基于HSV和骨架提取的水稻...芽根长度自动化测量方法研究_王成城.pdf
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1、安徽农学通报2023年05期粮食 油料 经作基于 HSV 和骨架提取的水稻种子芽根长度自动化测量方法研究王成城1马启良2*(1湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州 313000;2湖州师范学院信息技术中心,浙江湖州 313000)摘要种子的芽长和根长是评判种子质量的重要指标。传统的人工测量芽长与根长的方式,存在着繁琐、费时费力、易受主观判断影响等问题。利用图像处理技术的芽长根长自动检测算法能够提高芽长根长检测的效率,也避免了主观因素导致的误差。本研究基于HSV色彩空间和骨架提取,设计了种子芽长根长的检测方法。首先对图像进行阈值分割,其次再利用骨架提取算法结合深度优先搜索寻找水稻幼苗拓扑结构中最长
2、路径,最后根据HSV色彩空间分割出的种子区域对芽和根进行分离,且采用间隔选取像素点坐标的方式计算欧式距离,并分别统计芽和根的长度。结果表明,本文方法自动测量的芽和根长度与人工实测数据的相关系数分别为0.998和0.997,平均百分比误差分别为1.48%和1.57%。基于HSV色彩空间和骨架提取的复合算法能够对种子萌发过程中的芽长与根长进行快速、准确地测量。关键词图像处理;骨架提取;芽长根长检测;最长路径中图分类号S511文献标识号A文章编号1007-7731(2023)05-0058-06水稻种植历史悠久,是我国主要的粮食作物之一。水稻种子的高质和高产对保障我国粮食供应安全具有重要作用1。种子
3、活力关系到水稻的产量和质量。因此,测定种子活力,筛选出高活力种子,对于确保播种种子质量和实际田间出苗率具有重大的生产意义。种子发芽速度测定是种子活力检测的重要手段之一,具体包括幼苗的发芽率、生长速度,是评判种子质量的重要指标2-3。因此,准确地测定种子发芽率、每日幼苗长度、根长度,有助于精确地评估种子质量,但是以上指标都需要人工进行测定,繁琐、费时、主观因素大,所以需要一种客观的、快速自动化的测定方法。图像处理技术作为一种无损检测技术,在植物病虫害检测、果蔬分级分类、农作物长势测定等方面具有良好的应用前景4-5。Sako等6开发了一个生菜种子活力自动评估系统,利用图像处理技术从幼苗形态特征中获
4、取了各种参数,并生成了表示种子活力指标的数值;金涛等7开发了种子幼苗长度辅助测量系统,为种子质量检测提供了一种新的思路;AF Hoffmaster等8-9基于图像处理技术实现了自动评估3日龄大豆和玉米幼苗的活力;杨红云等10为了监测自然生长状态下的水稻叶片,采用手势交互插值法和骨架提取法得到了水稻叶片几何形态参数。金沙沙等11提出了一种基于端点删除的剪枝方法,实现了对小麦、水稻的芽长和根长的测量。这些研究为本文对水稻种子发芽中的芽长根长自动化测量提供了研究思路。本研究通过采集种子发芽图像,综合运用图像分割、形态学、骨架提取与最大路径搜索等技术,实现芽长与根长的自动检测,并与手工测量方法进行对比
5、,以验证本研究算法的有效性。1材料与方法1.1样本获取及实验环境为采集试验所需图像,对水稻种子进行培养,选取发芽1014 d的100株水稻幼苗作为研究对象,并基金项目贵州大学引进人才科研项目 贵大人基合字(2020168号)。作者简介王成城(1996),男,浙江绍兴人,硕士研究生。研究方向:种子图像处理。*通信作者收稿日期2023-05-11-58DOI:10.16377/ki.issn1007-7731.2023.05.005将100株幼苗平均分成10组,按从左到右依次排列在黑色吸光绒布上,采用工业级相机固定高度并垂直于黑色绒布进行拍摄,获取幼苗图像。在64位win10操作系统下,CPU为A
6、MD Ryzen7 4800H、主频2.90 GHz、内存16G,基于pycharm开发环境,实现了相关算法的研究。1.2研究方法及原理1.2.1阈值分割。阈值分割是为了将植株从背景中提取出来,只保留需要的植株图,用于后续提取芽长和根长的形态特征12。本文使用常用的阈值分割算法大津法(OTSU),OTSU是一种图像自适应二值化分割算法,由日本学者大津于1979年提出13。OTSU是图像分割中阈值选取的最佳算法之一,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。阈值分割可用式(1)表示。m(x,y)=255f(x,y)T0f(x,y)T(1)式中:T为阈值,f(x,
7、y)表示图像中坐标为(x,y)的像素点的灰度值,m(x,y)是图像阈值分割之后和在(x,y)处像素灰度值。1.2.2基于HSV的颜色特征提取与分割。在计算机中,色彩空间是描述颜色的一种特定方式,RGB是应用最广的色彩空间,而HSV是基于人类对颜色感知而提出的色彩空间。HSV是色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)简称,能够直观表达颜色的色调、亮暗程度和色彩的浓度,方便进行颜色的对比,且更容易追踪到某种特定颜色的目标。设(R、G、B)是某个颜色在RGB单位化立方体中的坐标,取值范围为0,1,设max表示R,G和B中的最大者,min表示最小者,则从RGB彩色空间到HSV
8、彩色空间的计算公式如式(2)、(3)和(4)所示14。H=|0,max=min60G-Bmax-min+0,max=r and g b60G-Bmax-min+360,max=r and g h1and H s1and S max_L,则把L的值赋值给max_L,并且更新当前最大路径坐标数组max_array。判断栈顶是否为空,若栈非空,则继续从栈顶取出一个像素点的坐标,跳转到步骤,若没有,则输出最终结果max_L以及max_array。1.2.4长度分析。本文利用8方向链码跟踪骨架进行长度计算。用8方向链码和特定值(01234567)标记所跟踪的像素,对于8连通的邻域点有8个方向,这8个方向
9、在编码的时候,用0、1、2、3、4、5、6、7来表示。而链码则是初始点加有一串带有方向码构成的一组数列,称之为Freeman链码。设中心点坐标为(x,y),则该点8邻域的八个像素坐标分别是:(x,y-1)、(x+1,y-1)、(x+1,y)、(x+1,y+1)、(x,y+1)、(x-1,y+1)(x-1,y)、(x-1,y-1),且它们的链码依次为0、1、2、3、4、5、6、7。因此,只要存储起始坐标及后续点的链码值,就可以得到路径上的所有坐标值,并且存入数组记为L1。由于发芽图的骨架曲线较多,如果每个都进行计算会出现误差,算法计算的长度大于实际的长度。因此,本文在计算长度时候,从坐标数组中每
10、五个取一个坐标值生成一个新的数组记为L2,并且判断是否加入了L1中的最后一个坐标,若否则把最后的坐标加入新数组L2,进行长度计算降低误差。设A、B两点坐标分别为(x1,x2),(y1,y2),则两点之间的欧式距离公式如式(7)所示:|AB|=()x1-x22+()y1-y22(7)在数组L2中取出所有的坐标进行计算长度,通过累加求和公式(3)进行总长度计算。L=1n(AB)i(8)式中,n表示L2数组中有多少段线段(即坐标点总数减去1后的值),而(AB)i表示第i个线段长度。1.2.5结果评价。将本文方法测量的水稻种子幼苗芽长与根长与手工软件测量结果进行对比分析,进行最大误差和百分误差(Per
11、centage error)计算,如公式(9)所示。并且计算两个变量间的相关系数,如公式(10)所示。PE=x-yy 100(9)Correl(X,Y)=(x-x)(y-y)(x-x)2(y-y)2(10)式中,x是本文方法得出的测量值,y是手工测量值,x 和y 是平均值。2结果与分析2.1图像分割和去噪OTSU 算法对发芽图像进行分割的结果如图2A所示,可以看出根尖处会出现不连续现象且二值图像中有噪声点,为了让其更具连通性和平滑效果,对图像进行形态学方法处理16-17,先后进行了膨胀和腐蚀运算,通过设定阈值,对小于该阈值的小连通区域噪声进行去除,处理后的图像如图2B所示。针对二值图像根形成的
12、孔洞,为了保证像素点的连续性以及避免骨架提取时出现闭环,采用remove_small_holes方法对空洞进行处理,结果如图2C所示。-60ABC注:A:未去噪图像;B:去噪后图像;C:填充后的图像图2图像分割结果2.2骨架提取通常骨架提取算法要满足以下几点要求:保证原图像轮廓的连通性、原图像轮廓的中心线为骨架线、细化后的骨架线宽度为1个像素、细化速度要快18。本研究分别运用thin、skeletonize骨架提取算法对单个水稻种子幼苗的二值图像进行细化。通过细化获得的两个骨架特征如图3所示。对比2种骨架提取算法,通过局部分支点的放大,可以发现thin算法在分支处无法保留细化之前图像的分支角度
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