微波提取的基本特性与微波连续提取装置

微波提取的基本特性与微波连续提取装置
微波提取的基本特性与微波连续提取装置

微波提取的基本特性与微波连续提取装置

发布时间:2010-3-29 21:20:38 文章来源:《中国制药装备》

[关键词]:微波【打印】

郭维图 1 孙福平2

(1. 东南医药生物工程技术研究所,福建福州 362000;2. 温州神华轻工机械有限公司,浙江温州

325025)

摘要:以微波提取的基本特性为切入点,叙述了微波连续提取的优点,阐述了国内目前微波提取设备研发现状,着重分析了微波连续提取装置的工艺过程、特点及与其他相关设备比较。

关键词:微波;连续提取;装置;开发;应用

科学技术部等16部委制定的国家中医药创新发展规划纲要提出:“开展中药饮片传统炮制经验继承及炮制工艺与设备现代化研究;中药提取、分离、浓缩、干燥、制剂、辅料生产技术集成创新的研究;借鉴现代制造技术、信息技术和质量控制技术,加强符合中成药生产特点的新工艺、新技术、新装备的研究开发,提高中药制造业的现代化水平。”

根据国家最新颁布节能法、环保法基本精神,将节能减排作为产品开发的指导思想,为国民经济的可持续发展,为中药企业提高产品质量,降低生产成本着想。

所以产品的定位应该是:符合国家提出的在提高产品质量的基础上,实现节能、减排、降耗的基本目标,降低中药企业产品的生产成本,以利于生产过程实现自动化、连续化、产业化、规模化。

微波提取是建立在微波的基本原理基础上,其利用微波(频率2 450 MHz、波长12.2 cm的连续波)在传输过程中遇到不同的物质的不同性质产生反射、穿透、吸收的差异现象。极性分子接受微波辐射能量后,通过分子偶极以24.5亿次/s频率旋转碰撞而产生热效应。在提取微波透过透明的萃取剂到达植物内部,因其纤维管束和腺胞系统含水量高,故吸收微波快而升温,使细胞内压增大。当内压超过细胞壁承受能力时,细胞壁破裂,其内部的有效成分自动流出,进入萃取剂被溶解,去渣存液达到提取目的。此外,同时产生热效应原理,由于极性溶剂受热蒸发并及时排除蒸汽达到干燥的目的。

1微波提取的基本特性

1.1 微波的热效应

微波具有极高的频率,使极性分子以24.5亿次/s的速度做极性变换运动,因而生成大量热能,产生很强的内热效应。可让溶媒与溶质分子同时无热阻、无热惯性地加热,其热传递方向与溶质扩散方向一致,故加热速度比常规加热方式要快10~100倍,提取时间大大缩短。

1.2 微波的选择性、穿透特性

微波具有良好的穿透能力,快速进入分子内部而产生大量热量,导致植物细胞因被加热而膨胀破壁,而且其热扩散与分子扩散运动方向一致,同时因细胞壁被电击穿而破裂,加速溶媒分子对基体的渗透和促使提取成分的溶解,故提取时间短、效率高、目标组分萃取更完全、提取率更高。同时,提取温度相对低而均匀,避免长时间高温引起有效成分分解,又因微波具有选择性加热的特点,对不同形态结构中药的有效成分具有选择性,故获取的目标组分含量高,质量好。其含量可高出常规提取30%~70%,有些品种甚至超过100%。

同时,微波具有穿透的选择性,对塑料、陶瓷、玻璃、橡胶等绝缘材料可被穿透而不吸收微波。如PTFE 能穿透但不吸收微波,故可用作设备的内部材料,用于制作物料的容器、谐振腔内的运转机件等。而对极性分子它被穿透后完全被吸收,可达到如上所述加热、提取的目的。但微波对金属、无机物非极性物质不能穿透,对金属不但不能穿透,反而还会被反射,这是我们利用它设计装备的第三特性。

1.3 微波的似光性

微波具有似光性即对金属的反射性,所以可用金属加工作谐振腔,让微波在谐振腔内反复反射,但随着反射次数的增加而衰减。因微波不能穿透金属,因此可用作屏蔽装置,以防止微波泄露,保护环境安全。

1.4 微波具有对生物的非生物效应

借助它可以用于杀灭各种微生物,达到灭菌的目的。用此原理可设计各种灭菌设备,利用低温杀灭混在物料中的各种微生物,避免因高温有效成分被破坏,以提高药物疗效和食品的营养价值。

1.5 微波易控制

微波是交变高频电磁波,其作用随电流的存在而产生,瞬间即生、瞬间即逝,而且其频率、功率密度可调、可控,因此温度、时间、频率、功率、流量等均可编程控,所以可以实现自动化、连续化生产,有利于产品规模化、产业化生产,而且可降低劳动强度。

2 微波连续提取的优点

2.1 节约能源

微波连续提取加热速度快,时间短,溶质与溶剂互为渗透快,萃取时间一般只需0.5~10 min,温度60~70 ℃,一般可一次提净,且外加热源的热水可循环利用。

超声波提取温度需100 ℃热回流,提取次数分2~3次,共需8~12 h,所加溶剂量一般仅传统提取的1/2,因而浓缩时间超声波为微波提取的2~2.5倍,微波能耗仅为超声波提取(传统提取)的10%~20%,不仅节约能源同时又节约大量溶剂。

2.2 降低物耗

微波连续提取所需溶媒为药材量6~8倍,并一次提净,超声波提取则需16~20倍,尤其是有机溶媒还需一套溶媒回收设备,同时也增加了回收溶剂的时间,微波提取溶媒仅超声波提取的30%~40%,既减少溶媒消耗,又减少浓缩所耗的能量,大大减少有机溶媒的污染。

另外,根据电子显微镜对药渣的观察,微波提取后细胞是破碎的,而超声波提取后细胞是完整的,经定量分析发现,药渣中有效成分含量微波提取一般1%~3%,而超声波提取仍有30%左右。由于微波的穿透性使植物纤维内的有效组分迅速转入溶剂,因而大大提高转移率,据大量的科研数据及分析测定,可提高提取率30%~70%,利于充分利用有限的药材资源生产出更多的产品,降低药材消耗。

2.3 减少污染物排放,利于保护环境

有机溶媒用量减少与药材利用率的提高,也降低了药渣及含有机溶媒废水的排放量。微波连续提取可实现系统密闭操作,空气中可大大降低有害气体浓度,防止对环境的污染,又便于进行编程控制,而且提取温度在60~70 ℃之间,避免CME生产环境高温高湿之虞。因采取多项屏蔽措施,使微波泄露量大大<5 mW/cm2国家与国际安全标准。

2.4 量多质优

微波连续提取具有选择性加热及温度相对较低、无温度梯度之优点,而且植物腺胞内的有效成分是因细胞壁破裂而浸出,不像超声波提取需大量分解,故转移率高、质量好。

2.5 经济效益好

由于超声波提取能耗降低,物耗减少,生产周期缩短,设备利用率提高,故生产成本低、收率高、纯度好,可为企业创造实实在在的经济效益。

3 国内目前微波提取设备研发现状

过去微波提取实验室里的试验微波辐射源是利用家用微波炉改装,其优点是改装容易、仪器成本低,但若处理不当,微波泄露会严重超标,威胁操纵者的安全。现在,天水华圆提供的 HWC3-10 L微波提取设备,其容量为2~3 L,微波功率700 W,温度范围0~100 ℃,定时范围0.1~120 min,搅拌速度0~100 r/min的实验设备。此外,据悉,HWC-50 L/500 L微波动态提取设备主机及其配套系统可为试验(50 L)或中试(500 L)提供试验的工艺数据。最近,他们又开发出以中药渗漉原理为基础的WNT-15 kW微波逆流提取机,此装备也可以进行连续提取。

微波提取商业化设备尚不多见,据悉已有南京三乐、烟台宁远、凯尔、温州神华和天水华圆先后推出SHMAE系列管道式微波多功能连续提取装置和HWC系列罐式微波多功能动态提取生产线。它们都可体现微

波共有的特点——多功能、节约能源、节省时间、减少物耗、降低成本。但是,由于结构不同、方法各异,其效果也有差距。其中,SHMAE系列按单位时间处理药材量较多、处理同样药材量使用的时间少、使用的功率少、溶剂用量少、提取率高、所需成本低。

3.1 釜罐式微波提取设备与微波逆流提取机的结构特点

WTD系列釜罐式微波提取设备的结构特点:罐体内部材质为聚四氟乙烯,制成圆形桶状,周边自上到下均布磁控管,微波结构采用多点微波馈入,提取罐分为微波主体腔、进料舱、微波源等,罐体外部用不锈钢板保护,不锈钢罐上方安装调速搅拌,可带强制回流系统,罐底可制成锥底或盆底,配有下出料口。罐内设置热电偶测温,采用PLC人机界面控制,物料升温、微波辐射都在一台罐内进行。若进行溶媒提取、挥发性成分提取则需配套冷凝冷却系统。整个提取过程是单罐进行操作。

WNT-15kW微波逆流提取机的结构特点:设备由加料斗、聚四氟乙烯管、螺旋推进器、微波谐振腔与磁控管、溶媒进口管、提取液出口管、出渣口与控制系统组成。除聚四氟乙烯管及电器控制系统外,其余主体材料均为不锈钢。其原理是利用渗漉法的连续提取的方法,药材于管道内在连续推进下往出渣口运动,而溶剂从其反方向进入聚四氟乙烯管内,利用高位压差向药材运动的反方向移动,将药材颗粒浸泡,微波对聚四氟乙烯管内运动的药材进行辐射,使药材细胞破壁,细胞质流出进入溶剂,达到提取的目的。

3.2 微波连续提取装置

微波连续提取装置将动态连续相结合,将传感、气动、变频与程控技术相结合,应用直观的触摸屏控制,使参数的控制更灵活、准确、方便。装置由溶媒储罐、溶媒泵、溶媒计量罐带搅拌及夹层的浸泡罐与冷凝冷却系统、调频计量泵及微波辐射装置和过滤系统等组成,其流程如图1所示。

图1 微波连续提取装置工艺流程

此装置既可以用于水提,也可以用于醇提,更可贵的是整个生产过程可以实现连续化,可以实现中药提取生产的规模化和产业化。

3.2.1 微波管道连续提取工艺过程

将粉碎至所需细度的药材粉末投入浸泡罐,然后加入所需溶媒量1/2搅拌,浸泡一定时间后加入另1/2的热水(或药材粉末与定量溶剂加入后逐渐升温),继续搅拌浸泡到规定时间,用泵打入微波辐射腔,循环数十秒后启动微波辐射装置,循环至规定次数(此方法乃试验装置,大型设备则由微波辐射腔时间而定),关闭循环阀,开启中间罐阀门,同时,开启通往沉降罐沉淀、分层、分弃,沉淀物清液抽入浓缩器进行真空浓缩至规定体积。

3.2.2 微波管道连续提取装置的结构特点

将药材浸泡与微波辐照提取分开,浸泡灌为不锈钢材质制成的带夹套的下锥体罐,搅拌形式与转速及罐内机构由药材的性质决定,加热介质为热水。浸泡液由可调速的输送泵送入微波辐射腔。辐射腔由不锈钢板可密闭的厢形长方状设备与不同功率的磁控管及穿过谐振腔的聚四氟乙烯管道组成。提取所需微波功率由药材纤维结构决定,通过控制浸泡液的流量来控制提取所吸收的微波功率,达到提高提取率的效果。提取后的药材浸泡液直接进行离心过滤。整个提取过程实现连续生产,操作采用PLC人机界面控制,浸泡温度、微波辐射的进出温度通过温度传感系统来控制。加热源不需使用蒸汽,只用热水循环使用。若与冷凝器、冷却器、分离器配套,可实现有机溶媒提取、挥发油提取等多功能提取效果。

3.2.3 微波管道连续提取装置与间歇式热回流、间歇釜罐式提取设备的比较

微波管道连续提取装置与间歇式热回流、间歇釜罐式提取设备的比较如表1、表2所示。

表1 微波管道式连续提取装置与间歇式热回流设备的比较

表2 微波管道式连续提取装置与间歇釜罐式微波提取设备参数比较

近5年来,工业微波在国内外已经在各个行业(如食品、化工、环保、医药、纺织、金属冶炼、陶瓷烧结、道路建设等方面)得到广泛的应用,在中药新产品研发中也已取得了丰硕的成果,产品遍及天然脂肪、生物碱、菑类、萜类、皂苷、黄酮、多糖、有机酸、鞣质以及挥发性成分提取。此外,还用于复方成分提取,已经在饮片炮制、丸剂、颗粒、浸膏灭菌干燥等生产中广泛应用。科研成果转化为生产力无不以装备为依托,否则将一事无成。我们开发应用的这套装置两年内先后与中药企业合作进行30个产品(其中单方22个复方8个)300多次实验,通过定性、定量分析确认其效果是令人满意的,这些成果进一步增强了我们装备研发的信心,相信在有关领导的支持下,在中药行业生产单位的共同合作下,一定会取得更加丰硕的成果,为实现中央提出的节能、减排、降耗,可持续发展经济的方针而努力。

微波辅助提取

微波辅助提取-高效液相色谱法测定蔬果中的Vc含量 摘要:维生素C是一种水溶性维生素。在人体中为维持人体健康发挥着重要的作用。在本实验中,将市场上新鲜猕猴桃榨汁后,用微波辅助提取维生素C。配制出一系列标准浓度的维生素溶液,在265nm波长的光下用高效气相色谱测量其峰面积,并作出其峰面积-浓度曲线,得到其关系式。通过测出三组样品的峰面积,代入公式中计算维生素C的含量。实验测出猕猴桃中维生素C含量为56.95 mg·L-1,RSD为5.3%。 关键词:微波辅助提取液相色谱法维生素C 标准曲线 1 引言 维生素C是一种水溶性维生素,在所有维生素中,维生素C是最不稳定的,在贮藏、加工和烹调时,极易被氧化和分解。而维生素C是维持人体健康的最重要的维生素之一,人体不能自身合成,必须以食物形式获取。研究发现维生素C 的缺乏可导致坏血病和免疫力底下等多种疾病,其在人体中的含量高低常作为某些疾病诊断及营养分析的重要指标。因此抗坏血酸的定量分析在食品、医药领域相当重要[1]。 目前测定抗坏血酸含量的方法有很多,其中包括碘量法[2]、紫外分光光度法[3]、伏安法[4]、红外光谱法[5]、库伦滴定法[6]和液相色谱法等等。本实验采取微波辅助提取,快速、简便地萃取中蔬果中的维生素C,并采用高效液相色谱法进行分析,以维生素C标准系列溶液色谱峰面积相对其浓度做校准曲线,根据样品中维生素C的峰面积,由校准曲线计算其浓度。 2 实验部分 2.1 试剂 乙腈:色谱纯; 冰乙酸,维生素C,磷酸二氢钾:分析纯; Vc标准溶液:快速准确称取0.025 g Vc,用1 mol/L乙酸溶液溶解,定量转移至250 mL容量瓶中,用1 mol/L乙酸溶液定容,得到100 mg/L标准溶液备用,现用现配; 猕猴桃一个。 2.2 仪器 平头进样器;

微波提取

2.微波技术在中药提取中的应用 2.1 微波及微波特性 2.2 微波技术的发展 2.3 微波提取中药成分原理与应用 2.4 微波提取的评价与存在问题 2.5微波干燥灭菌技术在中药生产中的应用 2.1 微波及微波特性 2.1.1 微波的概念: 微波(microwave .MW)是超高频率电磁波, 波长1~0.001m,频率在300MHz—300GHz的电磁波。 2.1.2 微波的特性: ①似光特性:高频率、波长短—直线传播 ②穿透特性: 反射性:MW→金属.入射角=反射角(金属不发热) 穿透性: MW→某些非金属(透明体)不发热 吸收性: MW→水(发热) 2.1.2 微波的特性: ③热特性: 微波MW→物体内部→热能,内外温度相等,表面水蒸发时温度略低,形成由里到外的温度降低梯度,有利于干燥。 2.1.2 微波的特性: ④非热特性(生物效应): 微生物内H2O在WV作用下产生极性震荡→ 细胞膜结构破裂,细胞分子间氢键松弛→细胞死亡→实现了低温灭菌。 2.2 微波技术的发展 20世纪 30年代:MW用于——防空雷达 40年代,美国:第一台微波炉——也称雷达炉 90年代:加拿大:设计的——微波提取装置取得了多国专利,一次可以处理1~5吨的物料,用于食品,香料,调味品的生产。 1994年:法国研制的SOS-1100型微波萃取仪在美、日、韩、墨西哥、西欧等申请了专利。目前中国:工业微波技术处于实验阶段 2.3 微波提取原理与应用 2.3.1微波提取(Microwave -Assisted Extraction MAE)原理: 微波提取利用了介电加热和离子传导的作用。 ①介电加热: 永久偶极分子在2450MHz电磁场条件下产生 共振频率:4.9×109次/秒, 分子→超高速旋转→动能↑→温度↑ ②离子传导:

情感特征提取及分析

语音信号中情感特征的分析和识别 本文Tag标签: 1.引言 随着信息技术的高速发展和人类对计算机的依赖性的不断增强,人机的交互能力越来越受到研究者的重视。如何实现计算机的拟人化,使其能感知周围的环境、气氛,对象的态度、情感等内容,自适应地为对话对象提供最舒适的对话环境,尽量消除操作者和机器之间的障碍,已经成为下一代计算机发展的目标。斯坦福大学的Reeves和Nass的通过研究发现[1],在人机交互中所需要解决的问题同人和人交流中的是一致的,最关键的都是“情感智能”的能力。因此计算机要能够更加主动的适应操作者的需要,首先必须能够识别操作者的情感,而后再根据情感的判断来调整对话的方式。对于情感识别研究包括多个方面,如情感特征分析、肢体情感识别、面部情感识别和语音情感识别。各国在这些方面都投入了大量的资金进行研究。美国的MIT媒体实验室的情感计算研究小组(Affective Computing Research Group)就在专门研究机器如何通过对外界信号的采样,如人体的生理信号(血压,脉搏,皮肤电阻等)、面部快照、语音信号来识别人的各种情感,并让机器对这些情感作出适当的反应[2]。目前,关于情感信息处理的研究正处在不断的深入之中,而其中语音的情感识别因为涉及到不同语种之间的差异,发展也不尽相同。英语、日语、德语、西班牙语的语音情感分析处理都有较多的研究,而汉语语音的情感分析还处在刚刚起步的阶段。 日常通过听觉获得的语音信息是一种模式信息,这种模式信息包含符号信息和非符号信息。传统的语音信号处理把模式的变动和差异作为噪声通过规则化处理予以去除,然而这种非符号信息是人们感知模式的重要的必不可少的部分。例如同样的一句话,由于说话人表现的情感不同,在听者的感知上就可能会有较大的差别,所以情感信息处理的目的之一可以说是一种传统的被去掉的有用信息的复权。实际上,人们利用各种感觉器官同时接受各种形式的信息,如何有效地利用各种形式的信息以达到最佳的信息传递效果,是今后信息处理研究的发展方向。所以包含在语音信号中的情感信息的计算机处理研究是一个意义重大的研究课题。分析和处理语音信号中的情感特征,判断和模拟说话人的喜怒哀乐等方面的研究具有理论和应用两方面的重要意义。 2.情感分类和情感特征分析 2.1情感的分类 要研究语音信号的情感,首先需要根据某些特性标准对情感做一个有效合理的分类,然后在不同类别的基础上研究特征参数的性质。经过Plutchik等人的多年研究[3],通过在激活评价空间上对情感进行分析,认为情感分布在一个圆形的结构上,结构的中心是自然原点。对于自然原点,认为它是一种具有各种情感因素的状态,但是由于这些情感因素在该点的强度太弱而得不到体现。通过向周围不同方向的扩展,表现为不同的情感。情感点同自然原点之间的距离体现了情感的强度。由于各种情感在自然原点的周围排成了一个圆形,所以这种对情感进行分类的方法叫做“情感轮(Emotion wheel)”。对于任何一个情感语句,可以根据其情感强度和情感方向来在情感轮所组成的二维平面中用唯一的一个情感矢量来表示。其中情感强度表现为这个情感矢量的幅度值,而情感方向则表现为该情感矢量的角度。

微波萃取技术

微波萃取技术 摘要:微波萃取技术区别于传统的溶剂萃取,作为一种新型高效的萃取技术,是近年来的研究热门课题。微波可以穿透萃取介质,直接加热物料,能缩短萃取时间和提高萃取效率。本文对近年的微波萃取技术以及其研究做了综述,介绍了微波萃取的特点,主要影响因素及其应用。 关键词:微波;微波萃取;高效 Technology of Microwave Assisted Extraction Abstract: Microwave assisted extraction has attracted growing interest as it allows rapid extractions of solutes from solid matrices in recent years, with high extraction efficiency comparable to that of the classical techniques. Microwave assisted extraction consists of heating the extraction in contact with the sample with microwaves energy. But unlike classical heating, microwaves heat all the samples simultaneously without heating the vessel. Therefore,the solution reaches its boiling point very rapidly, leading to very short extraction time. This review gives a brief presentation of the theory of microwave and extraction systems. A discussion of the main parameters that influence the extraction efficiently, and its applications. Key Words: Microwave ; Microwave assisted extraction; efficiency 溶剂萃取是重要的传质单元操作]1[,其基本原理是通过溶质在两种互不相溶(或部分互溶)的液相之间不同的分配性质来实现液体混合物中某一单独或多种组分的分离或提纯。溶剂萃取通常在常温或较低温度下进行,具有能耗低的特点,较适用于热敏性物质的分离,经济效益较佳,有利于连续化的大规模生产。

模式识别特征选择与提取

模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级:信科11-1班,学号:08113545,姓名:褚钰博 联系方法(QQ或手机):390345438,e-mail:390345438@https://www.360docs.net/doc/6f1901558.html, 日期:2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简,如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等,而特征提取是对特征空间进行变换,将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词:特征选择,特征提取,主成分分析,线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征,并将样本划分为相应的模式类别,获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计,都是在d(变量统一用斜体)维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要,但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要,甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性,即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内,这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之,如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起,再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的:主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时,获得的主成分是去了新的物理意义,难以理解,并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合,设计多种相似性度量准则,通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征,将主成分又重新映射到原始空间,来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合,分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序,来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析,冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验,验证其性能。

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

图像特征提取与分析复习资料

图像分割概念:图像分割就是把图像分成各特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域互相不交叉,每一个区域都满足特定区域的一致性。医学图像的特点:成像设备的局限性、组织的蠕动-----伪影和噪声局部体效应------组织边缘模糊病变组织---------病变边缘不明确不均匀的组织器官-------灰度不均匀模糊、不均匀、个体差异、复杂多样医学图像分割方法的特点1、分割算法一般面向具体的分割任务,没有通用的方法2、重视多种分割算法的有效结合3、需要利用医学中大量领域的知识4、交互式分割方法受到日益重视图像分割算法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法基于数学形态学的分割方法灰度阈值法:灰度值域法是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或分割物体的边界. 令f(x,y)原始图像 阈值的选取:1直方图法(极小值点阈值) 2 最小误差阈值 3 迭代阈值分割 4 最大方差阈值分割边缘检测(Edge Detection):基本思想是先检测图像中的边缘点,再按照某种策略将边缘沿点连接成轮廓,从而构成分割区域。边缘:指图像局部亮度变化显著的部分. 边缘的检测方法:最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。利用相邻区域的像素值不连续的性

质,采用一阶或二阶导数来检测边缘点。一阶导数求极值点,二阶导数求过零点。一阶梯度算子:Roberts交叉算子Sobel算子 Priwitt 算子二阶拉普拉斯算子:在此基础上LoG 算子 Canny算子 :推导了最优边缘检测算子区域生长(region growing) 基本思想:将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体步骤:先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点,然后将种子象素周围邻域中与种子象素具有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程,直到在没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长了。解决的问题:① 如何选择一组能正确代表所需区域的种子象素; ② 如何确定在生长过程中能将相邻象素包括近来的准则;③如何确定生长终止的条件或规则例如:每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。起始第二步第三步558655865586 48974897 4897 228322832283 333333333333 分裂合并(splitting and merging) 基本思想:从整幅图像开始通过不断分裂得到各个区域.具体步骤:先把图像分成任意大小且不重叠的区域,然后再合并或分裂这些区域以满足

微波萃取的原理

微波萃取技术 地点:微朗科技微波实验室 单位:株洲市微朗科技有限公司 时间:2013-08-23 声明:本研究成果归株洲市微朗科技有限公司所有,仿冒必究. 微波萃取技术是食品和中药有效成分提取的一项新技术。世界上微波技术应用于有机化合物萃取的第一篇文章发表于1986年,国外有专家发现将样品放置于普通家用微波炉里只需短短的几分钟就可萃取传统加热需要几个小时甚至十几个小时的目标物质。通过十几年来的努力和发展,微波萃取技术现已应用到香料、调味品、生物制品、天然色素、茶叶、中草药、化妆品和土壤分析等领域。 1、微波萃取原理 微波萃取是高频电磁波穿透萃取媒质,到达被萃取物料的内部,微波能迅速转化为热能使细胞内部温度快速上升,当细胞内部压力超过细胞壁承受能力,细胞破裂,细胞内有效成分自由流出,在较低的温度下溶解于萃取媒质再通过进一步过滤和分离,便获得萃取物料。在微波辐射作用下被萃取物料成分加速向萃取溶剂界面扩散,从而使萃取速率提高数倍,同时还降低了萃取温度,最大限度保证萃取的质量。

2、微波萃取优点 传统热萃取是以热传导、热辐射等方式由外向里进行,而微波萃取是微波瞬间穿透物料里外同时加热进行萃取。传统热萃取相比,微波萃取的主要优点是: a、质量高,可有效地保护食品、药品以及其他化工物料中的功能成分; b、纯度高、萃取率高; c、对萃取物具有高选择性; d、速度快、省时,可节省50%-90%以上的时间; e、溶剂用量少(可较常规方法少50%-90%以上); f、安全、节能,无污染,生产设备较简单,节省投资。 3、微波萃取与其它萃取方法的比较 微波萃取效率高、纯度高、能耗小、操作费用低,符合环境保护要求。可广泛用于中草药、香料、保健食品、食品、化妆品、茶饮料、调味料、果胶、高粘度壳聚糖等行业。目前在我国微波萃取已经用于多项中草药的浸取生产线之中,如葛根、茶叶、银杏等。微波萃取已列为我国二十一世纪食品加工和中药制药现代化推广技术之一。某中药研究机构的科研工作者,已经用微波萃取方法处理上百种中药。无论是萃取速度、萃取效率还是萃取质量均比常规工艺优越得多。微波萃取技术与现有其他的萃取技术相比有明显的优势。化学溶剂萃取法耗能大,耗材多,耗时长,提取效率低,工业污染量大。超临界流体提取在提取效率上大有提高,但所需装备复杂,溶剂选择范围窄,要高压力容器和高压泵,建立大规模提取生产线难度大,成本高。

微波法提取槐花米中的芦丁

表1 不同样品的水中溶解度测定结果(25℃,n =3) T able 1 Determination results of different samples(25℃,n =3) Quercetin/μg ?ml -1Physical mixture A (1∶5) B (1∶10) C (1∶15) D (1∶20)Sam ples a (1∶5) b (1∶10) c (1∶15) d (1∶20) 11.87 12.43 12.89 13.45 14.26 80.12 92.14 98.46 102.34 度为11.87μg ?ml -1;无论槲皮素-PEG 6000固体分 散体a 、b 、c 、d 还是机械混合物A 、B 、C 、D 都使槲皮素在水中的溶解度增大,机械混合的方法使槲皮素的水溶性增加不显著,而采用固体分散技术使槲皮素的水溶性显著增大;随着PEG 6000在样品中的含量增加,槲皮素在水中的溶解度增大。这一结果提示,可以应用固体分散体中PEG 6000含量来调节槲皮素在水中的溶解度以满足不同制剂、不同疗效的需要 。 图2 样品固体分散体(c )、机械混合物(C )、槲皮素和聚乙二醇6000 的红外光谱图 Fig 2 IR spectra of solid dispersion of samples(c),physical mixture of sample(C),quercetin and PEG 6000 11312 槲皮素与PEG 分子间的作用 由红外光谱(图2)可知,质量比相同的机械混合物(C )和固体分 散物(c )在红外扫描图谱上基本相似,没有发现槲皮素和PEG 6000之间有氢键以及其他键合作用。这表明,固体分散体中槲皮素和PEG 6000分子间未发生化学反应,它们之间仅仅是物理作用。 由图3可知质量比相同的机械混合物C 和固体 分散物(c )的紫外吸收图谱也一致,其吸收峰和对照品相同,槲皮素的最大吸收未发生变化。这表明,固体分散体中槲皮素和PEG 6000分子之间除了物理作用以外,无其他化学键生成 。 图3 样品固体分散体(c )、机械混合物(C )、槲皮素的紫外吸收图谱 Fig 3 UV spectra of solid dispersion of samples(c),physical mixture of sample(C)and quercetin 2 结论 以PEG 6000为载体,采用熔融法制备槲皮素为固体分散体,可以显著提高槲皮素的溶解度。槲皮素在固体分散体中的分散程度随着PEG 6000含量的增加而增大。在固体分散体的制备过程中,槲皮素与载体PEG 6000无化学键生成。制备过程不改变槲皮素的分子结构。参考文献: [1] 毕殿洲.药剂学[M].北京:人民卫生出版社,19991114[2] 孟德旺,汪仕良.槲皮素的抗癌作用[J ].中草药,2001,32(2): 681 [3] 翟光喜,娄红详,邹立家,等.药物磷脂复合物的研究进展[J ]. 中国药学杂志,2001,36(12):800 [4] 翟光喜,娄红详,毕殿洲,等.槲皮素磷脂固体分散体的研制 [J ].山东大学学报(医学版),2002,40(4):364 收稿日期:2003-08 作者简介:张浩义(1976-),男,正攻读药物化学专业的硕士研究生。3通讯作者(C orrespondent ) 微波法提取槐花米中的芦丁 张浩义,江 泉,金 辉,何 菱3 (四川大学华西药学院,四川成都610041) 摘要:目的 优选槐花米中芦丁的最佳提取工艺。方法 以槐花米为原料,水为溶剂,利用微波辐射提取芦丁。结果 在微波功率为27.2~30.6W 的条件下,回流提取(24min ×4),收率17%。结论 微波加热法提取芦丁,方法简便、快速、高效。关键词:槐花米;芦丁;微波提取中图分类号:R28412 文献标识码:A 文章编号:1006-0103(2004)01-0037-03 Extraction of rutin from Sophora japonica L.by microw ave irradiation 华西药学杂志 W C J ?P S 2004,19(1):37~39

特征选择与特征提取-Read

第五章 特征选择与特征提取 5.1 问题的提出 前面主要介绍的是各种分类器的设计方法,实际上我们已经完全可以解决模式识别的问题了。然而在实际应用中,在分类器设计之前,往往需要对抽取出的特征进行一下处理,争取尽量减小特征的维数。在实践中我们发现,特征的维数越大,分类器设计的难度也越大,一维特征的识别问题最容易解决,我们只要找到一个阈值t ,大于t 的为一类,小于t 的为一类。同时特征维数越大,要求的训练样本数量越多,例如在一维的情况下,10个训练样本就可以比较好的代表一个类别了,而在10维空间中,10个训练样本则是远远不够的。这一章中我们就来介绍一下减小特征维数的方法。 一般来说模式识别系统的输入是传感器对实物或过程进行测量所得到的一些数据,其中有一些数据直接可以作为特征,有一些数据经过处理之后可以作为特征,这样的一组特征一般称为原始特征。在原始特征中并不一定每个特征都是有用的,比如在识别苹果和橙子的系统中,我们可以抽取出的特征很多,(体积,重量,颜色,高度,宽度,最宽处高度),同样还有可能抽取出其它更多的特征。在这些特征中对分类有用的是(颜色,高度,最宽处高度),其它特征对识别意义不大,应该去除掉。这样的过程称为是特征选择,也可以称为是特征压缩。 特征选择可以描述成这样一个过程,原始特征为N 维特征()12,,,T N x x x =X ,从中 选择出M 个特征构成新的特征矢量( ) 11,, ,M T i i i Y x x x =,M N <。 同时,特征矢量的每一个分量并不一定是独立的,它们之间可能具有一定的相关性,比如说高度和最宽处的高度,高度值越大,最宽处的高度值也越大,它们之间具有相关性,我们可以通过一定的变换消除掉这种相关性,比如取一个比值:最宽处的高度/高度。这样的过程称为特征提取。 特征提取可以描述为这样一个过程,对特征矢量()12,, ,T N x x x =X 施行变换: ()i i y h =X ,1,2,,i M =,M N <,产生出降维的特征矢量()12,, ,T M Y y y y =。 在一个实际系统的设计过程中,特征的选择和提取过程一般都需要进行,首先进行特征选择,去除掉无关特征,这些特征实践上根本就不需要抽取出来,这部分传感器根本不需要安装,这样也可以减小系统的的成本。然后进行特征提取,降低特征的维数。然后利用降维之后的样本特征来设计分类器。 5.2 模式类别的可分性判据 在讨论特征选择和特征压缩之前,我们先要确定一个选择和提取的原则。对一个原始特

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1) 颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2) 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3) 颜色矩

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(m ean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。(4)颜色聚合向量 其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。 (5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局

微波萃取技术

微波萃取技术 节选自:郭振库金钦汉《微波萃取技术》 (吉林大学化学系,长春,130023) 摘要:微波萃取技术在有机污染物和有害金属分离的研究和应用方面出现了令人鼓舞的进展。微波萃取方法具有方便、快速、试剂消耗低、回收率高和可用水作萃取溶剂的优点。本综述介绍了微波萃取技术的原理、方法、设备和应用研究现状。 关键词:微波萃取技术设备方法综述 一、概述 现在,绝大多数的分析样品需要使用原子吸收光谱仪(AAS)、电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)、气/液相色谱仪(GC/LC)、质谱仪、分子光谱仪等进行其中成分或元素的测定。这些检测仪器一般都需用均匀液体样品,因此需要对原始样品进行消解、萃取、抽提或分离,然后才可能用上述仪器加以测定。目前,常规样品萃取方法有分液漏斗法、超声萃取法或Soxhlet(索氏)提取法。这些萃取法一般要用几小时或一天的时间,有些样品所需的萃取时间更长。这些常规前处理方法不仅制样时间长,试剂用量大并对环境造成一定程度的污染,而且准确性和精密性已经不适应现代快速测定的要求。此外,常规前处理方法长的制样时间,不能满足需要确定样品有效成分组成和结构的分析研究要求。 自Ganzler等人[1]报导用微波加热促进溶剂萃取污染土壤中的有机化合物以来,分析样品的微波萃取法由于萃取时间短、选择性好、回收率高、试剂用量少、污染低、可用水作萃取剂[2]的优点和可自动控制制样条件等而得到了分析工作人员的认同[3],因而在设备研究、应用开发、机理探讨方面均有可喜的研究报导。虽然微波萃取土壤中的有机污染化合物已有标准方法EPA3546[4],但就目前而言,微波萃取的应用对象还比较少,与微波消解技术相比,微波萃取技术及其应用研究工作还处于最初的阶段[5],微波萃取法还是一种相对年轻的样品处理方法[6]。要使微波萃取法成为一个分析样品制备的常规方法,还需要做更多的技术研究和应用研究工作。粮食、蔬菜、水果、茶叶、咖啡豆、中药、化妆品和乳制品是日常生活中的必需品,这些商品的品质和有害物质检验,样品数量多,要求快速测定,这是微波萃取技术最有应用前景的领域。微波萃取设备与分析测定仪器的成功连用实现在线萃取,将使这种技术获得更为广阔的应用。本文介绍了微波萃取技术及其方法的机理和特点,并对近十多年来国内外微波萃取应用研究进展作一综述。 二、微波萃取方法的原理和特点 根据物质与微波作用的特点,可把物质大致分为三种类型,即吸收微波、反射微波和透过微波的三种物质。简而言之,吸收微波的物质是可以把微波转化为热能的物质,如水、乙醇、酸、碱和盐类,这些物质吸收微波后,自身温度升高,并使共存的其他物质一起受热。透过微波的物质是很少吸收微波能的物质,从分子结构特性上讲是一些非极性物质,如烷烃、聚乙烯等,微波穿过这些物质时,其能量几乎没有损失。反射微波的物质是金属类物质,微波接触到这些物质时发生反射,根据一定的几何形状,这些物质可把微波传输、聚焦或限制在一定的范围内。 根据微波与物质的作用,微波帮助萃取的高效性主要来自于三个方面: 1.微波与被分离物质的直接作用。由于微波具有穿透能力,因而可以直接与样品中有关物质分子或分子中的某个基团作用,被微波作用的分子或基团,很快与整个样品基体或其大分子上的周围环境分离开,从而使分离速度加快并提高萃取率。这种微波与被分离物质的特殊作用,可以称为微波的激活作用。Haswell和Howarth对固相分离过程中非热微波效应的研究,证明了微波在萃取分离中存在着这种特殊作用[7]。

图像特征提取总结

图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点: 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的xx与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于: 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于: 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间: RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:

直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于: 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 (4)颜色聚合向量 其核心思想是: 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。 (5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点: 纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行

特征提取与选择 总结

第七章特征提取与选择_总结 7.6 特征选择中的直接挑选法 特征的选择除了我们前面学习的变换法外, 也可以在原坐标系中依据某些原则直接选择特征, 即我们这节课要学的直接挑选法。 7.6.1次优搜索法 (一)单独最优的特征选择 单独选优法的基本思路是计算各特征单独使用时的判据值并以递减排序,选取前d个分类效果最好的特征。一般地讲,即使各特征是统计独立的,这种方法选出的d个特征也不一定是最优的特征组合,只有可分性判据J是可分的,即 这种方法才能选出一组最优特征。 (二)增添特征法 该方法也称为顺序前进法(SFS)这是最简单的自下而上搜索方法,每次从未选入的特征中选择一个特征,使它与已选入的特征组合在一起时J值最大,直到选入特征数目达到指定的维数d为止。 设已选入了k个特征,它们记为X k,把未选入的n-k个特征x j(j=1,2,…,n-k)逐个与已选入的特征X k组合计算J 值,若: 则x1选入,下一步的特征组合为X k+1=X k+x1。开始时,k=0,X0=F,该过程一直进行到k=d为止。 该方法比“单独最优的特征选择法”要好,但其缺点也是明显的:即某特征一旦选入,即使后边的n-k特征中的某个从组合讲比它好,也无法把它剔除。 (三)剔减特征法 该方法也称为顺序后退法(SBS)。这是一种自上而下的搜索方法,从全部特征开始每次剔除一个特征,所剔除的特征应使尚保留的特征组合的值最大。 设已剔除了k个特征,剩下的特征组记为,将中的各特征x j (j=1,2,…,n-k)分别逐个剔除,并同时计算值,若: 则在这轮中x1应该剔除。

这里初值,过程直到k=n-d为止。 (四) 增l 减r 法(l-r 法) 为了克服前面方法(二)、(三)中的一旦某特征选入或剔除就不能再剔除或选入的缺点,可在选择过程中加入局部回溯,例如在第k步可先用方法(二)。,对已选入的k个特征再一个个地加入新的特征到k+1个特征,然后用方法(三) 一个个地剔除r个特征,称这种方法为l减r法(l-r法)。 7.6.2最优搜索法 (一)分支定界法(BAB算法) 寻求全局最优的特征选择的搜索过程可用一个树结构来描述,称其为搜索树或解树。总的搜索方案是沿着树自上而下、从右至左进行,由于树的每个节点代表一种特征组合,于是所有可能的组合都可以被考虑。利用可分性判据的单调性采用分支定界策略和值左小右大的树结构,使得在实际上并不计算某些特征组合而又不影响全局寻优。这种具有上述特点的快速搜索方法,称为分支定界算法。 6选2的特征选择问题 (a)搜索树 (b)搜索回溯示意图 树的每个节点表示一种特征组合,树的每一级各节点表示从其父节点的特征 组合中再去掉一个特征后的特征组合,其标号k表示去掉的特征是。由于每一级只舍弃一个特征,因此整个搜索树除根节点的0级外,还需要n-d级,即全树有n-d级。6个特征中选2个,故整个搜索树需4级,第n-d级是叶节点,有

微波辅助萃取

微波萃取技术 微波萃取,即微波辅助萃取(MAE),是根据不同物质吸收微波能力的差异使得基体物质的某些区域或萃取体系中的某些组分被选择性加热,从而使得被萃取物质从基体或体系中分离,进入到介电常数较小、微波吸收能力相对差的萃取剂中,达到提取的目的。 1. 微波萃取的机理 微波是一种频率在300MHZ至300GHZ之间的电磁波,它具有波动性、高频性、热特性和非热特性四大基本特性。常用的微波频率为2450MHZ。微波加热是利用被加热物质的极性分子(如H2O、CH2Cl2等)在微波电磁场中快速转向及定向排列,从而产生撕裂和相互摩擦而发热。传统加热法的热传递公式为:热源→器皿→样品,因而能量传递效率受到了制约。微波加热则是能量直接作用于被加热物质,其模式为:热源→样品→器皿。空气及容器对微波基本上不吸收和反射,这从根本上保证了能量的快速传导和充分利用。 2. 微波萃取的特点 2.1体现在微波的选择性,因其对极性分子的选择性加热从而对其选择性的溶出。 2.2MAE大大降低了萃取时间,提高了萃取速度,传统方法需要几小时至十几小时,超声提取法也需半小时到一小时,微波提取只需几秒到几分钟,提取速率提高了几十至几百倍,甚至几千倍。 2.3微波萃取由于受溶剂亲和力的限制较小,可供选择的溶剂较多,同时减少了溶剂的用量。另外,微波提取如果用于大生产,则安全可

靠,无污染,属于绿色工程,生产线组成简单,并可节省投资。 3.注意事项 微波萃取一般适用于热稳定性的物质,对热敏性物质,微波加热易导致它们变性或失活;要求物料有良好的吸水性,否则细胞难以吸收足够的微波能将自身击破,产物也就难以释放出来;微波提取对组分的选择性差。

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