全 文 ：田基黄薄层色谱分类的图像分析方法研究
许建新　朱学峰　赖何季　黄湘云
(华南理工大学自动化科学与工程学院 广东 广州 510640)
【摘　要】　薄层中药色谱与计算机图像处理技术结合可以用来对中药进行种类鉴别和产地鉴别。 本文介绍了一
种用图像处理与分析技术对田基黄进行产地分类的方法 ,采用灰度映射的方法辨别出田基黄产地的相同与否进而
对田基黄进行产地归类 , 实验结果表明了该法有较好的效果。
【关键词】　薄层色谱(TLC);图像分析;灰度映射;
　　薄层色谱(Thin Layer Chroma tog raphy)法具有快速 、经济 、
可靠 、操作简单 、适用范围广 、重现性好等优点 , 已广泛应用在
中药质量分析中。 T LC 的另一大优点是提供直观形象的可见
光或荧光图像 ,并可进一步通过紫外扫描仪获取常规的色谱图
进行定量计算和分析。 但这需要价格昂贵的紫外扫描仪 , 而
且 ,还会造成“信息的丢失和失真” 。本文介绍的图像分析方法
无需使用薄层色谱扫描仪 , 就能对中药质量作判断与分类 , 因
此具有直观 、简单 、快速和节省成本的优点。
1　图像处理及其算法
对 TLC 指纹图谱的图像的处理可以分为图像校正 、灰度处
理 、图像锐化 、灰度映射和图像分割几部份 , 其中灰度映射是整
个处理部分的关键。
1.1 图像校正
由于在拍摄薄层色谱图像时 , 薄层板的边框不一定与图像
的底边平行 ,往往呈现一定的角度 , 因此需要对图像进行校正 ,
这里利用图像旋转方法解决此问题。方法如下:在图像中画一
条直线 ,以这条直线与图像底边所成的角度作为旋转角度对图
像进行旋转变换 , 图像旋时使用双线性插值法 , 这样能取得较
好的效果。
设点 A为原始图像的某一个点 , 坐标为 , 点 B 为点 A 旋转
角度后得到的点 ,坐标为 ,为 OA 与横轴的夹角角度 , 如图 1 所
示。
图 1　象素的旋转
由几何关系有
x=rcosα
y=r sinα .........(1)
x=rcos(θ+α)
y=r sin(θ+α) .........(2)
而 x′=r cos(θ+α)
y′=rsin(θ+α)
x′=r cosθcosα-rsinθsinα
y′=rsinθcosα-r cosθsinα　
(1) x′= xcosθ-y sinθ
y′=x sinθ+yco sθ
因此可得图像旋转空间变换关系:
x′= xcosθ-y sinθ
y′= x sinθ+ycosθ
其中 , 为原来空间的坐标 , 为空间旋转变换后的坐标 , 表示
图像绕原点逆时针旋转的角度。图像插值有最近邻插值法 、双
线性插值法和双三次插值法 ,最近邻插值法是一种最简单的插
值方法 ,但是这种方法有时不够精确 , 因此选用双线性插值法 ,
它利用点的四个最近邻象素值分别对红 、绿 、蓝三个颜色分量
分别插值 ,此法能够保持连通性和光滑性 , 不会产生锯齿等失
真情况。
1.2 灰度处理
首先把彩色图像转化成灰度图像 , 根据人眼对红 、绿 、蓝三
种颜色的敏感度不同 ,将 RGB 图像变为灰度(即亮度)图像 ,可
使用以下公式:Y=0.2989＊R+0.5870＊G+0.1140＊B , 其中
Y为亮度信号值 , R、G 、B 分别为红 、绿 、蓝颜色值。此公式即为
CEI 彩色 RGB 信号转换为亮度信号使用的国际变换。
然后对灰度图像进行灰度增强处理 , 其目的是为了增强图
像的对比度。方法是把[ α　255] , 0≤α<255 , 区间的灰度值映
射到[ 0　255] 区间。这样处理后 ,灰度值低于 α的象素将变成
零值 ,因此可以减少背景不为 0 的干扰;同时 , 把[ α　255] 区间
的灰度沿展到[ 0　255] 区间可以增强图像对比度。
1.3图像锐化
图像锐化处理方法有空间域和频域法两种。空间域方法
可以使用微分尖锐化处理技术 , 频域法是用高通滤波器衰减图
像信号中低频分量 , 加强图像中的高频分量 , 而高频分量对应
的就是图像中的边缘部分和急剧变化部分。在这里我们使用
空间域的微分锐化法。
微分锐化法的处理方法最常用的是梯度法 , 给定一个函数
f(x , y), 在坐标(x , y)上的梯度可以定义为如下一个矢量 ,
grad[ f(x , y)] = f x　 f y , 在数字图像处理中要采用离散形
式表示 ,为此用差分运算代替微分运算 , Δxf = f(x +1 , y)- f(x , y), Δyf= f(x , y+1)- f(x , y), 可以使用以下的近似计算
公式来计算梯度:G f(x , y) ≈ f(x+1 , y)- f(x , y) + f
(x , y+1)- f(x , y)
在一幅图像中 ,边缘区域梯度值较大 , 平滑区梯度较小 ,对
于灰度级为常数的区域梯度值为零 , 选定近似梯度计算方法
后 ,可以使用阈值法来产生梯度图像 ,其方法如下:
g(x , y)= G[ f(x , y)] 　G[ f(x , y)] ≥T
f(x , y)　　　　其他
也就是说 ,事先定一个门限值 T , 当梯度值大于或等于 T
时 ,那么这一点就取其梯度值作为灰度值 , 如果梯度小于 T 时
则保留原 f(x , y)值。这样 ,通过合理地选择 T 值 , 就能既不破
坏平滑区域的灰度值 ,又能有效地增强了图像的边缘。
1.4灰度映射
灰度映射是整个分析方法的核心 , 灰度映射的基本原理
是:把 0 ～ 255(其中 0 代表最暗 , 255 代表最亮)的灰度映射到彩
色空间 , 0 映射到蓝色 , 255 映射到红色 , 中间的灰度值映射到
红到蓝的过渡色 ,如黄 、绿等等 , 这样可以使人明显分辨出不同
灰度差别。灰度映射的方法如下:首先定义好灰度映射表 , 一
般把某一或者某一范围内的灰度值对应于某一彩色颜色 , 这个
颜色可以是 RGB(红/绿/蓝)彩色模型或是 HSB(色调/饱和度/
亮度)彩色模型中的一种。例如范围值取 4 , 则把灰度图像中 0
～ 255值分成 64 段 ,每一段对应于一种彩色颜色 , 0 ～ 3 的灰度
映射为彩色 1 , 4 ～ 7 的灰度映射为彩色 2 , 8 ～ 11 的灰度映射为
彩色 3...。然后通过查表的方法把每一点灰度值映射到对应
的颜色 ,这样就把整个灰度空间映射到彩色空间。
1.5图像分割
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一个薄层板一般都同时点样多个 ,这些点样可以是同一产
地的中药试品溶剂也可以是不同产地的试品溶剂 , 作为分析或
归类的最基本单位应该是每一个点样试剂薄层图谱 ,我们把一
幅图像中的每一个点样图像分割出来作为一个基本点样图像
另存起来 ,这样一方面可以节省存储空间 , 另一方面也可以由
这个点样图像建立一个数据库 , 以后进行产地鉴别时 , 可以作
为该中药该产地的一个薄层色谱参考标准。
2　实验验证
本研究论文涉及的有关实验药材 、试剂 、分析仪器和 T LC
图谱等均由我们的合作单位:广州中山大学广州现代中药质量
研究开发中心提供。
2.1 实验药材
本文选取了分别来自 3个产地的 6 个田基黄药材作为研究
对象 ,对其薄层色谱图像进行灰度映射处理 , 然后对产自不同
产地的田基黄药材进行分类鉴别。
2.2 仪器和试剂
薄层板:聚酰胺薄膜;展开剂:水:95%乙醇:甲酸:乙酰丙
酮(9:2:2:1);显色剂:2%三氯化铝-乙醇溶液;供试液:1000g
田基黄的乙醇提取物 、15ml苯甲醇 、1g 亚硫酸氢钠 , 加注射用
水至 1000ml;
2.3 图像获取
吸取各产地的试品溶液 , 点样 3μl , 展开温度为室温
(25℃);湿度在 65%左右;展开前预饱和 10 分钟;展距 14 ～
16cm;展开完毕后 ,自然晾干 , 喷以 2%三氯化铝-乙醇溶液 ,加
热至显色清晰 , 置紫外光(366nm)灯下拍照 , 得到色谱图见图
2。
以上三幅图中编号 0 对应的斑点为槲皮苷对照品 , 1、2 的
产地为广西宜州田基黄 , 3 、4 产地为广西来宾田基黄 , 5、6 产地
为广西南宁田基黄。
3　结果与分析
经过灰度处理和锐化处理后得到的图像如图 3 所示 , 然后
在进行灰度映射后得到的彩色图像如图 4 所示。从图 4中可以
看出编号为 1 和 2 的两组图谱与其他图谱(编号为 3 ～ 6)之间
有很明显的差别(斑点的位置和颜色), 而两者之间的差别很
小 ,可以说明它们来自同一个产地;同样编号为 3 和 4的两组图
谱通过灰度映射后也很明显的判断出它们同属于一个产地 , 5
和 6 也类似。
灰度映射可以使图像中不明显的灰度层次较明显地突现
出来 ,通过肉眼观察灰度映射后的彩色图像可以较清楚地观察
出原来灰度图像中不同灰度层次的区域分布。虽然原始的彩
色图像转换为灰度图像是会丢失颜色信息 , 这个颜色信息反映
中药材组分 ,但是在我们这里只是用来判断中药材产地相同与
否 ,不同产地的同一种中药其薄层色谱对应位置的斑点大致相
同 ,只是某些斑点大一些 、颜色深一些 , 某些斑点小一些 、颜色
浅一些 ,因此丢失颜色信息后也是能够对中药做产地鉴别的。
通过以上的图像处理后 ,可以把原来不易判断相同与否的
薄层色谱变得可以较为容易做出判断 , 使分析 、判断的准确性
大为提高。初步的实验证明了该法能取得较好的效果。
4　结论
本文讨论了一种用图像处理技术对田基黄薄层色谱进行
分类识别的方法 , 其基本思路是:先把原始的彩色图像转换成
灰度图像 ,再通过灰度映射的方法用彩色着色来显化灰度图像
灰度的细微差别 ,从而达到较容易区分原始图像斑点颜色的目
的 ,以利于人们做出分类判断。所进行的实验表明 , 将薄层色
谱图像中细微的颜色差别通过图像处理技术可以使其差别明
显化 ,从而可以比较容易地用肉眼进行比较和鉴别。采用图像
处理技术直接对 TLC 图谱进行处理可以省掉昂贵的紫外扫描
仪 ,而且还避免了紫外扫描过程产生的失真 , 因此 , 该法在中药
的质量的鉴定方面具有很好的应用前景。更进一步的全面 、深
入的研究正在进行中。
　参考文献
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