基于圖像處理技術(shù)的植物葉片面積和周長(zhǎng)測(cè)量

崔世鋼， 秦建華， 張永立

(天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)/天津市信息傳感與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300222)

葉片是植物進(jìn)行光合作用的物質(zhì)基礎(chǔ)，是蒸騰作用的媒介，是合成有機(jī)物的主要器官，其面積和周長(zhǎng)是衡量植物對(duì)光能利用、水循環(huán)、生長(zhǎng)發(fā)育、果實(shí)產(chǎn)量的重要因素，也是研究植物生理生化、遺傳育種和作物栽培等方面的關(guān)鍵指標(biāo)[1-3]。因此，建立快速、簡(jiǎn)便、精確的葉片面積和周長(zhǎng)的測(cè)量方法對(duì)植物生理機(jī)制的研究具有重要意義。傳統(tǒng)的葉面積測(cè)量方法有葉面積儀測(cè)定法、方格法、剪紙稱質(zhì)量法等。其中，葉面積儀也可以測(cè)量葉片周長(zhǎng)，具有操作簡(jiǎn)單、速度快的特點(diǎn)，但儀器價(jià)格昂貴，掃描速度對(duì)測(cè)定結(jié)果影響較大，重現(xiàn)性差；方格法操作繁瑣，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，常用于對(duì)其他測(cè)定結(jié)果校正；剪紙稱質(zhì)量法原理簡(jiǎn)單，但精度受葉片形狀和紙張均勻性等影響。為此，本研究以圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，探尋一種簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確、快速、適用性廣的葉片面積和周長(zhǎng)的測(cè)定方法。

1 試驗(yàn)方法

1.1 圖像采集

利用數(shù)碼相機(jī)對(duì)葉片進(jìn)行拍照時(shí)，先將葉片放在有參考單位圓和參考矩形的白色紙板上(圖1)；然后固定數(shù)碼相機(jī)，使鏡頭光軸垂直與白色紙板，并調(diào)節(jié)數(shù)碼相機(jī)處于自動(dòng)調(diào)焦模式，保證圖像的清晰度。拍攝完成后，須要對(duì)圖像進(jìn)行處理，主要有4個(gè)步驟：預(yù)處理、圖像分割、輪廓提取、特征提取，圖像處理總流程圖如圖2所示。

1.2 圖像預(yù)處理

1.2.1 灰度化 用數(shù)碼相機(jī)所獲取的植物葉片圖像是彩色圖像，圖片上的每個(gè)像素點(diǎn)都是由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3個(gè)通道組成，占用的存儲(chǔ)空間較大，影響數(shù)據(jù)處理的速度。因此，為了減小圖像原始數(shù)據(jù)量，通常先將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像，之后進(jìn)行后續(xù)處理。本研究將RGB空間進(jìn)行灰度化采用的方法是加權(quán)平均法，紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3個(gè)通道分量的加權(quán)系數(shù)分別取0.30、0.59、0.11。用這種方法對(duì)圖片進(jìn)行灰度化時(shí)，不會(huì)使圖片出現(xiàn)失真現(xiàn)象。加權(quán)平均法的計(jì)算公式如下：

f(x,y)=0.30R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y)。

式中：f(x,y)是彩色圖像在點(diǎn)(x,y)處灰度化的灰度值，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分別表示彩色圖像在點(diǎn)(x,y)處的紅色分量、綠色分量、藍(lán)色分量。

1.2.2 幾何校正 由于利用數(shù)碼相機(jī)對(duì)植物葉片進(jìn)行采集，圖像會(huì)出現(xiàn)傾斜失真現(xiàn)象。為了使葉片的圖像能更準(zhǔn)確地反映真實(shí)信息，須要對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正[4-6]。幾何校正首先利用Hough變換提取矩形的4條邊，求出矩形的頂點(diǎn)坐標(biāo)，找到4個(gè)特征點(diǎn)。然后根據(jù)四邊形的4個(gè)實(shí)際坐標(biāo)點(diǎn)和特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系求出變換方程，對(duì)畸變圖像的所有像素點(diǎn)進(jìn)行校正，從而實(shí)現(xiàn)幾何校正。設(shè)畸變圖像的4個(gè)實(shí)際坐標(biāo)分別為(Xi,Yi)(i=1，2，3，4)，4個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)分別是(xi,yi)(i=1，2，3，4)，映射關(guān)系公式如下：

由于校正圖像中像素點(diǎn)映射到畸變圖像中不一定是整數(shù)位置，導(dǎo)致部分像素丟失的現(xiàn)象。為此，須要對(duì)這些空缺像素點(diǎn)進(jìn)行灰度插值。本研究對(duì)雙線性插值法校正后的圖像進(jìn)行灰度插值，圖3是幾何校正的前后圖，其中圖3-a是幾何校正前的圖像，圖3-b是幾何校正后的圖像。

1.2.3 中值濾波去噪 由于利用數(shù)碼相機(jī)拍攝葉片時(shí)，外界光線和噪聲都會(huì)對(duì)圖片的質(zhì)量產(chǎn)生影響，導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)噪聲點(diǎn)，必須進(jìn)行降噪處理，消除圖像中的噪聲，使圖像能更準(zhǔn)確地表征事實(shí)。中值濾波法是一種非線性的平滑濾波，通過將鄰域內(nèi)的像素按灰度級(jí)升序，取其中間值為此處像素的灰度值。本研究采用了3×3中值濾波，有效地消除了噪聲，并且圖像的邊緣保留完好。

1.3 圖像分割

1.4 輪廓提取

植物葉片的輪廓是葉片自身目標(biāo)區(qū)域的一部分，含有豐富的形狀特征信息，對(duì)研究植物葉片具有重要意義。使用Matlab對(duì)二值圖像輪廓提取的代碼為：bw2=bwperim(bw1)，其中，參數(shù)bw1是二值圖像，輸出參數(shù)bw2是二值圖像bw1的輪廓圖像。輪廓提取結(jié)果如圖5所示，圖6是對(duì)圖5中局部放大輪廓圖。

1.5 特征提取

1.5.1 葉片面積計(jì)算 葉片面積的計(jì)算采用像素計(jì)數(shù)法，分別統(tǒng)計(jì)參考單位圓的像素?cái)?shù)和葉片區(qū)域的像素?cái)?shù)，并且單位圓的面積是已知的。因此，葉片面積計(jì)算公式：

式中：Sleaf代表實(shí)際葉片面積，Scircle代表參考單位圓實(shí)際面積，Ncircle、Nleaf分別代表二值圖像中參考單位圓的像素?cái)?shù)和葉片區(qū)域的像素?cái)?shù)。

2 不同測(cè)量方法的對(duì)比

為了驗(yàn)證上述圖像處理法的準(zhǔn)確性，以7號(hào)油菜幼苗為研究對(duì)象，選取無殘缺、大小各異和新鮮的油菜葉片共10張，編號(hào)排序。分別用圖形處理法、方格法和萬深LA-S葉面積測(cè)量?jī)x對(duì)油菜葉面參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，結(jié)果如表1所示。表2是3種測(cè)量結(jié)果兩兩建立一元線性回歸方程。由表2可知，本方法與上述2種方法的測(cè)定結(jié)果存在極顯著相關(guān)(r2=0.994 8～0.999 4)，表明圖像處理法對(duì)葉片參數(shù)的測(cè)量具有較高的精確度。

表1 不同方法測(cè)定油菜葉片面積和周長(zhǎng)

表2 不同測(cè)定結(jié)果間的回歸分析

3 結(jié)論與討論

目前，葉片面積和周長(zhǎng)的測(cè)定方法已有很多種，各種方法都有其局限性和使用范圍。本研究利用數(shù)碼相機(jī)獲取葉片的圖像，采用基于圖像處理技術(shù)對(duì)采集的圖像進(jìn)行灰度化、幾何校正、中值濾波去噪、閾值分割和輪廓提取[7-10]。對(duì)植物葉片區(qū)域和輪廓區(qū)域分別采用像素統(tǒng)計(jì)法和8鏈碼法分別統(tǒng)計(jì)像素?cái)?shù)，進(jìn)而計(jì)算葉片面積和周長(zhǎng)，并與傳統(tǒng)的方格法和萬深LA-S葉面積測(cè)量?jī)x的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較和回歸分析。結(jié)果表明，本方法與上述2種方法的測(cè)定結(jié)果存在極顯著線性相關(guān)(r2=0.994 8～0.999 4)。因此，數(shù)字圖像處理技術(shù)作為一種新興的測(cè)定技術(shù)，具有準(zhǔn)確性、快速性、方便性等特點(diǎn)，可以在生產(chǎn)和科研中加以應(yīng)用。