载波片图像分类模型解答数学建模 第4页

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6.模型评价，改进及推广
   本模型在处理图片上有独到之处，不需要对图片进行人工的旋转。在利用聚类分析法求中心点的过程中，可以对每一个圆圈的中心位置做出的精确估计，克服了由于角度、方位带来的误差。本模型在精度要求不太高的情况下，可以对样本的种类和反应时间进行判定。在本文对结构体数据进行有效的降文处理，克服了结构体数据对问题和编写程序带来的复杂度，提高了计算机运行的速率。即使要考虑到图片的饱和度、亮度、色调，我们也能利用本模型轻松解决。由于化学物质的浓度的变化并不是线性的，而是近似指数函数变化，如果我们能对插值的方法进行改进，估计时间可以更加精确。由于假设3：每个圆斑内近似看作一种颜色，但是在实际的化学反应中，每个圆斑内的颜色不一致，而且有可能相差很大。例如：第三类物质。在部分化学反应里，颜色的分布也是判断种类的方法之一，而本模型并没有得到很好的解决。
7.参考文献
【1】傅鹂 龚劬  刘琼荪 何中市  《数学实验》  北京  科学出版社 2000年
【2】许玖平 胡知能 李军 《运筹学》 北京  科学出版社 2004年
【3】孙荣恒 伊亨云 刘琼荪 何中市《概率论与数理统计》重庆 重庆大学出版社 2000年
【4】于秀林 任雪松  《多元统计分析》 北京  中国统计出版社 1999年5月
【5】潘云鹤 《计算机图形学》 北京  高等教育出版社  2001年1月
8.附录
%图像处理程序：
function data=myimread(mm)\
clear
mm='JH.1.7.Tea_sweet.varies.110904.KSS311004.P1.120min.jpg';
abc=imread(mm);

for i=2:length(abc(:,1,1))
    for j=2:length(abc(1,:,1))
        if abc(i,j,1)>220&&abc(i,j,2)>220&&abc(i,j,3)>220 %将地板变为黑色
            abc(i,j,:)=0;
        end
          if abc(i,j,1)&&abc(i,j,2)&&abc(i,j,3)      %将非黑的变为黑的，黑的变为白的
            abc(i,j,:)=0;
        else
            abc(i,j,:)=255;
        end
       
    end
end
%取每个园斑的特征点
cout=0;
r=double(abc);
for i=1:6:length(abc(:,1,1))
    for j=1:6:length(abc(1,:,1))
        if r(i,j,1)==0
            %&&r(i+5,j,1)==0&&r(i,j+5,1)==0
            cout=cout+1;
            x(cout,:)=[i,j];
        end
    end
end

figure(1)
plot(x(:,1),x(:,2),'.')

%利用最短距离法求个个园斑的中心点
y=pdist(x);
z=linkage(y);
t= cluster(z,36); 
for i=1:36
    a=[0,0];  count=0;
    for j=1:length(t)
        if t(j)==i
            count=count+1;
            a=a+x(j,:);
        end
    end
    b(i,:)=a/count;
end
%提取圆斑内的色素：
plot(b(:,1),b(:,2),'or')
abc=imread(mm);
data(36,3)=0;
data1=0;
data2=0;
data3=0;
cout=0;
b=fix(b);
for i=1:36
    for j=(b(i,1)-2):(b(i,1)+2)
        for k=(b(i,2)-2):(b(i,2)+2)
           
            cout=cout+1;
            data1=data1+double(abc(j,k,1));
            data2=data2+double(abc(j,k,2));
            data3=data3+double(abc(j,k,3));
        end
    end
    data(i,1)=data1/cout;
    data(i,2)=data2/cout;
    data(i,3)=data3/cout;
end
%兰氏距离法：
%欧氏距离求时间：
t=zeros(1,33);
for i=1:33
    if  ou(i)==1
        t1=[0,1,5,30,60,90,120,180,240];
        for j=1:9;
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            [c,d]=min(ds);
            if d>=b
            d=d+1;
            end
            t(i)=t1(b)*a/(a+c)+t1(d)*c/(a+c);
            clear ds
    end
    if  ou(i)==2
        t2=[0,5,30,60,180,240];
        for j=1:6;
            dc2(i,j)=(wholemydata(:,i)-jc2(:,j))'*(wholemydata(:,i)-jc2(:,j));
        end
        [a,b]=min(dc2(i,:));
        ds=dc2(i,[1:b-1,b+1:6]);
            [c,d]=min(ds);
            if d>=b
            d=d+1;
            end
            t(i)=t2(b)*a/(a+c)+t2(d)*c/(a+c);
            clear ds
    end
            if  ou(i)==3
                t3=[0,5,30,60,90,120,180,240];
                for j=1:8;

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