基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的滁菊花盤和花蕊面積的計(jì)算方法

摘 要：【目的】通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)計(jì)算滁菊花盤和花蕊的面積，為滁菊分級(jí)劃分提供依據(jù)。【方法】首先對(duì)采集到的滁菊?qǐng)D像進(jìn)行藍(lán)色通道灰度化處理；其次進(jìn)行圖像分割，對(duì)分割后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，從而去除孔洞；最后分別用區(qū)域生長(zhǎng)算法、差值運(yùn)算分離出參考裝置區(qū)域、滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域，并統(tǒng)計(jì)各區(qū)域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。由于參考裝置的面積已知，根據(jù)比例關(guān)系可計(jì)算出滁菊花盤面積和花蕊面積。【結(jié)果】采用該方法計(jì)算出的滁菊花盤和花蕊面積準(zhǔn)確，效率高。【結(jié)論】該方法解決了人工計(jì)算滁菊花盤和花蕊面積存在的數(shù)據(jù)不可靠問(wèn)題，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：滁菊；花盤；花蕊；面積

中圖分類號(hào)：TP391.41" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號(hào)：1003-5168（2023）13-0022-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.13.004

The Calculation Method of Flower Disk and Flower Core of Chuzhou Chrysanthemum Based on Digital Image Processing Technology

DING Haitao WU Bin LI Lanlan GONG Qiang

（School of Information Engineering，Chuzhou Polytechnic，Chuzhou 239000，China）

Abstract： [Purposes] The aim was to calculate the area of flower disc and stamen of Chuzhou Chrysanthemum morifolium by digital image processing technology， so as to provide basis for classification of Chuzhou Chrysanthemum morifolium. [Methods] Firstly， the collected Chuzhou chrysanthemum images were grayed by blue channel. Secondly， image segmentation is performed， and morphological processing is performed on the segmented image to remove holes. Finally， the reference device area， Chuzhou chrysanthemum disk area and stamen area were separated by region growing algorithm and difference operation respectively， and the number of pixels in each area was counted. Since the area of the reference device is known， the area of the flower disc and the area of the stamen can be calculated according to the proportional relationship.[Findings] The area of flower disc and stamen of Chuzhou Chrysanthemum calculated by this method was accurate and efficient. [Conclusions] This method solves the problem of unreliable data in manual calculation of the area of flower discs and stamens of Chuzhou Chrysanthemum morifolium， and has important practical significance.

Keywords： Chuzhou Chrysanthemum; flower disc; flower core;area

0 引言

滁菊是安徽省滁州市特產(chǎn)，同時(shí)滁菊也是中國(guó)國(guó)家地理標(biāo)志產(chǎn)品，其藥用價(jià)值極高，具有疏風(fēng)、清熱、明目、解毒等功效，種植范圍也十分廣泛。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)滁菊的研究主要集中在滁菊的化學(xué)成分、栽培技術(shù)、制茶工藝、藥用價(jià)值、食用價(jià)值等領(lǐng)域，如賈雨朦等［1］對(duì)滁菊酚類、多糖、類胡蘿卜素提取物抗氧化能力及含量進(jìn)行研究，結(jié)果表明：滁菊的總酚和黃酮含量較高，要高于大洋菊等菊花，多糖和類胡蘿卜素含量較低；詹歌等［2］將HACCP體系引入到滁菊的熱泵干制工藝中，提高滁菊茶品質(zhì)，助力滁州市地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展；于云霞［3］從篩選優(yōu)質(zhì)滁菊種苗開始，通過(guò)設(shè)定不同定植期、不同定植密度、不同摘心和抹芽方案，種植出富硒滁菊，運(yùn)用生物炭來(lái)提高滁菊抗?jié)衬芰Γ瑸樯a(chǎn)出高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的滁菊提供理論依據(jù)；翟果等［4］對(duì)觀賞菊識(shí)別進(jìn)行研究，通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)菊花品種進(jìn)行識(shí)別，正確識(shí)別率在92%以上。滁菊具有很高的藥用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，如何選育出花盤、花蕊較大的品種，對(duì)增加滁菊的產(chǎn)量具有重要意義。針對(duì)上述問(wèn)題，本研究通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域進(jìn)行有效分離，并準(zhǔn)確計(jì)算出對(duì)應(yīng)區(qū)域的面積，對(duì)滁菊花形級(jí)別劃分具有重要意義，可為農(nóng)業(yè)專家選育滁菊新品種提供參考。

1 計(jì)算方法

1.1 藍(lán)色通道圖像提取

在RGB模型［5］中，每一種基色都有256個(gè)亮度等級(jí)，分別提取各通道圖像，并對(duì)其進(jìn)行比較。由于采集到的滁菊?qǐng)D像為全彩色圖像，圖像處理起來(lái)比較慢，通過(guò)分析滁菊?qǐng)D像的特點(diǎn)，對(duì)滁菊?qǐng)D像進(jìn)行灰度化處理。滁菊?qǐng)D像包括花盤和花蕊，花盤為玉白色，花蕊為金黃色。對(duì)采集到的彩色滁菊?qǐng)D像直接進(jìn)行灰度化處理，發(fā)現(xiàn)花蕊、花盤區(qū)域的灰度值差距不大，繼續(xù)對(duì)其進(jìn)行圖像分割產(chǎn)生的效果不好。通過(guò)對(duì)圖像處理效果的對(duì)比，選取藍(lán)色通道圖像，并進(jìn)行灰度化處理，此時(shí)花蕊、花盤區(qū)域差別最大。

1.2 最大類間方差法

最大類間方差法（OSTU）［6］通過(guò)選取初始閾值來(lái)把圖像分為兩組，計(jì)算圖像的組間方差和組內(nèi)方差，二者比值越大，分割效果越好。通過(guò)遍歷灰度像素值來(lái)計(jì)算組間方差和組內(nèi)方差的比值，最大比值對(duì)應(yīng)的閾值即為分割閾值。假定圖像[f（x，y）]的灰度區(qū)間為[[0，L-1]]，選擇一閾值將圖像像元分為兩組。先分別計(jì)算兩組像元的像元數(shù)、灰度均值、均方差及圖像總像元數(shù)、灰度均值，再計(jì)算組內(nèi)方差和組間方差。組內(nèi)方差越小，組內(nèi)像素越相似；組間方差越大，兩組的差別越大；組間方差與組內(nèi)方差的比值越大，分割效果越好。通過(guò)改變初始閾值的取值，比值最大的分組所對(duì)應(yīng)的閾值即為最終分割閾值。

1.3 形態(tài)學(xué)處理

1.3.1 灰度腐蝕運(yùn)算。

1.3.2 灰度膨脹運(yùn)算。

灰度膨脹運(yùn)算是逐點(diǎn)計(jì)算的，即逐點(diǎn)計(jì)算遍歷到的點(diǎn)的局部范圍內(nèi)各點(diǎn)與結(jié)構(gòu)元中對(duì)應(yīng)元素點(diǎn)灰度值的和，選取最大的和值作為該點(diǎn)的膨脹結(jié)果值。經(jīng)膨脹運(yùn)算后，邊緣部分灰度值較大的點(diǎn)，其灰度值會(huì)有所增加，圖像邊緣會(huì)向灰度值較低的區(qū)域擴(kuò)充。若輸入圖像含有較暗的細(xì)節(jié)部分，且其面積或?qū)挾缺冉Y(jié)構(gòu)元素小很多，很容易因膨脹而被消除掉。

1.3.3 灰度開運(yùn)算。灰度形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算和二值圖像形態(tài)學(xué)處理類似，用結(jié)構(gòu)元素b對(duì)灰度圖像f進(jìn)行開運(yùn)算，即先對(duì)灰度圖像進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，再對(duì)其進(jìn)行膨脹運(yùn)算，具體表示見(jiàn)式（3）。

1.3.4 灰度閉運(yùn)算。灰度形態(tài)學(xué)中的閉運(yùn)算和二值圖像的形態(tài)學(xué)處理類似，用結(jié)構(gòu)元素b對(duì)灰度圖像f進(jìn)行開運(yùn)算，即先對(duì)灰度圖像進(jìn)行膨脹運(yùn)算，再對(duì)其進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，具體表示見(jiàn)式（4）。

1.4 區(qū)域生長(zhǎng)

1.5 參考裝置

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

在VC++6.0軟件中通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的處理，所用的PC機(jī)配置為3.6 GHz CPU、8 G內(nèi)存。試驗(yàn)中所用到的圖像是通過(guò)固定相機(jī)拍攝得到的，攝像頭與滁菊的間距為10～20 cm，圖像采集臺(tái)的背景為黑色，采集臺(tái)上參考裝置為白色圓形裝置，直徑為8 cm。處理滁菊?qǐng)D像大小為460 px×495 px。將采集到的圖像進(jìn)行藍(lán)色通道灰度化處理，結(jié)果如圖1所示，圖1中大圓為參考裝置。由圖1可以看出，花蕊區(qū)域幾乎為黑色，灰度值很小，花盤區(qū)域和參考裝置區(qū)域?yàn)榛野咨袼攸c(diǎn)灰度值高，故各區(qū)域的特征明顯，灰度值相差較大，有利于對(duì)圖像進(jìn)行分割處理。

利用最大類間方差法對(duì)圖1進(jìn)行處理，得到的結(jié)果如圖2所示。圖2為二值化后的圖像，參考裝置區(qū)域和花盤區(qū)域的像素點(diǎn)值為255，采集臺(tái)背景區(qū)域和花蕊區(qū)域圖像的像素值為0，且滁菊花盤、滁菊花蕊、參考裝置的形狀保存完好，分割效果良好，但存在少量的小孔洞，要進(jìn)一步處理。

由于形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算不會(huì)改變圖像的基本位置和形狀大小。根據(jù)分割后圖像的具體特征，發(fā)現(xiàn)圖像中白色花盤區(qū)域存在一些像素值為0的黑點(diǎn)，故選取閉運(yùn)算對(duì)圖2進(jìn)行處理，處理后的圖像如圖3所示。由圖3可知，小的黑點(diǎn)已被去除，且參考裝置區(qū)域、花盤區(qū)域、花蕊區(qū)域保存完好。

閉運(yùn)算處理后的圖像各區(qū)域特征明顯，根據(jù)區(qū)域生長(zhǎng)算法和差值運(yùn)算來(lái)提取各區(qū)域圖像。從圖像起始點(diǎn)開始進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，區(qū)域生長(zhǎng)種子點(diǎn)的像素值為0，第一次區(qū)域生長(zhǎng)后的結(jié)果如圖4所示，圖4中花蕊區(qū)域已被去除。采取基于結(jié)構(gòu)元的區(qū)域生長(zhǎng)算法，選取十字形結(jié)構(gòu)元對(duì)圖4進(jìn)行第二次區(qū)域生長(zhǎng)，其中N=80，區(qū)域生長(zhǎng)后的結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出，圖像僅剩參考裝置，滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域均被去除，使用像素值統(tǒng)計(jì)計(jì)算法對(duì)圖5中像素點(diǎn)為255的像素?cái)?shù)[N參考]進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果為46 499。

對(duì)圖4和圖5進(jìn)行差值運(yùn)算，得到只含有花盤區(qū)域的圖像，結(jié)果如圖6所示。同樣的，可根據(jù)像素值統(tǒng)計(jì)計(jì)算法對(duì)圖6中像素點(diǎn)為255的像素?cái)?shù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果為15 456。對(duì)圖4與圖3進(jìn)行差值運(yùn)算，得到只含有花蕊區(qū)域的圖像，結(jié)果如圖7所示。根據(jù)像素值統(tǒng)計(jì)計(jì)算法對(duì)圖7中像素點(diǎn)為255的像素?cái)?shù)，結(jié)果為2 101。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)藍(lán)色通道的滁菊灰度圖像進(jìn)行分割處理，經(jīng)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算處理，再經(jīng)區(qū)域生長(zhǎng)算法、差值運(yùn)算得到參考裝置區(qū)域、花盤區(qū)域、花蕊區(qū)域，統(tǒng)計(jì)各區(qū)域有效像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。由于參考區(qū)域的面積已知，根據(jù)比例計(jì)算出花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域的面積。該方法解決了以往人工測(cè)量法計(jì)算滁菊花盤面積和花蕊面積帶來(lái)的數(shù)據(jù)不可靠問(wèn)題，通過(guò)試驗(yàn)證明該方法有效，且優(yōu)勢(shì)明顯、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，是滁菊分級(jí)劃分、農(nóng)業(yè)專家選育優(yōu)良滁菊品種的重要依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

［1］賈雨朦，陳芹芹，畢金峰，等.滁菊的功能成分及其體外抗氧化活性［J］.食品科學(xué)，2019（23）：66-72.

［2］詹歌，賈小麗，龍門，等.HACCP體系在滁菊熱泵干制工藝中的應(yīng)用［J］.滁州學(xué)院學(xué)報(bào)，2020（2）：12-17.

［3］于云霞.不同栽培措施對(duì)滁菊產(chǎn)量和品質(zhì)的影響［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

［4］翟果，李志敏，路文超，等.基于圖像處理技術(shù)的觀賞菊品種識(shí)別方法研究［J］.中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2016（2）：105-110，115.

［5］韓磊，曲中水.一種RGB模型彩色圖像增強(qiáng)方法［J］.哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014（6）：59-64.

［6］吳東洋，業(yè)寧，徐波，等.基于Ostu算法的木材缺陷圖像分割［J］.計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2012（10）：116-118.

［7］戴青云，余英林.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖象處理中的應(yīng)用進(jìn)展［J］.控制理論與應(yīng)用，2001（4）：478-482.

［8］王芳，錢煒，李文超.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣提取方法［J］.機(jī)械工程與自動(dòng)化，2015（1）：46-48.

［9］陳忠，趙忠明.基于區(qū)域生長(zhǎng)的多尺度遙感圖像分割算法［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2005（35）：7-9.

［10］王培珍，丁海濤，劉純利，等.基于結(jié)構(gòu)元的煤顯微圖像輪廓提取算法［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2014（S1）：285-288.