王桂林 杜鴻 胡永恒

摘 要：通過圖像識別在臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用的研究，針對傳統(tǒng)算法估算試紙測試顏色和參考色的相似度在受光照、曝光度等影響而產(chǎn)生較大誤差的問題，提出了改進(jìn)的馬氏距離算法將顏色識別效率提高了17.6%。通過實(shí)驗(yàn)表明，該算法能有效抑制外界干擾，提高顏色識別率。

關(guān)鍵詞：醫(yī)用試紙條；馬氏距離；協(xié)方差矩陣；圖像識別

使用智能手機(jī)做尿液分析、試紙圖像處理的方法隨著智能可穿戴醫(yī)療設(shè)備[ 1 ]發(fā)展，本文使用改進(jìn)的馬氏距離算法，通過在不同光照環(huán)境條件下隨意獲取六張不同的圖片，然后對其中的測試點(diǎn)和參考點(diǎn)進(jìn)行像素采樣，與傳統(tǒng)的歐氏距離對比，馬氏距離在抵抗環(huán)境因素干擾上面比歐氏距離具有更好的效果，能夠提高圖像識別率。

1 建立模型

該試紙可以一次性檢測人體內(nèi)葡萄糖、酸堿度等十二種物質(zhì)的相對含量。除最上面一行和最下面一行沒有使用外，每一行可以測兩種物質(zhì)，每一組都有若干個參考色和唯一的測試顏色塊與之對應(yīng)，如圖1：

2 算法原理

顏色空間的選取對結(jié)果的準(zhǔn)確性也至關(guān)重要[ 2 ]，sRGB顏色空間是基于獨(dú)立的色彩坐標(biāo)，將圖像轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間，使用只與顏色有關(guān)的a，b通道在二維平面上進(jìn)行處理。

2.1 馬氏距離算法

馬氏距離是表示數(shù)據(jù)的協(xié)方差距離，計(jì)算參考顏色到測試顏色之間的馬氏距離：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

取第三個顏色塊作為測試顏色，剩下的六種顏色從左向右一次為R1，R2，R3，R4，R5，R6，，對于每種顏色同樣取四十個像素點(diǎn)，這樣初始數(shù)據(jù)就和馬氏距離計(jì)算法保持一致，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1。

同一組照片改進(jìn)的馬氏算法可以有效地提高參考色之間的分散度，這樣就為正確識別顏色奠定了基礎(chǔ)。

4 結(jié)語

本文通過提出雙向取樣，并且能夠?qū)崟r調(diào)整采樣點(diǎn)以使協(xié)方差矩陣可用的馬氏距離算法，改進(jìn)后的馬氏距離算法能夠有效的抑制圖像采樣時曝光強(qiáng)度的影響，提高了圖像識別率。但是還該算法現(xiàn)在只能用到二維Lab顏色空間，不能對采集的圖像在sRGB進(jìn)行直接的或者三維的處理，如何將該算法直接應(yīng)用將是下一步的研究方向。

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