Подбор образца. Области изображения для построения матрицы смежности
Построение матрицы смежности для образцов
Последовательность действий:
1 Этап.
Выбор 10 изображений для каждого из изучаемых типов крови, обладающих вышеописанными характеристиками(стр 15)
Рис 8(лимфоцит)
Рис 9 (Базофил)
2 Этап
Строим матрицу смежности для поставленных изображений клеток крови и сравниваем расчетные значения признаков для различных цветовых компонентов.
Рис10 Базофил(R)
Рис11 Базофил(R)
Рис12 Лимфоцит(R)
Рис13 Лимфоцит(M)
В ходе эксперимента были обработаны следующие клетки:
- Базофил (10)
- Лимфоцит(10)
Результаты были занесены в таблицу и по ним рассчитаны средние значения признаков для ядер клеток.
Таб1
Рис 14(Признаки Базофил RGB)
Таб2
Рис15(Признаки Базофил CMY)
Таб3
Рис16(Признаки Базофил LAB)
Таб4
Рис17(Признаки Лимфоцит RGB)
Таб5
Рис18(Признаки Лимфоцит СMY)
Таб6
Рис19(Признаки Лимфоцит LAB)
На основе полученных результатов был построен график, для сравнения признаков ядер клеток Базофил и Лимфоцитов.
Рис20(График сравнения признаков ядер клеток)
Данные значения получены по формуле:
G=М(х)*100/B
где М(х) - средние значения полученных признаков
B - максимальное значения из всех, для данного признака
Также было подсчитано СКО(среднее квадратичное отклонение) в процентах для базофил и лимфоцитов.
1)находим среднее значение
2)находим дисперсию
3) находим среднее квадратичное отклонение
4) находим среднее квадратичное отклонение в процентах для данных клеток
Таб7
Рис21(СКО
базофил)
Таб8
Рис22(СКО
лимфоцит)
Также было подсчитан Y
Таб9
Рис23(Параметр
Y)
Рис24(зависимость Y параметра от типа признаков клеток крови в RGB)
Рис25(зависимость Y параметра от типа признаков клеток крови в CMY)
Рис26(зависимость Y параметра от типа признаков клеток крови в LAB)
На Рис 24,25,26 были показаны значения которые считаются наиболее оптимальными для распознавания клеток крови для палитр. Как видно по графику наиболее лучшие для распознания клеток крови, являются признаки "момент инерции" и "энтропия", "локальная однородность" из этих признаков сильно выделяется "момент инерции", это обусловлено тем что, значение контрастности изображения зависит как от размера зерна текстуры, так и от величины перепада цвета .Также было проведено тестирование по изображению с яркостью(10,100,200).
По данному изображению были посчитаны признаки вручную и также посчитаны при помощи программы,
Подсчет признаков вручную:
1/0/0/1/1
Подсчет признаков через программу:
Рис 27(тест)
Выводы по эксперименту:
В результате эксперимента были определены признаки для различных видов клеток.
Результаты показали, что;
По графику, в основном во всех палитрах по признакам доминирует базофилы по сравнению с лимфоцитами. Также были вычислены оптимальные признаки для распознавания клеток крови, ими оказались "момент инерции", "энтропия", "локальная однородность".
Разброс значений обусловлен тем, что изображения имеют различные характеристики(яркость, освещенность, контрастность и т.д.).
Также было проведено другое тестирование на изображение с яркостью (10,100,200), результаты подсчитанные вручную и через программу, совпадают, о чем можно судить, что программа работает исправно.