基于漫水填充算法的葉面積儀研制

董曉華， 趙 喬， 蘇中波， 彭 濤，劉 冀，李英海，蘇 歡， 方燕琴，李 璐，姚著喜

(1.三峽大學水利與環境學院，湖北 宜昌 443002；2. 水資源安全保障湖北省協同創新中心，武漢 430072)

綠色植物進行光合作用的主要場所是葉片，其強弱直接取決于植物葉面積的大小，葉面積的大小從另一個角度也反映了植物對太陽光的利用效率,植物群體葉面積或葉面積指數的大小是決定光合作用產物數量的重要指標[1]，在一定程度上衡量了群落的結構。同時葉片還是植物進行蒸騰作用與外界進行水汽交換的重要場所,葉面積的大小反映了植物與外界水汽交換能力的強弱[2,3]。在如今水資源短缺的背景下，如何準確獲取作物需水量，制定科學合理的灌溉方式顯得尤為重要。有些植物葉片還有一定的吸收能力，比如根外施肥、施藥，大多都是利用植物葉片這一特性完成的。另外還有少數葉片具有繁殖功能，比如多肉植物、馬鈴薯等，都可以通過扦插的方式進行繁殖。因此，準確方便地進行葉面積測量，對指導作物栽培密度和施肥水平、調整群體結構以及提高肥料利用率以獲得高產有重要意義，同時也對蟲病災情的準確預警和采取合理的保護措施有重要的參考價值。

葉面積的測量方法有很多種，按照測量方式不同可以分為儀器測量法和人工測量法。測量目的和精度要求不同往往選擇的測量方法也不同，其中儀器測量主要包括葉面積儀法、求積儀法和圖像處理法；人工測量方法主要是坐標紙法、稱重法、參數法、回歸分析法、圖形分解法等[1-7]。根據測量要求選擇不同的測量方法。人工測量方法大多需要離體測量，且測量過程中人為因素對測量結果影響較大，測量原理較為簡單，但過程較為繁瑣，工作量大，耗時多，效率低且易出錯，重復性也不高。一般只能作精度要求不高的測量。儀器測量法降低了人為誤差，加快了測量效率，提高了測量精度，且降低了測量難度。但現行的葉面積儀主要還是通過光電掃描原理[8]，比較光源發出的光和通過葉片衰減后的光信號來確定葉面積的大小，這無疑增加了自然光對測量結果的影響，且不同顏色的葉片對光的衰減強度也不一樣。這些都降低了葉面積的測量精度。本文在研究傳統葉面積儀的基礎上，結合葉面積儀和圖像處理法的優點，提出了一種基于漫水填充原理的葉面積儀，該葉面積儀具有測量精度高、速度快、適用性強等優點，且成本低便于推廣。

1 葉面積儀的實現

本文所提葉面積儀主要硬件由中央控制模塊、圖像采集模塊、數據傳輸模塊和人機交互模塊組成。其中，中央控制模塊主要由單片機、復位電路、時鐘電路和存儲器及其電路構成。主要功能是控制外圍原件的操作，實現數據的收集、計算、存儲和傳輸功能，是整個儀器的核心部分；圖像數據的采集由接觸式圖像感應裝置(CIS)來完成[9,10]；數據傳輸模塊主要實現單片機和計算機之間數據的傳輸；人機交互模塊主要包括一塊液晶顯示屏和按鍵，用于用戶選擇、查看數據、設置相關參數等。主要硬件結構見圖1。

圖1 葉面積儀總體硬件結構

中央控制模塊選用C8051F040單片機[11]，該單片機是集成在一塊芯片上的混合信號系統級單片機，芯片上有1個12位多通道ADC，2個12位DAC，2個電壓比較器，1個電壓基準，1個32 KB的Flash存儲器，與MCS-51指令集完全兼容的高速CIP-51內核，峰值速度可達25 MIPS，并且還有硬件實現的UART串行接口和完全支持CAN2.0A和CAN2.0B的CAN控制器。圖像采集模塊采用C2R108-6378型CIS傳感器，主要包括一個透鏡陣列、一組LED光源和一列線性MOS圖像傳感器。模塊結構見圖2。

圖2 圖像采集模塊結構

2 工作原理

該葉面積儀就是通過CIS接觸式圖像感應裝置獲取葉片信息，然后掃描得到的葉片圖像經過中央控制模塊的拼合、正規化、平滑化、二值化和噪聲處理等過程[12]，將處理完后的圖像運用漫水填充算法，找出葉片內的所有有效像素點。則葉片面積(S)就是葉片內像素點個數(N)與單個像素點面積(s)的積，即S=Ns。各像素點間的最大距離即為葉片的長度，在與長度垂直的線中最長的即為葉片的寬度，周長即為圖像最外圍像素點間的連線的長度。

2.1 算法的實現

本文所述葉面積儀測量理論基礎是基于漫水填充原理[13,14]，漫水填充(Floodfill)是一種比較常見的區域填充法，主要適用于圖像內填充區域像素灰度值相近而其與非填充區像素灰度值相差較大的區域。其基本原理是，指定種子點(填充區內任一像素點)，然后比較與種子點相連通的像素點的灰度值，如果灰度值相近則將其填充(見圖3)，然后將填充后的像素點作為新的種子點反復判斷，直到找出所有圖像內像素或達到圖像邊界。

圖3 漫水填充原理

2.2 主要代碼

while (points.Count> 0)

Point p = points.Pop();

img[p.Y, p.X] = fillColor;

if (p.X> 0 &&img[p.Y, p.X - 1] == backColor)

img[p.Y, p.X - 1] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X - 1, p.Y));

if (p.X

img[p.Y, p.X + 1] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X + 1, p.Y));

if (p.Y> 0 &&img[p.Y - 1, p.X] == backColor)

img[p.Y - 1, p.X] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X, p.Y - 1));

if (p.Y

img[p.Y + 1, p.X] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X, p.Y + 1));

3 實驗驗證

對于本文所述的葉面積儀實際測量效果，本文采用實驗對比，即對不同形狀的葉片采用傳統葉面積測量方法和本文所述的葉面積法對比，并以圖像處理法的結果為基準。另外為檢測所述葉面積儀的測量范圍，本文采用葉面積儀法和圖像處理法對不同長寬的10片竹葉進行了對比試驗。

3.1 實驗材料

取不同葉形的葉片各10片，其中帶形葉(也叫線形，葉片狹長，長度約為寬度的5倍以上)10片，扇形葉10片，橢圓形葉10片，共計30片。其中帶形葉選用竹葉，扇形葉選用銀杏樹葉，橢圓形葉選用樟樹葉。

3.2 測量方法

(1)稱重法。稱重法包括打孔稱重法和紙板稱重法，打孔稱重法即通過在葉片上打孔，稱量孔的重量，然后通過孔的面積換算出葉片面積；紙板稱重法則用質地均勻的紙來替代孔從而避免葉片重量分布不均的影響，本文采用紙板稱重法來測算面積。

將葉片平鋪在質地均勻的A4紙上，用鉛筆沿葉邊緣準確地描繪出葉片并用剪刀剪下葉片紙樣，稱量葉片紙樣和A4紙質量，則葉片面積(S)=葉片樣紙質量/A4紙質量×21×29.7 cm2。

(2)坐標紙法。將葉片平鋪于一定大小的方格紙(最小方格的規格為1 mm×1 mm)上，用鉛筆指出葉片圖形，或將透明方格紙(膜)平壓在葉片上，統計葉片(圖形)所占方格數(葉緣處達到或超過半格的則計數，不足半格的舍去)。則葉面積(S)=方格數×每個小方格面積。

(3)圖像處理法。利用掃描儀或數碼相機獲取葉片圖像，形成指定存儲格式(JPG)的圖像文件，采用Adobe Photoshop等圖像處理軟件調入圖像文件，用套索工具選取葉片輪廓，在圖像菜單直方圖中查取葉片的像素個數，依據分辨率計算單個像素的面積，像素數乘以單個像素的面積得出葉片的面積。

將實驗所測得的葉面積數據導入到spss軟件中進行相關性分析。采用Excel 軟件整理和統計分析數據，并作表、作圖。

4 結果分析

4.1 不同測量方法準確性比較分析

3種葉形各10片葉片分別采用稱重法、坐標紙法、圖像處理法、葉面積儀法進行測量，并以圖像處理法作為基準，測量結果見圖4～圖6。3種葉片形狀差異較大，不同測量方法測量的結果也存在一定的差異。在樟樹和竹子的葉面積測量中平均葉面積表現為：坐標紙法>稱重法>葉面積儀法>圖像處理法，兩種葉片測量的相對誤差依次為8.9%、6.7%、0.37%和5.1%、4.8%、0.49%；在銀杏的測量過程中表現為平均葉面積：稱重法>坐標紙法>葉面積儀法>圖像處理法，相對誤差依次為13%、7.9%、0.55%。出現這一現象的主要原因為坐標紙法和稱重法為人工測量方法，存在一定的人為誤差，在不規則葉片測量，坐標紙法的誤差更為明顯。

圖4 不同測量方法測定樟樹葉面積

圖5 不同測量方法測定竹葉葉面積

圖6 不同測量方法測定銀杏葉面積

4.2 葉面積儀可重現性分析

在3種葉形的葉片中各取一片作為可重現性分析對象，用葉面積儀分別重復測量10次葉面積，結果見圖7。相同測量條件下，每次測得的葉面積也存在微小差異，其中葉面積儀在測量樟樹葉面積時變異最小，變異系數僅為0.7%。曲線趨于水平，重現性很好。在測量竹葉和銀杏時變異系數為1.4%和>1.6%。出現此現象的主要是由于實驗材料導致的，試驗中所用的竹葉和銀杏樹也都比較小，且大小變化較大。

圖7 葉面積儀可重現性研究

4.3 不同測量方法相關性分析

以圖像處理法測得的葉面積為標準，采用稱重法、坐標紙法、葉面積儀法測得供試葉片面積，應用成對分析法對測量值進行相關分析，結果見表1～表3，這幾種測量方法在實驗所述的3種葉形的葉面積的測定中都表現出較高的相關性，均達到極顯著水平，說明這幾種方法都適用于葉面積的測量，同時也驗證了本文所提葉面積儀的可行性。葉面積儀法和圖像處理法的相關系數最大，高達0.999；稱重法和圖像處理法的相關系數其次，0.996左右；坐標法與圖像處理法的相關系數相對小一些，約0.98。

表1 樟樹葉面積不同測量方法相關性分析

表2 竹子葉面積不同測量方法相關性分析

表3 銀杏葉面積不同測量方法相關性分析

4.4 葉面積儀測量范圍研究

利用所述葉面積儀和圖像處理法分別對10片不同大小的竹葉葉面積及長寬測量，以圖像處理法為基準，定義葉片長寬為能剛好裝下葉片的矩形的長和寬。2種方法測量的結果見表 4。結果表明，本文所述的葉面積儀在各種長寬條件下的精度都很好，但長度的測量普遍大于圖像處理法的，主要由于圖像處理法一般人為去除葉柄，而葉面積儀尤其是活體葉面積儀無法完全避免葉柄的影響，寬度的測量基本與圖像處理法一致；由于儀器本身大小的限制，目前該儀器所能測量的最大寬度即為掃描儀的長度，約20 cm左右。對測量葉片的長度沒有限制。

5 結 語

本文提出了手持式活體葉面積儀，其測量原理采用漫水填充算法，采用單片機編程實現圖像的采集、面積計算和數據傳輸。通過與傳統葉面積測定方法對比分析，結果表明所述的葉面積儀在葉片面積測量過程中準確度較高，誤差基本保持在0.55%左右。多次重復測量單一葉片面積，表明葉面積儀重現性極高，變異系數都低于5%。滿足測量精度，對葉片長度和寬的測量也基本滿足要求。由于儀器大小限制目前可測量最大寬度約20 cm左右，對葉片長度沒要求，可以作為實際測量。但本文僅對3種葉形進行了實驗，且并未分析葉片顏色對測量結果的影響。要想充分分析出該葉面積儀的性能還需要更進一步的討論。

表4 不同大小葉片面積及長寬對比

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