桃树叶片图像考种分析系统的研究与开发
2019-01-12陈妙金孙奇男张小斌
杨 素 陈妙金 顾 清 孙奇男 张小斌
（1.浙江省农业科学院数字农业研究所 杭州310021；2.宁波市奉化区水蜜桃研究所）
桃是我国最古老的果树树种之一，也是我国第三大落叶果树，栽培面积和产量仅次于苹果和梨。桃树因具有结果早、丰产稳定性好、对土壤条件要求不严、栽培管理容易等特点倍受栽培者青睐[1]。叶片是植物进行呼吸作用、光合作用和蒸腾作用的主要器官，叶面积大小、叶形、叶色、叶长和叶宽等信息是植物生长状态诊断中重要的参数，也是研究植物栽培技术、生理生化、遗传育种等内容的重要形态指标[2]。建立准确、快速的叶面形态指标测定方法，对于调整群体结构、指导植物栽培密度及合理施肥具有重要的意义[3]。DUS（特异性、一致性和稳定性）测试是植物新品种保护和品种审定以及品种登记中的重要环节[2]，该测试需要对多个性状进行测试，其中包括叶片的长度、宽度、长宽比、面积、RGB颜色、叶形、叶色等参数。
传统的叶面积测定方法主要有网格测量法和复印称重法，但是这两种方法都费时费力，且测量误差较大。而对于叶形、叶色等指标，肉眼观察的方法个人主观性较强，容易产生视觉疲劳，测量误差较大。利用扫描仪扫描植物叶面，然后借助Photoshop、R2V、Mapinfo、ArcGIS 等软件进行分析，可以准确获得叶片信息，受到越来越多的专家学者的推崇[4]。但是这些软件通常比较复杂，难于推广，应用受到限制。鉴于此，本文研究开发了一款可视化的桃树叶片图像考种分析系统软件，利用该系统可以快速简便地获取植物叶片的详细参数。
1 需求分析
桃树叶片图像考种分析系统是专为农业科研工作者量身定制的可视化叶片图像采集与分析软件，适用于DUS考种、叶片开展、害虫取食等试验分析。该系统可以通过分段扫描采集或打开叶片图像，通过RGB多通道灰度处理和二值图可视分析，精确分割叶片，快速获取多叶长度、宽度、长宽比、面积、RGB颜色、叶形、叶色等参数，还可以对图片进行剪裁、保存及输出，对叶片自动编号及查看特定编号叶片的分析结果等。此外，当叶片内出现孔洞时，可选择剔除孔洞计算叶片面积，分析的结果可以按列、行或者Excel文件导出。
1.1 图片采集
将样品叶片放入便携式扫描仪中进行扫描图像采集。该方式可根据叶片大小调整扫描距离，加快扫描进度，提高叶片图像采集的效率。扫描仪直接通过USB线缆供电和图像数据传输，方便了田间直接采样扫描分析。
1.2 叶片扫描
叶片扫描包括正常叶片和孔洞叶片的扫描。
1.2.1 正常叶片。系统通过灰度处理和二值图可视分析，精确分割叶片并进行编号（图1），点击任意编号即可显示该叶片的长度、宽度、长宽比、面积、RGB颜色、叶形、叶色等参数。
图1 正常叶片分析界面
1.2.2 孔洞叶片。当叶片中存在孔洞时，默认计算整个叶片面积（包含孔洞），此时叶片测量面积比实际面积要大。选择“剔除孔洞”功能后分析结果将自动减去孔洞部分面积，保证测量面积与实际面积一致，确保测量结果的准确性（图2）。
图2 孔洞叶片分析界面
1.3 结果导出
每一片叶的长度、宽度、长宽比、面积、RGB颜色、叶形、叶色等参数及所有叶片的平均值均会显示在输出结果中。所有结果数据可全部导出到Excel中，也可选中行导出部分叶片的考种数据，通过“复制行”、“复制列”还可导出特定行或列的考种数据。
1.4 考种分析
分析结果可按列数据进行统计分析，以叶片长度为例，选中“长度（mm）”列后叶片长度按照降序或升序进行排列，其右侧栏会自动显示叶片长度的测量总数、平均值、方差、标准差。极差、递增率、变异系数和最小值。
2 系统设计与实现
图3 系统技术方案
系统技术方案如图3所示。
2.1 数据库设计
系统分析结果生成后及时保存在数据库中结果表（表1）内，防止数据意外丢失。其中图片名称对应用户打开的图片文件名（扫描图则为扫描时间），序号对应图内多张不同的叶片，剩余字段则对应叶片的多个参数值，依此数据可方便导出。
2.2 系统实现
系统在Microsoft Visual Studio 2008中基于C#.net4.0开发，数据库采用Microsoft Access2007,图像处理部分基于Emgu CV2.4.10实现了叶片各项指标图像分析功能。在图像处理上，灰度化默认采用RGB 三色通道灰度值,也可选择使用加权值法，二值化则采用OTSU阈值法；在参数提取上，根据轮廓最小外接矩形测量叶片长宽值，基于叶片长宽比区分圆形、椭圆形和披针形等形状，通过比较样品叶色RGB与标准色RGB 的最小欧式距离分析叶色，从而保证分析结果的准确性。
表1 系统数据库结构设计
3 结论
与传统方法相比，桃树叶片图像考种分析系统具有如下优点：（1）自动化程度高。不易受人为因素影响，测量结果更加准确；（2）效率高。相比传统方法，该系统大大节省了人工测量和数据二次录入时间，节省人力和时间成本；（3）信息量丰富。除了叶长、叶宽以外，还能同时获得面积、RGB颜色、叶形、叶色等参数，有利于对植物叶片的生长状况进行全面分析，对于指导作物育种和栽培具有重要意义。
