑒定都存在著各種各樣的弊端：鑒定者專(zhuān)業(yè)能力要求嚴(yán)格、結(jié)果無(wú)法量化、通過(guò)量低、藥材本身組織相似性高等[2]。相信在不久的將來(lái)，數(shù)字圖像處理技術(shù)與中藥材及飲片鑒定會(huì)互相促進(jìn)，運(yùn)用該技術(shù)會(huì)使鑒定效率和準(zhǔn)確性大大提升。所以我團(tuán)隊(duì)正在研究一種利用數(shù)字圖像處理技術(shù)快速鑒定中藥材及飲片的方法。

1） 利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)測(cè)量中藥材不規(guī)則體積：張晴等人[33]應(yīng)用基于雙目結(jié)構(gòu)光原理的桌面三維掃描儀，對(duì)多種形狀和類(lèi)別的寶石進(jìn)行多次體積測(cè)定，并根據(jù)電子分析天平稱(chēng)取的樣品質(zhì)量獲得每件樣品多次測(cè)量的密度值。每件樣品多次測(cè)量的密度值均落在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中的該樣品所屬寶石類(lèi)別的密度區(qū)間內(nèi)，表明該方法的準(zhǔn)確性且該方法不穩(wěn)定因素較少。寶石是礦物晶體材質(zhì)的，礦物類(lèi)中藥有自然礦物元素、硫化物及其類(lèi)似化合物礦物、鹵化物、氧化物和氫氧化物、含氧鹽礦物等，例如朱砂、雄黃、滑石、白礬等屬于礦物類(lèi)中藥。因此我們推測(cè)密度測(cè)量對(duì)于中藥材的鑒定具有研究意義。A. C. Meyer等人[34]利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)形狀不規(guī)則的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行了體積檢測(cè)。分別收集了30張切片的番茄、沙拉番茄、白蘑菇和草莓。使用光學(xué)成像系統(tǒng)測(cè)定這些產(chǎn)品的體積，并將其與使用水驅(qū)替/浮力法收集的體積測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了比較。此外，對(duì)每個(gè)產(chǎn)品集的重量和體積測(cè)量進(jìn)行回歸分析，以建立從物體重量預(yù)測(cè)物體體積的方程。M. Brunel等人[35]研究了基于干涉圖像的粒子三維形狀重建對(duì)冰粒子體積估計(jì)。在這項(xiàng)研究中，冰粒子的體積是估計(jì)從一對(duì)干涉圖像（兩個(gè)垂直的視角）。根據(jù)初始三維粒子形狀的選擇，粒子體積估計(jì)的相對(duì)誤差約為?V≈30%。以上三個(gè)研究方向都為本研究提供了一定的參考借鑒。A. C. Meyer等人[34]的研究對(duì)象為農(nóng)產(chǎn)品，部分中藥材未經(jīng)處理加工前也是農(nóng)產(chǎn)品，因此本研究從研究對(duì)象到研究方向都是可行的。

2） 使用三維建模技術(shù)準(zhǔn)確重現(xiàn)中藥材外觀；基于三維建模，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)參數(shù)多的中藥材模型進(jìn)行訓(xùn)練擬合。三維建模技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)制造業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛使用，中藥材及飲片鑒定與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合為臨床用藥安全性提供了新思路，兩者的協(xié)同發(fā)展對(duì)于數(shù)字圖像處理技術(shù)在中藥材及飲片鑒定將具有廣闊的前景。

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】