基于WM系统的田间植物病害图像分析仪的开发

黄华盛，刘富昌，钟晓乐，邓继忠，黎伟烧

(华南农业大学工程学院，广东广州 510642)

植物病害的田间调查是了解植物病害发生的重要工作，能够为研究并认识植病发生的规律、进而进行植物检疫、植病防治及预测提供重要的第一手资料。传统的植物病害田间专题调查的方式是在田间选取多个代表性的地块，选点和取样，通过分析植株或器官的受害程度，如叶片上病斑面积的百分比来估计植病的严重度。这种调查方法抽样量非常大，对植病严重度的分级常采用铅丝框、级片框或者人工估计，由此则导致植病的分级程度不准确、调查人员的工作量大，而且为保证数据误差不至于太大，在人工估计中，应尽可能由同一个调查员评估数据，否则会造成不同人员判定尺度不一的问题。因此，在田间调查中迫切需要一种能对植病严重度进行精确测量且便于携带的仪器。图像分析技术非常适于对田间叶片病斑程度的精确分析，但是基于传统的CCD摄像机+PC机的图像采集与分析模式，由于其价格、非便携性等因素，无法应用于田间调查的现场分析。由于移动通讯技术的发展，目前的智能手机功能强大、运算速度不断提升、价格不断降低，而且手机搭载开放性的操作平台，允许非预设软件的安装与使用，用户完全可以自行开发第三方软件，利用其拍照功能，对采集的图像进行现场处理与分析。

以智能手机作为开发平台，利用其开放性与便携性，开发一个能进行植物图像采集并进行病害严重度识别的分析仪器，不仅有助于解决植物病害田间调查的准确性问题，提高其分析效率与精度，而且携带方便，拓展了智能手机的实用功能。

1 图像分析仪的软件开发

1.1 操作系统选择

操作系统位于应用程序和硬件平台之间，可以有效管理复杂的系统资源。智能手机的操作系统较为流行的有Android、Windows Mobile、Symbian等。操作平台的选择需要考虑系统的开放性、稳定性、应用支持及开发语言的支持等多个方面。Windows Mobile是微软为移动终端设备提供的一个开放、标准的多任务操作系统，它将用户熟悉的Windows体验扩展到了移动环境中，广泛应用于智能手机、个人数字助理、随身音乐播放器等移动终端设备，它的内核是通用嵌入式操作系统Windows CE，其模块化及可伸缩性、实时性能好，通信能力强大，提供了与无线通信相关的系统特性和UI界面风格，针对智能手机和个人数字助理的特点，提供了系统定制、应用开发、平台仿真等一系列工具。考虑系统的开放性及语言支持等因素，选择操作系统为Windows Mobile 6.1 Professional或以上版本的智能手机作为开发平台。

1.2 开发环境

该田间植物病害图像分析仪的软件采用Visual Studio2008开发。由于智能手机上的应用程序不能直接在PC机上运行，而必须依靠Visual Studio附带的智能设备模拟器来完成，因此早期版本的编程软件如Visual C++6.0并不能完成智能设备程序的设计。同时，市场上的Windows Mobile智能手机一般已普遍使用6.1及以上版本的操作系统，这是一个与运行于PC机上的Visual C++极为相似的工具，就其特点而言，程序执行效率高、对系统资源的消耗小。为支持该操作系统，同时方便程序的设计和调试，选择使用Visual Studio 2008完成软件的设计。

1.3 系统功能设计

基于智能手机的田间植物病害图像分析仪的核心任务是完成叶片图像采集与病斑面积百分比的分析。图像分析仪可利用智能手机自带摄像头完成图像的采集。由于在田间采集图像时，光照的强弱、叶片与病斑颜色及田间背景等复杂多变，会造成图像叶片区域与病斑区域自动分割较为困难。仪器拟采用人机交互方式，依据采集的图像，以手写笔或手指分别在手机屏幕图像上描绘出叶片区域与植病病斑区域的轮廓，通过软件分析即可获得叶片区域与病斑区域的面积，系统再自动计算出病斑面积占叶片面积的百分比，由此得出植病的程度。交互方式提高了区域分割的准确性与可靠性，图像分割将不受光照、叶片与病斑颜色的影响。图像在保存时，还可将每幅图像与手机GPS定位信息起来，通过后续的计算机分析工作，可绘制出病害程度分布的地理信息图。设计的图像分析仪工作流程如图1所示。

图1 图像分析仪工作流程

仪器在采集图像时，可根据需要进行图像缩放，保证完整获取叶片区域。图像分析仪开发了图像的反相、灰度化、亮度、饱和度及几何校正等处理功能，以适应田间光强、叶片与病斑颜色的变化，便于用户更易用人眼分辨图像的病斑区域并描绘轮廓。植物叶片面积计算及病害区域分析方法是:在内存中创建一张同原图像分辨率完全相同的空白图像，在该空白图像上勾勒出叶片图像区域，再通过像素逐列扫描，计算出叶片的面积;利用相同的原理，在已勾勒叶片图像上，利用画笔勾勒出叶片的病害区域，便可得出叶片病害区域的面积以及病害程度。如果需要，可利用手机的GPS功能获取采集地点的位置信息，通过图片尾部附加法，将GPS定位信息写入图像，并附有读取功能，便于以后进行相关数据的统计分析。

1.4 系统功能实现

1.4.1 图像采集

图像采集包括图像拍摄与打开两个环节。利用CameraCaptureDialog控件可完成图像拍摄，使用前可事先设置好拍照的模式和储存图像的路径，然后使用DLGCamera.ShowDialog()==DialogResult.OK判断是否已经拍照。一旦拍照，就返回原界面，并执行打开图像操作。通过OpenFileDialog辅助控件实现打开图像。通过该语句可以获取要打开图像文件的名称并传递给程序，然后以此文件名建立一个bitmap副本，并保存所打开图像的尺寸等信息。完成上述操作的两个核心语句为:

showgp=pictureBox1.CreateGraphics();//采用pictureBox显示showgp里面的图像。

srcrec = new Rectangle(0，0，img1.Width，img1.Height);//记录了图像的高和宽，利用它调整显示图像的位置和大小。

1.4.2 图像处理

程序提供了图像二值化、灰度化、亮度、饱和度及反相等几个可供选择的处理功能。其方法是读取图像中各个像素点的颜色，再对其进行处理，核心语句为:

Color curColor;

curColor=img1.GetPixel(i，j);//获取某像素点的颜色信息

1.4.3 病斑面积百分比计算

病斑面积百分比是指病斑区域总面积占整个叶面积的百分比。计算该参数的关键是获取病斑区域与叶面区域的面积。区域面积的获取方法是先用手写笔在屏幕图像上描绘出区域的轮廓线，然后计算轮廓线所围区域面积。考虑到一般田间叶面图像中纯黑色极少，因此轮廓线选择黑线表示，便于从图像中识别其所围面积。为完全消除图像背景中纯黑色对轮廓线的影响，也可以在描绘轮廓前先适当调整整幅图像的亮度，去掉背景的纯黑色。

轮廓描绘需要对3个鼠标事件进行处理。

(1)事件1鼠标按下，即手写笔点击屏幕。核心语句为:

pictureBox1_MouseDown(object sender，MouseEventArgs e)//鼠标按下事件的处理，激活其他两个鼠标事件，同时记录起始坐标。

(2)事件2鼠标移动。核心语句:

private void pictureBox1_MouseMove(object sender，MouseEventArgs e)//鼠标移动事件的处理。

Thread.Sleep();//设置迟延，减少系统占用率，同时获得一个新的坐标。

newgraphics.DrawLine (p， startPoint.X， start-Point.Y，currentPoint.X，currentPoint.Y);//将新坐标与前一个坐标用黑线连起来。其中，p为线条的颜色，startPoint.X，startPoint.Y为起始坐标，currentPoint.X currentPoint.Y为当前坐标。

(3)事件3鼠标释放。核心语句:

pictureBox1_MouseUp(object sender，MouseEventArgs e)//鼠标释放事件的处理。

［微软中国1］百分比计算采用的是行列扫描的方法。在每一次行扫描中，分别记录两次纯黑色像素点的坐标，将两点横坐标相减，则得到该行中黑线所围的像素点数，自上而下逐行扫描则可求出用黑线围成区域的面积。用此方法分别求出受害面积总像素点数S1及叶面总像素点数S2，则可算出叶面受害情况。

2 系统仿真

田间植物病害图像分析仪是基于Windows Mobile 6.1 Professional系统开发的，开发工具采用 Visual Studio 2008，开发语言采用C#，仿真平台为Pocket PC 2003 SE。图2为图像分析仪的仿真效果。将开发的仿真程序下载到智能手机即可应用。该软件已在多台智能手机上通过了测试。

图2 系统仿真效果图

3 结束语

基于Windows Mobile系统的田间植物病害图像分析仪实现了在田间现场对植物病害进行测量的功能，解决了植物病害田间调查中人工估算的主观性强与准确性差等问题，系统具有界面友好、操作简便、测量精度高、便于维护、便于携带及成本低廉等特点。该仪器的采用将会大大减轻农业技术人员的工作量，减少人为判断误差，提高工作效率，同时也拓展了智能手机的仪器功能。通过后续工作，还可以将田间病害程度与对应的地理信息融合，形成直观的田间病害分布图。

［1］ 王守正.植物病害调查与损失估计［J］.农业科学通讯，1957(7):399－400.

［2］ 曹若彬，李德葆.植物病害调查研究的基本方法［J］.浙江农业科学，1965(3):149－151.

［3］ 杨之为，王汝贤.植物病害的田间快速调查法［J］.植物保护，1993(4):39－41.

［4］ 傅曦.Windows Mobile手机应用开发［M］.北京:人民邮电出版社，2005.

［5］ 李兰友，王学彬.C#图像处理程序设计实例［M］.北京:国防工业出版社，2003.

［6］ 邓继忠，张泰岭.数字图像处理技术［M］.广州:广东科技出版社，2005.