基于形狀特征及紋理特征的中藥材檢索方法

朱黎輝，李曉寧＋，張 瑩，蒲華秀，吳純潔

（1.四川師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，四川 成都610101；2.成都中醫(yī)藥大學(xué) 中藥材標(biāo)準(zhǔn)化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都611137）

0 引 言

基于內(nèi)容的圖像檢索方式融合了傳統(tǒng)的模式識(shí)別技術(shù)與良好的人機(jī)交互技術(shù)［1］，已運(yùn)用到多個(gè)領(lǐng)域，例如植物圖像檢索［2］，商標(biāo)圖像檢索［3］等。本文結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目，利用基于圖像內(nèi)容的檢索熱點(diǎn)技術(shù)對中藥材圖像進(jìn)行檢索。

實(shí)現(xiàn)中藥材圖像的檢索關(guān)鍵在于提取中藥材圖像的有效特征以及利用這些特征構(gòu)建合適的分類器進(jìn)行分類。中藥材圖像的形狀特征和紋理特征屬較明顯的特征，因此從這2個(gè)角度提取中藥材的圖像特征，將所提取到的2個(gè)特征進(jìn)行加權(quán)線性組合，構(gòu)成綜合特征向量。支持向量機(jī)［4］（support vector machine，SVM）是 一 種 新 的 機(jī) 器 學(xué) 習(xí) 技術(shù)，可作為分類器使用。吳樂南等人將SVM 用于水果分類［5］，張淑雅等人使用支持向量機(jī)用于黑白老照片和彩色照片的分類［6］。SVM 分類器分類效果明顯，因此使用SVM 對中藥材圖像進(jìn)行分類。本文著力探尋圖像內(nèi)容的特征，通過設(shè)計(jì)特征降維方式，減少傳統(tǒng)形狀及紋理特征的維數(shù)，反復(fù)試驗(yàn)對比分析獲得適宜的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)造多分類器解決圖像分類問題，解決中藥材圖像檢索時(shí)間長、精度低等問題。

1 算法流程和框架

圖1為中藥材圖像的檢索結(jié)構(gòu)。對于數(shù)據(jù)庫圖像，分別提取形狀，紋理特征，然后進(jìn)行特征的加權(quán)組合，組合特征放入特征數(shù)據(jù)庫，利用SVM 進(jìn)行訓(xùn)練；對于查詢圖像，提取同樣的加權(quán)特征構(gòu)成組合特征，查詢時(shí)對查詢圖像使用SVM 進(jìn)行預(yù)測所屬類別，通過計(jì)算歐氏距離，按距離從小到大依次返回預(yù)測類別的檢索結(jié)果圖像。

圖1 中藥材圖像檢索結(jié)構(gòu)

2 圖像特征提取

2.1 改進(jìn)HOG 的形狀特征提取

梯 度 方 向 直 方 圖 （histogram of oriented gradient，HOG）算法［7］廣泛用于圖像形狀特征提取。但是HOG 特征向量維數(shù)較大，不利于提取特征效率及后期分類。例如分辨率為64＊128像素的圖像進(jìn)行HOG 特征提取得到特征向量為3780 維［8］。因此，本文對原始HOG 進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)梯度方向直方圖 （improved histogram of oriented gradient，IHOG）基本操作步驟如圖2所示。

圖2 IHOG 處理的流程

（1）計(jì)算梯度。使用式 （1）計(jì)算水平和垂直方向的梯度

式中：Gh（x，y）——該像素點(diǎn)的水平梯度值，Gv（x，y）——該像素點(diǎn)垂直梯度值。像素點(diǎn)的梯度值 （強(qiáng)度）及梯度方向按式 （2）進(jìn)行計(jì)算

（2）分塊。將分辨率為row＊col像素的圖像分為3×3塊。為使圖像特征向量統(tǒng)計(jì)時(shí)包含盡量多的信息，分塊時(shí)考慮使相鄰的區(qū)域有部分重疊。做法是設(shè)定步長，使重疊部分大小為原區(qū)域的一半，行步長設(shè)定為 row／（3＋1） ；列步長為col／（3＋1） 。

通過步長可嚴(yán)格設(shè)定重疊塊區(qū)域。圖3 為區(qū)域分塊。單元C1，C2，C5，C6 組成塊B1；單元C2，C6，C3，C7組成塊B2；C2、C6為重疊區(qū)域。

圖3 區(qū)域分塊

（3）計(jì)算梯度直方圖。對9個(gè)小塊分別計(jì)算梯度直方圖，做法是在每塊內(nèi)梯度方向范圍取0～180度，平分為9個(gè)方向角度。如0～20度是一個(gè)方向角度，再統(tǒng)計(jì)在這個(gè)方向角度的梯度值總和。9個(gè)方向角度得到一個(gè)9維的梯度直方圖。

（4）歸一化特征向量。為使特征向量空間對光照，陰影和邊緣變化具有魯棒性，因此對每一塊的梯度直方圖進(jìn)行歸一化。歸一化函數(shù)選取文獻(xiàn) ［7］中的L1－norm 范式，即式 （3）

式中：v——未歸一化的特征向量，v1——1－norm，ε——一個(gè)很小的常數(shù)，取值為0.01。

（5）組合特征向量。將9塊歸一化后的特征向量通過線性組合成一個(gè)81維的IHOG 特征向量。

2.2 分塊LBP的紋理特征提取

原始的局部二值模式 （local binary patterns，LBP）算子［9］在每個(gè)像素點(diǎn)都得到一個(gè)LBP 編碼，直接用作紋理特征維數(shù)較大，且空間位置容易混亂從而產(chǎn)生誤差。本文在原始LBP算子上進(jìn)行了一定改進(jìn)，主要采用了分塊的思想。分 塊 局 部 二 值 模 式 （block Local binary patterns，BLBP）處理的流程如圖4所示。

圖4 BLBP處理流程

（1）對待處理中藥材圖像進(jìn)行原始LBP 特征提取，得到LBP 紋理圖像。為降低LBP 的編碼模式，使用文獻(xiàn)［10］中特征維數(shù)為10 維LBPriu2（8，1）統(tǒng)一模式，它具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性的特點(diǎn)，可減小中藥材圖像由于旋轉(zhuǎn)和光照不勻帶來的影響。

（2）將降低了編碼模式的LBP 紋理圖像平均劃分為4×4的小區(qū)域。分辨率為row＊col像素的圖像分塊后，每塊的行列像素變?yōu)閞ow／4 ＊ col／4 。

（3）統(tǒng)計(jì)每塊的灰度直方圖，即計(jì)算小塊內(nèi)每個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的頻率。因?yàn)榻档土司幋a模式，所以此步得到的是一個(gè)10維的向量。

（4）每塊執(zhí)行完直方圖統(tǒng)計(jì)后，將每塊得到的向量進(jìn)行線性合并，組合成一個(gè)行向量，此時(shí)得到了整幅圖的BLBP紋理特征向量。

3 圖像分類

3.1 線性組合分類器的內(nèi)核

圖像包含顏色、形狀和紋理特征，單一特征只能表達(dá)圖像的部分屬性，對圖像內(nèi)容的描述較片面，缺少足夠的區(qū)分信息。從而有必要考慮組合互補(bǔ)特性構(gòu)成綜合特征，使圖像內(nèi)容特征描述更全面。

本文綜合中藥材圖像IHOG 形狀特征及BLBP 紋理特征，考慮2 個(gè)特征的凸組合，實(shí)驗(yàn)得出最優(yōu)權(quán)重，形如式（4）

式中：F——組合特征，α、β——IHOG、BLBP 特征對應(yīng)權(quán) 重 系 數(shù)，fihog、fblbp——IHOG 形 狀 特 征 及BLBP 紋 理特征。

3.2 分類器的設(shè)計(jì)

SVM 分類器本質(zhì)是針對兩分類問題，在實(shí)際生活中常對多類問題進(jìn)行分類，即需構(gòu)造SVM 多值分類器。文獻(xiàn)［11］列舉了5種SVM 多類分類方法，分別為一類對余類法、一對一分類法、二叉樹法、糾錯(cuò)輸出編碼法以及決策樹方法。

本文針對多類中藥材的圖像進(jìn)行分類，選取一對一方法進(jìn)行SVM 多值分類器的構(gòu)造，設(shè)圖像類別為N 類，共需訓(xùn)練N×（N－1）／2個(gè)2值SVM 分類器，這種方式是對N 個(gè)分類類別訓(xùn)練集進(jìn)行兩兩區(qū)分，測試的時(shí)候采用投票法決定所屬類別，得票最多的類即為預(yù)測類別

SVM 通過用內(nèi)積函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間變換到一個(gè)高維空間，然后在這個(gè)空間中求廣義最優(yōu)分類面來解決非線性問題。根據(jù)不同的內(nèi)積核函數(shù)將形成不同的算法，本文選取式 （5）所列的RBF （徑向基）核函數(shù)［12］。

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本文實(shí)驗(yàn)選取自制的中藥材圖像數(shù)據(jù)庫。包括青貝、松貝、珍珠貝、爐貝、蓮子五類圖像，每類藥材圖像數(shù)目為1000幅，一共5000 幅圖像。數(shù)據(jù)庫由不同光照，視點(diǎn)角度條件下拍攝的圖像組成，圖像大小均為128＊128＊3像素，JPG 格式。部分中藥材圖像如圖5所示。

圖5 部分中藥材圖像

實(shí)驗(yàn)過程中訓(xùn)練集和測試集的組成為：每類圖像隨機(jī)抽取500幅作為訓(xùn)練集，剩下的500 幅圖像作為測試集。一次分類實(shí)驗(yàn)中，每類測試集用于測試，即共需測試2500幅圖像。

4.2 特征權(quán)重對分類影響實(shí)驗(yàn)

為獲得IHOG 和BLBP 最佳特征權(quán)重，實(shí)驗(yàn)對比了不同權(quán)重分配下中藥材圖像10次分類平均準(zhǔn)確率。見表1。

表1 不同權(quán)重分類準(zhǔn)確率比較

從表1 可看出，當(dāng)α 為0，β 為1 時(shí)，平均準(zhǔn)確率為86.62%；當(dāng)α為1，β為0時(shí)，平均準(zhǔn)確率為84.16%；當(dāng)α、β均不為0 時(shí)，平均準(zhǔn)確率提高到92%左右，其中當(dāng)IHOG 和BLBP特征權(quán)重均為0.5時(shí)中藥材圖像平均分類準(zhǔn)確率最高。

IHOG 和BLBP特征單獨(dú)使用時(shí)僅體現(xiàn)了圖像的形狀特征或紋理特征；2 個(gè)互補(bǔ)特征進(jìn)行不同權(quán)重組合能使圖像內(nèi)容特征描述更全面；其中當(dāng)IHOG 和BLBP 特征權(quán)重均為0.5時(shí)顯示出最優(yōu)的權(quán)重分配，可見中藥材圖像數(shù)據(jù)庫中圖像的IHOG 和BLBP 特征對于表達(dá)圖像內(nèi)容信息貢獻(xiàn)率相當(dāng)。

4.3 特征提取算法對比實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證IHOG 和BLBP 特征提取算法的有效性，實(shí)驗(yàn)對比了原始HOG （文獻(xiàn) ［8］使用的HOG 方法）、IHOG、原始LBP、BLBP和特征權(quán)重均為0.5的IHOG、BLBP 特征組合 （本文方法）在中藥材數(shù)據(jù)庫中性能，如表2所示，表中時(shí)間表示一幅圖像進(jìn)行特征提取所耗時(shí)間，分類準(zhǔn)確率代表10次平均分類準(zhǔn)確率。

表2 特征提取算法在中藥材數(shù)據(jù)庫性能對比

通過表2可看出，BLBP相比原始LBP，特征維數(shù)降低了102.4倍，特征提取時(shí)間減少了16倍，但分類準(zhǔn)確率提高了66.62%。IHOG 相比原始HOG 特征，特征維數(shù)降低了46.67倍，特征提取時(shí)間減少了14倍，分類準(zhǔn)確率卻提高了29.88%。本文方法結(jié)合IHOG 和BLBP特征，在保證特征維數(shù)、時(shí)間耗費(fèi)較小情況下分類準(zhǔn)確率達(dá)到93.56%。

IHOG 算法繼承了原始HOG 描述子能描述圖像局部形狀信息、一定程度上抑制平移和旋轉(zhuǎn)影響等優(yōu)點(diǎn)，一定程度上簡化了分單元的細(xì)節(jié)，使表征的范圍大大的減少；BLBP算子在基本保留原始LBP 紋理特征的基礎(chǔ)上，避免了空間位置混亂以及縮小了特征向量的維數(shù)。

4.4 檢索性能實(shí)驗(yàn)

從中藥材檢索框架可知，本文的檢索性能與分類結(jié)果密切相關(guān)。查詢圖像首先提取IHOG 和BLBP 組合特征，然后通過SVM 分類器獲得預(yù)測類別，再對中藥材圖像數(shù)據(jù)庫中與預(yù)測類別一樣的圖像進(jìn)行歐式距離度量，最后根據(jù)距離大小依次返回檢索結(jié)果圖像。預(yù)測正確與否直接關(guān)系到最終的檢索效果。

圖像檢索系統(tǒng)性能評價(jià)的重要指標(biāo)是查準(zhǔn)率和查全率。查準(zhǔn)率 （precision）、查全率 （recall）公式如下

式中：m——檢索結(jié)果的圖像數(shù)量，x——在檢索結(jié)果圖像中與查詢圖像屬于同類別的數(shù)量，測試集總圖像數(shù)量為n幅圖像中共有y 幅圖像與要查詢圖像屬于相同的類別。

實(shí)驗(yàn)利用本文方法分別計(jì)算青貝、松貝、珍珠貝、爐貝、蓮子這五類的查準(zhǔn)率和查全率。圖6為對五類圖像在圖像檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率折線圖，圖7是與圖6相對應(yīng)的圖像檢索系統(tǒng)的查全率的折線圖。

圖6 圖像檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率

圖7 圖像檢索系統(tǒng)的查全率

圖6中，圖像檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率基本保持恒定狀態(tài)，其中珍珠貝、爐貝、蓮子這三類的查準(zhǔn)率接近1，青貝和松貝的查準(zhǔn)率分別在0.8506和0.9374浮動(dòng)。

圖7中，青貝及松貝的查全率分別在0.8751和0.9218浮動(dòng)。珍珠貝、爐貝、蓮子這三類的圖像查全率約為1。

由圖6、圖7對圖像檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率和查全率在平均檢索次數(shù)下進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知，青貝和松貝的查準(zhǔn)率及查全率相對較低，而珍珠貝、爐貝、蓮子的較高，這和查詢圖像預(yù)測類別相關(guān)，表3 列出了五類別一次分類的混淆矩陣，矩陣的每行代表一個(gè)實(shí)際類的實(shí)例，而每列代表在一個(gè)預(yù)測類的實(shí)例。

表3可看出，每一類取500張進(jìn)行測試，其中500張松貝圖像，只有410張分類正確，67張被預(yù)測為青貝圖像，19張預(yù)測為珍珠貝，4張預(yù)測為爐貝，導(dǎo)致分類的準(zhǔn)確率為82.0%。松貝和青貝的分類準(zhǔn)確率相對較低，這是因?yàn)榍嘭惡退韶愵愰g相似度很大，容易導(dǎo)誤分現(xiàn)象；珍珠貝、爐貝、蓮子分別與其他類別之間的類間相似度較小，容易根據(jù)形狀和紋理特征區(qū)別開來，從而分類準(zhǔn)確率較高。顯然，檢索的查準(zhǔn)率和查準(zhǔn)率對易誤分的青貝和爐貝就相對較低。

表3 分類結(jié)果的混淆矩陣

5 結(jié)束語

本文對原始LBP紋理特征及原始HOG 形狀特征進(jìn)行了改進(jìn)，在提高分類精度的同時(shí)克服了維數(shù)很大的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明BLBP 紋理特征和IHOG 形狀特征組合存在優(yōu)勢互補(bǔ)，將特征進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶卣鳈?quán)重聯(lián)用能改善分類精度。本文提出的基于形狀特征和紋理特征的中藥材檢索方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果有效，具有很好的檢索性能。下一步將在此基礎(chǔ)上，研究特征組合權(quán)重的自適應(yīng)設(shè)置。

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