基于变形雅可比-傅立叶矩的花类蒙草药花粉粒三维显微结构识别

变形雅可比-傅立叶矩是本课题组提出的新不变矩。前期研究（国家基金）发现，它对平移、灰度、尺度、旋转等多畸变目标特征匹配好，抗噪能力强，且不管目标是否封闭，识别率均很高。还发现，花类蒙药花粉粒具有很强的抗酸碱和生物分解特性，其显微特征因科、属、种不同而不同。可用花粉粒鉴别多数花药，识别率达98.2%。但花粉粒二维显微图像非常相似时误判率偏高。若用花粉粒三维显微图像，必然提高识别率。虽然可用扫描电镜获得三维显微图像，但仪器昂贵，不宜推广成通用检测手段。故利用普通显微镜和计算机，从有限的二维显微图像算得更多的三维结构信息，进行鉴别具有创新和推广价值。本项目首次把小波变换与该矩结合，深入研究其特征提取性能,降低算法复杂性。首次对花粉粒二维多焦面显微图像的矩组进行三次样条插值，获得较高三维结构信息的不变矩特征空间向量轨迹，识别蒙药花粉粒三维结构，力求以软件形式扩大普通显微镜焦深，填补该领域国内空白。

本项目首先对变形雅可比（p=4,q=3）-傅立叶矩（Pseudo-Jacobi- Fourier Moments，PJFM’s）的算法进行进一步的优化，建立了在笛卡尔直角坐标系中计算该矩的改进算法，并用改进矩进行了多种图像的信息采样、抗噪声能力以及图像归一化等方面的研究，进一步完善了不变矩理论，推广了不变矩的应用研究。改进的PJFM′s,有效降低了计算复杂度和量化误差,重建图像的边缘信息更全面，更适于做全局图像特征描述子。.其次，本项目借助OLYMPUS BX50型生物显微镜和MOTICAM 2006数码成像系统，建立了较完整的常用13种花类蒙草药花粉粒的约4600多张多焦面图像的原始图像库。但原始图像采集过程繁琐, 图像质量易受设备和操作人员影响，不易作为蒙药显微图像分类识别的常规方法来推广。.实现了该矩与小波边缘检测结合的特征提取方法，并用最小二乘法拟合插值同一图像的不同二维多焦面图像的不变矩向量组。通过多次重复实验，确定了较好的拟合方法，确定了 多焦面图像的不变矩特征向量轨迹，建立了13种花类蒙草药花粉粒多焦面图像对应的不变矩特征空间向量轨迹数据库。.最后，用简单的欧氏距离分类器对不同花药显微特征点进行初步识别，平均识别率达98.7％，识别率只提高0.6%。但实验结果还是说明不变矩特征空间向量轨迹具有较好的三维表面信息提取性能，一定程度上能够加深和改善普通生物显微镜焦深。.拓展工作中发现, 蒙药显微结构图像分类结果很大程度上受到图像分割质量的影响。而蒙药显微结构图像属于复杂背景图像，不可能一次性自动分割，所以使用人机交互式分割方法,可提高使用性和准确性。这类图像的分割研究将是今后工作的重点之一。另外,不变矩描述子对细胞,虫卵等生物颗粒图像的描述性能和分类识别非常理想,易于实现自动或半自动识别计数软件系统,这也是今后研究的一个方向。.项目执行期间，已发表期刊论文11篇，已收到录用通知期刊论文1篇，已投稿论文2篇。其中，被《EI》收录3篇，中文核心期刊论文4，蒙文民族语言论文3篇。已在国际学术会议上发表论文2篇，在国内各种学术会议交流论2篇。完成硕士研究生毕业论文4部，本科生毕业论文1部。另外在培养在读硕士生4名。.总之,本项目研究内容全部按计划进行,达到了预期研究目标。为蒙药显微特征识别，蒙药与蒙成药质量鉴定以及成分分析智能化仪器设的研究开发提供了具有参考价值。