基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量
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江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １５期
崔世钢，秦建华，张永立．基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量［Ｊ］．江苏农业科学，２０１８，４６（１５）：１８７－１８９． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１８．１５．０５０
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基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量
崔世钢，秦建华，张永立
（天津职业技术师范大学 ／天津市信息传感与智能控制重点实验室，天津 ３００２２２）
摘要：利用数码相机获取叶片图像，采用基于图像处理技术对采集的叶片图像进行图像分割和轮廓提取，分别统 计叶片区域和轮廓区域的像素数，进而计算叶片的面积和周长，并与传统的方格法和万深 ＬＡ－Ｓ叶面积测量仪的测 量结果进行比较和回归分析。结果表明，本方法与上述 ２种传统方法的测定结果存在极显著线性相关（ｒ２＝０．９９４８～ ０．９９９４）。该方法能够快捷、准确测量植物叶片的面积和周长，具有省时、省力、易普及等优点，为植物叶片的面积和 周长的快速测定提供了较好的方法。 关键词：数码相机；图像处理；图像分割；轮廓提取；植物叶片；面积；周长；像素 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０１８）１５－０１８７－０３
叶片是植物进行光合作用的物质基础，是蒸腾作用的媒 介，是合成有机物的主要器官，其面积和周长是衡量植物对光 能利用、水循环、生长发育、果实产量的重要因素，也是研究植 物生理生化、遗传育种和作物栽培等方面的关键指标 。 ［１－３］ 因此，建立快速、简便、精确的叶片面积和周长的测量方法对 植物生理机制的研究具有重要意义。传统的叶面积测量方法 有叶面积仪测定法、方格法、剪纸称质量法等。其中，叶面积 仪也可以测量叶片周长，具有操作简单、速度快的特点，但仪 器价格昂贵，扫描速度对测定结果影响较大，重现性差；方格 法操作繁琐，费时费力，常用于对其他测定结果校正；剪纸称 质量法原理简单，但精度受叶片形状和纸张均匀性等影响。 为此，本研究以图像处理技术为基础，探寻一种简单、准确、快 速、适用性广的叶片面积和周长的测定方法。
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江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １５期
利用 Ｈｏｕｇｈ变换提取矩形的 ４条边，求出矩形的顶点坐标，找 到 ４个特征点。然后根据四边形的 ４个实际坐标点和特征点 的对应关系求出变换方程，对畸变图像的所有像素点进行校 正，从而实现几何校正。设畸变图像的 ４个实际坐标分别为 （Ｘｉ，Ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，４），４个特征点的坐标分别是（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝ １，２，３，４），映射关系公式如下：
ｆ（ｘ，ｙ）＝０．３０Ｒ（ｘ，ｙ）＋０．５９Ｇ（ｘ，ｙ）＋０．１１Ｂ（ｘ，ｙ）。 式中：ｆ（ｘ，ｙ）是彩色图像在点（ｘ，ｙ）处灰度化的灰度值，Ｒ（ｘ， ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）分 别 表 示 彩 色 图 像 在 点 （ｘ，ｙ）处 的 红 色 分量、绿色分量、蓝色分量。 １．２．２ 几何校正 由于利用数码相机对植物叶片进行采集， 图像会出现倾斜失真现象。为了使叶片的图像能更准确地反 映真实信息，须要对图像进行几何校正 。 ［４－６］ 几何校正首先
１ 试验方法
１．１ 图像采集 利用数码相机对叶片进行拍照时，先将叶片放在有参考
单位圆和参考矩形的白色纸板上（图 １）；然后固定数码相机， 使镜头光轴垂直与白色纸板，并调节数码相机处于自动调焦 模式，保证图 像 的 清 晰 度。 拍 摄 完 成 后，须 要 对 图 像 进 行 处 理，主要有 ４个步骤：预处理、图像分割、轮廓提取、特征提取， 图像处理总流程图如图 ２所示。 １．２ 图像预处理 １．２．１ 灰度化 用数码相机所获取的植物叶片图像是彩色 图像，图片上的每个像素点都是由红（Ｒ）、绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）３个 通道组成，占 用 的 存 储 空 间 较 大，影 响 数 据 处 理 的 速 度。 因 此，为了减小图像原始数据量，通常先将彩色图像转化成灰度
收稿日期：２０１７－０４－０６ 基金项目：国家“８６３”计划（编号：２０１５ＡＡ０３３３０３）。 作者简介：崔世钢（１９６３—），男，天津人，博士，教授，主要从事机器人
控制、人工智能等研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｕｉｓｇ＠１６３．ｃｏｍ。 通信作者：秦 建 华，硕 士，主 要 从 事 人 工 智 能、图 像 处 理 等 研 究。
Ｅ－ｍａｉｌ：２４５１３２１９４６＠ｑｑ．ｃｏｍ。
图像，之后进行后续处理。本研究将 ＲＧＢ空间进行灰度化采 用的方法是加权平均法，红（Ｒ）、绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）３个通道分量 的加权系数分别取 ０．３０、０．５９、０．１１。用这种方法对图片进 行灰度化时，不会使图片出现失真现象。加权平均法的计算 公式如下：
{Ｘｉ＝ａ０ ＋ａ１ｘｉ＋ａ２ｙｉ＋ａ３ｘｉｙｉ ｉ＝１，２，３，４ Ｙｉ＝ｂ０ ＋ｂ１ｘ＋ｂ２ｙｉ＋ｂｘｉｙｉ 由于校正图像中像素点映射到畸变图像中不一定是整数 位置，导致部分像素丢失的现象。为此，须要对这些空缺像素
点进行灰度插值。本研究对双线性插值法校正后的图像进行 灰度插值，图 ３是几何校正的前后图，其中图 ３－ａ是几何校 正前的图像，图 ３－ｂ是几何校正后的图像。 １．２．３ 中值滤波去噪 由于利用数码相机拍摄叶片时，外界 光பைடு நூலகம்和噪声都会对图片的质量产生影响，导致图像中出现噪 声点，必须进行降噪处理，消除图像中的噪声，使图像能更准 确地表征事实。中值滤波法是一种非线性的平滑滤波，通过 将邻域内的像素按灰度级升序，取其中间值为此处像素的灰 度值。本研究采用了 ３×３中值滤波，有效地消除了噪声，并 且图像的边缘保留完好。
１．３ 图像分割
图像分割是根据背景区域和目标区域的灰度值差异性，
选取一个适当的阈值作为临界值，把大于这个阈值的灰度值
设置为灰度最大值，把小于这个阈值的灰度值设置为灰度最
小值，从而将目标区域从背景区域分离出来，实现图像二值
化。根据阈值 Ｔ选取方式的不同，图像分割常用的方法有大
律法（ＯＴＵＳ）、直 方 图 双 峰 法 和 迭 代 法。 本 研 究 采 用 迭 代 法
崔世钢，秦建华，张永立．基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量［Ｊ］．江苏农业科学，２０１８，４６（１５）：１８７－１８９． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１８．１５．０５０
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基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量
崔世钢，秦建华，张永立
（天津职业技术师范大学 ／天津市信息传感与智能控制重点实验室，天津 ３００２２２）
摘要：利用数码相机获取叶片图像，采用基于图像处理技术对采集的叶片图像进行图像分割和轮廓提取，分别统 计叶片区域和轮廓区域的像素数，进而计算叶片的面积和周长，并与传统的方格法和万深 ＬＡ－Ｓ叶面积测量仪的测 量结果进行比较和回归分析。结果表明，本方法与上述 ２种传统方法的测定结果存在极显著线性相关（ｒ２＝０．９９４８～ ０．９９９４）。该方法能够快捷、准确测量植物叶片的面积和周长，具有省时、省力、易普及等优点，为植物叶片的面积和 周长的快速测定提供了较好的方法。 关键词：数码相机；图像处理；图像分割；轮廓提取；植物叶片；面积；周长；像素 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０１８）１５－０１８７－０３
叶片是植物进行光合作用的物质基础，是蒸腾作用的媒 介，是合成有机物的主要器官，其面积和周长是衡量植物对光 能利用、水循环、生长发育、果实产量的重要因素，也是研究植 物生理生化、遗传育种和作物栽培等方面的关键指标 。 ［１－３］ 因此，建立快速、简便、精确的叶片面积和周长的测量方法对 植物生理机制的研究具有重要意义。传统的叶面积测量方法 有叶面积仪测定法、方格法、剪纸称质量法等。其中，叶面积 仪也可以测量叶片周长，具有操作简单、速度快的特点，但仪 器价格昂贵，扫描速度对测定结果影响较大，重现性差；方格 法操作繁琐，费时费力，常用于对其他测定结果校正；剪纸称 质量法原理简单，但精度受叶片形状和纸张均匀性等影响。 为此，本研究以图像处理技术为基础，探寻一种简单、准确、快 速、适用性广的叶片面积和周长的测定方法。
— １８８—
江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １５期
利用 Ｈｏｕｇｈ变换提取矩形的 ４条边，求出矩形的顶点坐标，找 到 ４个特征点。然后根据四边形的 ４个实际坐标点和特征点 的对应关系求出变换方程，对畸变图像的所有像素点进行校 正，从而实现几何校正。设畸变图像的 ４个实际坐标分别为 （Ｘｉ，Ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，４），４个特征点的坐标分别是（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝ １，２，３，４），映射关系公式如下：
ｆ（ｘ，ｙ）＝０．３０Ｒ（ｘ，ｙ）＋０．５９Ｇ（ｘ，ｙ）＋０．１１Ｂ（ｘ，ｙ）。 式中：ｆ（ｘ，ｙ）是彩色图像在点（ｘ，ｙ）处灰度化的灰度值，Ｒ（ｘ， ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）分 别 表 示 彩 色 图 像 在 点 （ｘ，ｙ）处 的 红 色 分量、绿色分量、蓝色分量。 １．２．２ 几何校正 由于利用数码相机对植物叶片进行采集， 图像会出现倾斜失真现象。为了使叶片的图像能更准确地反 映真实信息，须要对图像进行几何校正 。 ［４－６］ 几何校正首先
１ 试验方法
１．１ 图像采集 利用数码相机对叶片进行拍照时，先将叶片放在有参考
单位圆和参考矩形的白色纸板上（图 １）；然后固定数码相机， 使镜头光轴垂直与白色纸板，并调节数码相机处于自动调焦 模式，保证图 像 的 清 晰 度。 拍 摄 完 成 后，须 要 对 图 像 进 行 处 理，主要有 ４个步骤：预处理、图像分割、轮廓提取、特征提取， 图像处理总流程图如图 ２所示。 １．２ 图像预处理 １．２．１ 灰度化 用数码相机所获取的植物叶片图像是彩色 图像，图片上的每个像素点都是由红（Ｒ）、绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）３个 通道组成，占 用 的 存 储 空 间 较 大，影 响 数 据 处 理 的 速 度。 因 此，为了减小图像原始数据量，通常先将彩色图像转化成灰度
收稿日期：２０１７－０４－０６ 基金项目：国家“８６３”计划（编号：２０１５ＡＡ０３３３０３）。 作者简介：崔世钢（１９６３—），男，天津人，博士，教授，主要从事机器人
控制、人工智能等研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｕｉｓｇ＠１６３．ｃｏｍ。 通信作者：秦 建 华，硕 士，主 要 从 事 人 工 智 能、图 像 处 理 等 研 究。
Ｅ－ｍａｉｌ：２４５１３２１９４６＠ｑｑ．ｃｏｍ。
图像，之后进行后续处理。本研究将 ＲＧＢ空间进行灰度化采 用的方法是加权平均法，红（Ｒ）、绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）３个通道分量 的加权系数分别取 ０．３０、０．５９、０．１１。用这种方法对图片进 行灰度化时，不会使图片出现失真现象。加权平均法的计算 公式如下：
{Ｘｉ＝ａ０ ＋ａ１ｘｉ＋ａ２ｙｉ＋ａ３ｘｉｙｉ ｉ＝１，２，３，４ Ｙｉ＝ｂ０ ＋ｂ１ｘ＋ｂ２ｙｉ＋ｂｘｉｙｉ 由于校正图像中像素点映射到畸变图像中不一定是整数 位置，导致部分像素丢失的现象。为此，须要对这些空缺像素
点进行灰度插值。本研究对双线性插值法校正后的图像进行 灰度插值，图 ３是几何校正的前后图，其中图 ３－ａ是几何校 正前的图像，图 ３－ｂ是几何校正后的图像。 １．２．３ 中值滤波去噪 由于利用数码相机拍摄叶片时，外界 光பைடு நூலகம்和噪声都会对图片的质量产生影响，导致图像中出现噪 声点，必须进行降噪处理，消除图像中的噪声，使图像能更准 确地表征事实。中值滤波法是一种非线性的平滑滤波，通过 将邻域内的像素按灰度级升序，取其中间值为此处像素的灰 度值。本研究采用了 ３×３中值滤波，有效地消除了噪声，并 且图像的边缘保留完好。
１．３ 图像分割
图像分割是根据背景区域和目标区域的灰度值差异性，
选取一个适当的阈值作为临界值，把大于这个阈值的灰度值
设置为灰度最大值，把小于这个阈值的灰度值设置为灰度最
小值，从而将目标区域从背景区域分离出来，实现图像二值
化。根据阈值 Ｔ选取方式的不同，图像分割常用的方法有大
律法（ＯＴＵＳ）、直 方 图 双 峰 法 和 迭 代 法。 本 研 究 采 用 迭 代 法