基于Matlab的尿沉渣图像有形成分的自动分类方法

目的依托于Matlab环境,初步实现BP(Back Propagation)神经网络对尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。方法首先应用灰度化、直方图增强、邻域滤波和中值滤波等方法对图像进行预处理;再利用Canny算子和Sobel算子叠加处理进行边缘检测,通过膨胀腐蚀和孔洞填充等操作得到有形成分的连通域信息,提取出每个连通域的周长、面积、长宽比、矩形度、圆形度等12个特征值作为BP神经网络的输入;最后利用BP神经网络创建学习训练过程,对每个连通域即有形成分进行分类。结果采用该自动分类方法得到了尿沉渣图像中有形成分的种类和数目。结论该方法分类准确,可实现尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。