中药材粉末显微图像模式识别方法

提出了一种适合中药材粉末状态下显微图像的模式识别方法。使用3种分析方法进行特征提取,即分形分析方法、小波分析方法、灰度/梯度共生矩阵法,经特征选择后,对图像分类贡献较大的8个特征量被组合成特征向量,用于图像识别。实验中采用了k-近邻分类方法,其较高的识别率表明,此方法是可行的和有效的,为今后进一步进行中药材识别提供了理论参考。

模式识别在中药质量评价中的应用进展

目的 :对模式识别在中药质量评价中研究进展进行综述。方法 :总结有关化学模式识别、显微图像模式识别及人工神经网络在中药质量评价中应用的研究文献 ,综述不同方法在该领域中的应用。结果 :到目前为止 ,红外、紫外、裂解 高分辨气相色谱、GC Mass总叠加质谱等被应用于中药的化学总特征的表现 ;基于体视学和计算机图像测试技术的图像定量分析 ,以及图形生成理论和计算机图形学的三维重建和显示技术被应用于中药组织的体视学参数的确定 ;误差反传等类型人工神经网络在中药质量评价中也有重要的应用。结论 :化学模式识别、显微图像模式识别、人工神经网络在中药质量评价中起到了重要的作用 ,具有广阔的发展前景。