基于图像处理技术的叶片面积计算系统的开发

2016-10-21 02:06赵峰
泰州职业技术学院学报 2016年4期
关键词:像素点图像处理灰度

赵峰

(泰州职业技术学院机电技术学院,江苏泰州225300)

基于图像处理技术的叶片面积计算系统的开发

赵峰

(泰州职业技术学院机电技术学院,江苏泰州225300)

图像处理技术可用于对活体单片叶片进行实时、快速、准确的面积检测,文章基于此技术开发了一个用于植物叶片面积计算的系统。首先利用叶片扫描图像像素点分布特征及灰度值直方图特点确定判读指标,其次应用图像RGB三原色灰度值分离理论计算叶片图像像素点的分布比例,最后开发出叶片面积计算应用程序。

叶片面积;图像处理;扫描;灰度值;应用

植物叶片面积检测对于指导农作物合理密植、群体结构调整、变量施肥和精确喷灌以期获得高产具有非常重要的意义,其对于虫病灾情的准确估计及采取合理保护措施也有重要参考价值。测定叶片面积的方法多种多样,计算机图像处理技术操作实时、结果准确、节省大量的人力、物力和时间等特点促使其广泛地应用于农业工程领域中对农作物进行分析与测量[1]。

1 叶片面积测定方法和算法

1.1叶面图像的获取

想要通过计算叶片图像像素所占整幅图像像素的比例计算出叶片面积,就必须利用叶片图像的像素灰度值与背景的像素点灰度值分布范围截然不同这一特点。进行叶片面积测定时,需在特定条件下进行图像采集,以确保明显特征值,本文位图数据采集分为以下三步:

首先,将植物叶片平整有序地摆放于扫描仪玻璃台板上,不重叠,之间留有一定空隙;在叶片上层覆盖一张白纸,相互主要目的是使得到的背景色灰度值接近255,则植物叶片前景色灰度值介于0到40之间。其次,采用文本模式扫描图像,设置比例50%或100%,分辨率75dpi,由此可获得后续处理所需的理想图像。

最后,将扫描结果保存为24位BMP格式位图。

程序构造一个CdibImage类,实现对24位真彩色的BMP位图进行处理,主要完成图像的初始化和RGB通道、像素点、直方图的数据统计。

1.2叶片图像灰度化

为了获取R、G、B各分量的灰度值直方图,在获得24位BMP位图后,需对图像进行RGB三原色分离处理。黑色灰度值0,白色灰度值255,扫描叶片时背景放置白纸便于营造白色背景,背景灰度值接近255,叶片图像灰度介于0到40之间,其余过渡阶段的灰度比例为0,本文选择将灰度中间值127作为判断图像中的像素点是否属于叶片的分界指标。

1.3叶片图像去噪

由于部分植物叶片表面存在细小绒毛、光滑叶片表面反光等原因,图像中存在噪声,表现为亮度较大的斑点或区域,在图像的成像、扫描、传输以及显示过程中易产生噪声,导致图像质量下降。如直接对扫描所得的原始图像进行分割将严重影响分割效果,进而影响叶片参数提取精度。中值滤波法可以很好的抑制脉冲干扰、点状噪声及椒盐噪声,在灰度值变化较小的情况下亦可达到很好的平滑效果,同时具有良好的抗噪性能,能够在抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。本文使用3*3滑动窗口的中值滤波,流程见图1[2]。

(1)按照由上至下,由左至右的顺序扫描图像,将当前点f(x,y)读入其邻域窗口内像素灰度值。

(2)对邻域窗口内的像素灰度值进行排序计算中值,以中值代替f(x,y)。排序算法使用插入排序。

(3)重复以上步骤,直到扫描完整幅图像。

图1 中值滤波流程图

1.4叶片图像分割

1.4.1边缘检测观察图像的每个像素在某邻域内灰度的变化情况,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律,即边缘算子法检测出边缘是经典的边缘检测方法。本文使用拉普拉斯算子进行边缘检测,检测效果如图2所示。

图2 拉普拉斯算子边缘检测效果图

由图2可以看出,检测出的叶片边缘轮廓比较粗,背景的灰度变化及叶片内部的灰度变化被同时检出。正常情况下检测得到的叶片边缘是不闭合的,还需经过合适的阈值二值化处理。因此,以上算法处理后的叶片图像不利于叶片面积的计算[3]。

1.4.2门限化分割从边缘检测的结果可以看出,拉普拉斯算子检测出的叶片边缘不连续,且由于叶脉的存在,叶片内部灰度变化很明显,给计算面积带来了困难。为获得理想的叶片提取效果,决定采用图像门限处理技术对叶片图像进行分割。通过中值滤波之后,图像噪声大大减少,且边缘保存较好,图像质量好。本文采用全局门限方法对叶片图像进行分割,分割效果如图3所示。

图3 叶片图像分割效果图

1.5叶片图像形态学处理

经过阈值分割后得到的叶片二值图像中存在毛刺、凹洞、断线等缺陷,噪声的存在使得二值化后所得到的图像边界很不平滑。如果直接利用带有缺陷的图像进行面积计算,势必将严重影响计算精度。因此,为提升计算精度,本文采用一定的运算形式对缺陷进行修补,连续的开运算和闭运算可以有效改善以上不良情况,效果明显。

从图4我们可以看出,在经过闭运算后,叶片中间的细小孔洞已经填补。由于图片压缩的原因,细节处的改善效果可能不太明显。

1.6叶片面积计算

本文通过连通区域标记的方法统计出各连通区域像素总数,再利用图像分辨率换算成实际面积。假设第i个连通区域的像素总数为ni,BMP文件格式中X方向的分辨率为biXPelsPerMeter,Y方向的分辨率为biYPelsPerMeter,利用式1可以计算出该连通区域的面积Si,如式1所示。

基于链码方法计算叶片面积必须提取叶片的外轮廓,进行轮廓跟踪,算法较为复杂;但外轮廓描述的图像区域受内部孔洞的影响甚微,计算结果较为精确。由于只是计算单一叶片的面积,背景与目标之间差别较大,二值化结果非常理想,图像内的空洞可以用开运算消除,所以利用统计像素个数的方法来计算叶片的面积[4]。计算步骤为:

(1)置像素个数n的初值为零;(2)遍历图像的每个像素点f(x,y),若f(x,y)为目标像素点,n加1;(3)遍历结束,根据(式1)计算面积。

2 系统实现

本文设计并实现一个用于植物叶片面积计算的系统,系统具有读取图像、显示图像、保存图像、对图像进行灰度化处理、二值处理、计算图像面积等功能。本系统基于Visual C++6.0单文档方式实现[5]。

2.1系统框图

叶片图像面积计算系统的总体设计如图5所示。

图5 系统构成示意图

2.2系统功能模块

本系统包括图像文件的获取和存储、图像处理两个?主要模块,系图5统 系统功构成能示意结图构如图6所示。2.2 系统功能模块本系统包括图像文件的获取和存储、图像处理两个主要模块,系统功能结构如图6所示。

图6 系统功能模块示意图

3 讨论

本文提出基于计算机图像处理技术测量叶片面积的一种算法。本法测定植物叶片面积与传统复印称重法结果对比,相对系数r为0.9998,相对误差小于0.5%,且大大节约测定时间,仅为复印称重法的1/60,在大批量连续测定过程中优势明显。更为重要的是该算法可以用于其它任意不规则二维物体表面积的测量[6]。

基于图像处理技术的叶片面积检测法用图像处理法对整株植物总叶面积进行检测时误差较大,原因是在图像处理方面还没有很好地解决叶片重叠问题、叶片倾向及叶片变形及环境影响等方面问题。今后需选取便捷、准确的彩色图像或多频图像获取方法,探索出基于智能理论的图像处理算法及彩色图像处理技术,从而简化测量过程,提高测量精度。另外,适时开发适合出适合移动智能终端的相关应用程序将更利于一线工作人员开展测量工作[7]。

[1]左飞.Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践[M].北京:电子工业出版社,2008.

[2]于峰,林杉.植物叶面积测定系统的研究及其应用[J].计算机应用研究,2003(12):20-23.

[3]张文昭,洪添胜,吴伟斌等.基于图像处理技术的叶面积检测研究[J].农机化研究,2007(4):121-124.

[4]于峰,林杉,张峻峰,等.一种基于图像特征值算法的叶面积测定方法[J].中国农业大学学报,2007,12(4):67-69.

[5]高祥斌,张秀省,蔡连捷.观赏植物叶面积测定及相关分析[J].福建林业科技,2009,36(2):231-234.

[6]李晓斌,郭玉明.机器视觉高精度测量技术在农业工程中的应用[J].农机化研究,2012(5):7-11.

[7]吴凤和.基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究[J].计量学报,2007,28(1):18-22.

(责任编辑杨荔晴)

Development of Leaf Area Calculation System Based on Image Processing Technology

ZHAO Feng
(Taizhou Polytechnic College,Taizhou Jiangsu 225300,China)

Image processing technology can be used for real-time,fast and accurate measurement of the area of a single blade,and a system for calculating the leaf area of plant is developed based on the technique.Firstly,the leaf scanning image pixel gray features and distribution histogram to determine the characteristics of the interpretation of the index,followed by the application of image RGB tricolor gray value separation theory calculation of leaf image pixel distribution was calculated as the ratio of leaf area,and finally developed leaf area calculation application program.

leaf area;image processing;scanning;gray value;application

TP391.41

B

1671-0142(2016)04-0044-03

赵峰(1979-),男,江苏扬州人,副教授.

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