【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及一种切片中药的烘焙质量评价方法。
技术介绍
1、烘焙是中药材加工的重要环节之一，不同的烘焙程度对切片中药质量的影响不同，且不同的烘焙程度适用于不同的中药材和制剂，需要根据具体情况进行选择和调整。同时，为了确保切片中药的质量和安全性，应注意对中药材的烘焙过程进行控制和监测，避免过度烘焙或烘焙不足等情况的发生。
2、目前，在对切片中药的烘焙质量进行监测评价过程中，通常使用图像处理技术进行烘焙质量评价，具体通过超像素分割算法对烘焙过程中的切片中药图像进行超像素分割，分析切片对应区域的烘焙程度，但是传统的超像素分割算法受参数影响较大，导致得到的超像素区域的边界召回率低，使得无法准确获取切片中药对应的区域，进一步导致对切片中药的烘焙质量评价结果准确性低，切片中药的烘焙质量无法有效保证。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种切片中药的烘焙质量评价方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种切片中药的烘焙质量评价方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种切片中药的烘焙质量评价方法，该方法包括以下步骤：
4、获取切片中药图像；
5、利用不同方法对切片中药图像超像素分割获得若干超像素图像，一个超像素图像包括若干超像素区域，将超像素区域的区域边缘处对应的像素点记为超像素区域的边界点，将超像素图像中相邻两个超像素区域之间共有的边界点形成的线段，记为所述两个超像素区域的公共边界线，获取切片中药
6、将第一超像素图像中的第一超像素区域的面积和边界点的曲率进行融合获得第一超像素区域的轮廓参数，根据第一超像素区域中像素点的灰度分布情况获得第一超像素区域之间的相似参数；对边界系数阈值进行迭代，利用第一超像素区域之间在轮廓参数和相似参数分别对应的差异，对第一超像素图像中轮廓参数和相似参数的分布情况进行加权，构建第一超像素图像的目标函数，根据目标函数的输出值的大小获得烘焙质量系数；
7、根据烘焙质量系数的大小对切片中药的烘焙质量进行评价。
8、进一步地，所述用不同方法对切片中药图像超像素分割获得若干超像素图像，包括的具体方法为：
9、利用个不同的超像素分割算法分别对切片中药图像进行超像素分割，获得对应的超像素分割结果图像，记为超像素图像，一个超像素分割算法对应一个超像素图像，其中为预设的超参数。
10、进一步地，所述获取切片中药图像中的边缘像素点以及任意像素点的梯度幅值，根据切片中药图像中边缘像素点的数量、像素点的梯度幅值以及像素点在同位置下所有超像素图像中对应边界点的数量获得公共边界线的边界系数，包括的具体方法为：
11、同位置下，切片中药图像中一个像素点在所有超像素图像中对应若干个边界点，将切片中药图像中任意像素点在所有超像素图像中对应边界点的数量，记为所述像素点的边界因子；
12、利用sobel算子获取切片中药图像中的边缘像素点以及切片中药图像中任意像素点的梯度幅值，预设超参数作为切片中药图像中像素点的边缘因子，将切片中药图像中像素点为边缘像素点时像素点的边缘因子记为数值，将切片中药图像中像素点不为边缘像素点时，像素点的边缘因子记为，其中；
13、在任意超像素图像中，将任意相邻的两个超像素区域之间共有的边界点记为所述两个超像素区域的公共边界点；
14、获取任意相邻的两个超像素区域的公共边界线的边界系数，具体计算方法为：
15、
16、其中，表示公共边界线的边界系数；表示公共边界线包括的公共边界点的数量；表示公共边界线对应所有公共边界点在切片中药图像中对应边缘像素点的数量；表示公共边界线的第个公共边界点在切片中药图像中对应像素点的边缘因子；表示公共边界线的第个公共边界点在切片中药图像中对应像素点的梯度幅值；表示公共边界线的第个公共边界点在切片中药图像中对应像素点的边界因子；表示线性归一化函数；表示以自然常数为底数的指数函数。
17、进一步地，所述根据边界系数与预设的边界系数阈值的大小关系对超像素图像中的超像素区域进行合并，获得第一超像素图像，包括的具体方法为：
18、预设在区间内从小到大迭代的边界系数阈值，预设迭代步长为，当公共边界线的边界系数小于边界系数阈值时，将公共边界线对应的两个超像素区域合并，将超像素区域合并后得到的超像素图像记为第一超像素图像，获得每个超像素图像对应的第一超像素图像，将第一超像素图像中的超像素区域记为第一超像素区域。
19、进一步地，所述将第一超像素图像中的第一超像素区域的面积和边界点的曲率进行融合获得第一超像素区域的轮廓参数，包括的具体方法为：
20、获取任意第一超像素区域的面积以及第一超像素区域的每个边界点的曲率；
21、将所有第一超像素区域的所有边界点的平均曲率记为第一均值；
22、将第一超像素区域的最小曲率与第一均值的差值绝对值记为第一差值；将第一超像素区域的最大曲率与第一均值的差值绝对值记为第二差值；
23、将第一差值和第二差值的比值记为曲率因子，将记为第一超像素区域的轮廓参数，其中表示第一超像素区域的面积；表示第一超像素区域的最小外接矩形的面积；表示圆周率。
24、进一步地，所述根据第一超像素区域中像素点的灰度分布情况获得第一超像素区域之间的相似参数，包括的具体方法为：
25、获取任意第一超像素图像中每个第一超像素区域在0°、45°、90度以及135°方向上的灰度共生矩阵，根据每个方向对应灰度共生矩阵获得第一超像素区域的小梯度优势、相关性、混合熵以及差分矩，将小梯度优势、相关性、混合熵以及差分矩统称为第一超像素区域的纹理参数；
26、将第一超像素区域的所有纹理参数形成的向量记为第一超像素区域的纹理向量，获取任意第一超像素图像中任意两个第一超像素区域对应纹理向量之间的余弦相似度，记为所述两个第一超像素区域之间的相似参数。
27、进一步地，所述对边界系数阈值进行迭代，利用第一超像素区域之间在轮廓参数和相似参数分别对应的差异，对第一超像素图像中轮廓参数和相似参数的分布情况进行加权，构建第一超像素图像的目标函数，包括的具体方法为：
28、获取边界系数阈值迭代过程中任意超像素图像在对应边界系数阈值下的第一超像素图像；
29、根据第一超像素区域之间在轮廓参数和相似参数分别对应的差异，获得超像素图像在对应边界系数阈值下，第一超像素图像的轮廓权重系数和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述用不同方法对切片中药图像超像素分割获得若干超像素图像，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述获取切片中药图像中的边缘像素点以及任意像素点的梯度幅值，根据切片中药图像中边缘像素点的数量、像素点的梯度幅值以及像素点在同位置下所有超像素图像中对应边界点的数量获得公共边界线的边界系数，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据边界系数与预设的边界系数阈值的大小关系对超像素图像中的超像素区域进行合并，获得第一超像素图像，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述将第一超像素图像中的第一超像素区域的面积和边界点的曲率进行融合获得第一超像素区域的轮廓参数，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据
7.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述对边界系数阈值进行迭代，利用第一超像素区域之间在轮廓参数和相似参数分别对应的差异，对第一超像素图像中轮廓参数和相似参数的分布情况进行加权，构建第一超像素图像的目标函数，包括的具体方法为：
8.根据权利要求7所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据第一超像素区域之间在轮廓参数和相似参数分别对应的差异，获得超像素图像在对应边界系数阈值下，第一超像素图像的轮廓权重系数和相似权重系数，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据目标函数的输出值的大小获得烘焙质量系数，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据烘焙质量系数的大小对切片中药的烘焙质量进行评价，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述用不同方法对切片中药图像超像素分割获得若干超像素图像，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述获取切片中药图像中的边缘像素点以及任意像素点的梯度幅值，根据切片中药图像中边缘像素点的数量、像素点的梯度幅值以及像素点在同位置下所有超像素图像中对应边界点的数量获得公共边界线的边界系数，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述根据边界系数与预设的边界系数阈值的大小关系对超像素图像中的超像素区域进行合并，获得第一超像素图像，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种切片中药的烘焙质量评价方法，其特征在于，所述将第一超像素图像中的第一超像素区域的面积和边界点的曲率进行融合获得第一超像素区域的轮廓参数，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种切...
【专利技术属性】
技术研发人员：苟刚，谢飞，李兰，
申请(专利权)人：深圳泰康医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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