紅瓤西瓜瓤色數字化分類方法初探

商紀鵬，焦定量，呂敬剛，高素燕，焦荻，顧永海，劉均革

（1.天津科潤蔬菜研究所天津300380；2.蔬菜種質創新國家重點試驗室·天津科潤農業科技股份有限公司天津300380；3.天津市蔬菜研究中心天津300380；4.天津市武清區植保質檢站天津301799；5.天津市靜海區種植業發展服務中心天津301600）

紅瓤西瓜瓤色數字化分類方法初探

商紀鵬1,2,3，焦定量1,2,3，呂敬剛1,2,3，高素燕1,2,3，焦荻1,2,3，顧永海4，劉均革5

（1.天津科潤蔬菜研究所天津300380；2.蔬菜種質創新國家重點試驗室·天津科潤農業科技股份有限公司天津300380；3.天津市蔬菜研究中心天津300380；4.天津市武清區植保質檢站天津301799；5.天津市靜海區種植業發展服務中心天津301600）

隨著電子信息技術的發展，西瓜瓤色的數字圖像被大量保存使用，為了實現西瓜瓤色的數字化分類，筆者以粉紅、桃紅、橘紅、大紅瓤色西瓜材料的數字圖像為研究對象，對比了不同光照條件下西瓜瓤色的數碼圖像，以粉紅、桃紅、紅、橘紅、大紅瓤色西瓜材料的數字圖像為研究對象，測量了西瓜瓤色的數碼圖像在RGB模式下的數值，轉換為HSB模式后，通過比較L×S值進而比較西瓜瓤色。結果表明，西瓜瓤色在室外陰、日光燈和陽光3種光照條件下拍攝的數字圖像差別較小，在閃光燈、室內、暗室的光照條件下拍攝的數字圖像顏色變化較明顯。粉紅、桃紅、紅、橘紅、大紅瓤色的L× S值變化區間分別為22.6～55.0、46.7～65.9、62.3～75.2、68.8～78.4、74.4～81.7，初步實現了西瓜瓤色的數字化分類。

西瓜；瓤色；數字圖像

瓤色是西瓜科研和生產中較為重要的一項指標，紅瓤西瓜是當前西瓜生產和科研工作的主流類型，紅瓤西瓜的瓤色主要是由西瓜功能性成分——番茄紅素決定的[1]。在當前的西瓜研究及生產中，對瓤色的描述主要由研究者目測而得來，如“粉紅、桃紅、紅、橘紅和大紅”[2]。隨著電子信息技術的發展和電腦及數字成像設備的普及，在西瓜研究及生產中，眾多的研究者、生產者使用諸如數碼相機、智能手機等用成像設備記錄西瓜瓤色，存為數碼圖像，存儲于電腦等設備中，以備研究或生產參考。

目前計算機圖像中，通常都使用了RGB、HSB、Lab及CMYK這4種色彩模式[3]。RGB顏色模式是工業界的一種顏色標準,通過對R(Red)、G(Green)、B (Blue)3個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色,是目前運用最為廣泛的顏色系統之一，也是在電腦中最易測量并得到數值的顏色模式。

HSB色彩模式是根據日常生活中人眼的視覺特征而制定的一套色彩模型，最接近于人類對色彩辨認的思考方式。其中H(Hue)代表色相，在0～360°的標準色環上按照角度值標識；S(Saturation)代表飽和度，是指顏色的強度或純度，飽和度表示色相中彩色成分所占的比例，用從0(灰色)～100(完全飽和)的百分比來度量；B(Brightness)代表亮度，是顏色的明暗程度，通常是從0(黑)～100(白)的百分比來度量，在色立面中從上至下逐漸遞減，上邊線為100%，下邊線為0（圖版-A，B）。

Lab色彩模型是由國際照明委員會（CIE）于1976年公布的一種色彩模式。Lab模式由3個通道組成，其一是明度，即L(Luminance)，另外2個是色彩通道，用A和B來表示，A通道包括的顏色是從深綠色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉紅色（高亮度值）；B通道則是從亮藍色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到黃色（高亮度值）。

CMYK模式是一種依靠反光的色彩模式，也叫印刷色彩模式，主要是用來印刷的。CMYK代表印刷上用的4種顏色，C（Cyan）代表青色，M（Magenta）代表洋紅色，Y（Yellow）代表黃色，K（Black）代表黑色。

筆者以西瓜瓤色的數碼圖像為材料，分析了西瓜瓤色（紅色）在不同光照條件、不同顏色表達模式下的變化規律，在此基礎上，將采集到的西瓜瓤色數碼圖像進行分析，使西瓜瓤色目測描述中“粉紅、桃紅、紅、橘紅、大紅”與數碼圖像中的數值建立對應關系，達到對西瓜瓤色進行數字化分類的目的。

1 材料與方法

1.1 材料

西瓜瓤色的數碼圖像主要從天津科潤蔬菜研究所西瓜研究室種植的西瓜材料和品種中采集，主要使用Canon PowerShot SX220 HS相機和SONYD?SC-W80相機拍攝。

西瓜切開后的剖面并不均勻，在選擇取樣點時，要避開瓜瓤上面的種子、開裂、被擠壓等部分，取樣點內的瓤色圖像要盡量均勻，使取樣點的顏色代表整個西瓜的瓤色。經過實踐，對取樣點做出如下規范：（1）每個西瓜分析樣品取3個點，（2）每個取樣點的像素數要大于1 000個，（3）所取的3個點至少包含1個中心瓤色和1個邊瓤色。

1.2 不同光照條件對西瓜瓤色數字圖像的影響

選擇西瓜材料中較典型的“粉紅、桃紅、橘紅和大紅”瓤色，分別在以下環境：室內（無補充光源）、室內日光燈、室外陰、陽光下、閃光燈、微型攝影棚，在這6種拍攝環境中，采用全自動的拍攝模式拍攝照片。拍攝得到照片后，按標準的取樣方法，用圖像處理軟件ImageAnalyst，得到西瓜瓤色的圖像在RGB顏色模式的R、G、B值。

1.3 西瓜瓤色的數字化分類

從2014—2016年拍攝的照片中選出西瓜的“粉紅、桃紅、紅、橘紅和大紅”瓤色具有代表性的照片各35張，按照西瓜瓤色的數碼圖像處理標準，分別讀取這些照片中西瓜瓤色的R、G、B值，得到有效的“粉紅”色的西瓜瓤色數據34個，代號分別為1-01，1-02……1-34；“桃紅”色的西瓜瓤色數據33個，代號分別為2-01，2-02……2-33；“紅”色的西瓜瓤色數據26個，代號分別為3-01，3-02……3-26；“橘紅”色的西瓜瓤色數據28個，代號分別為4-01，4-02……4-28；“大紅”色的西瓜瓤色數據26個，代號分別為5-01，5-02……5-26，共得到有效的西瓜瓤色數據147組。

通過圖像處理軟件得到147個西瓜瓤色的RGB值后，在用RGB顏色進行數據分析過程中，各個瓤色之間的重合區域較多，各個值的變化規律不夠明顯，分析各個瓤色的值較困難，再將RGB模式下的值轉換為HSB模式值。由于HSB的色相規定中0°和360°都是正紅色，H值易出現較大波動，故先計算出H值與0或360的差后，稱為H的絕對值,即|H|（當H值≥180，|H|=360-H；當H值＜180，|H|=H）,再按照L=1-|H|/60計算，L值即估算出各個西瓜瓤色的H值與正紅色（0°或360°）的距離遠近，L值越大，則與正紅色的偏離越嚴重，再計算L值再與HSB值中的S值（顏色的飽和度）的積，以此積作為比較西瓜瓤色的依據。

2 結果與分析

2.1 不同光照條件對西瓜瓤色數字圖像的影響

“粉紅、桃紅、橘紅和大紅”瓤色西瓜材料，分別在6種拍攝環境中拍攝數碼圖像，分析得到西瓜瓤色的圖像在RGB顏色模式的R、G、B值。直接比較這些數值不夠直觀，因此我們將這些數值再還原為顏色，則可以較直觀比較在不同的光照條件下，所得到的西瓜瓤色圖像的變化情況。我們可以較直觀地看出（圖版-C～F），西瓜的瓤色在室外陰、日光燈和陽光這3種光照條件下拍攝的照片顏色差別較小，在閃光燈、室內和暗室都有較大的顏色差別，在這3個較極端的光線條件下，變化較為明顯。在拍攝西瓜瓤色照片時，要盡量避免較弱或較強的光線環境，在日常的光線下條件下拍攝的照片基本能還原西瓜瓤色。

圖1 全部瓤色圖像的L×S值和HSB值中的B值變化的折線圖

2.2 西瓜瓤色的數字化分類

通過對147個西瓜瓤色照片的取樣，得到了相應西瓜瓤色的RGB值，經相關軟件處理后得到了對應的HSB值，然后計算L×S值。

圖1中“△”折線即為B值的變化趨勢圖，從圖中可以直觀的看出，B值雖然總體上呈現下降的大趨勢，但各個西瓜瓤色的區間均在較大范圍內波動，且交叉范圍較大，無法用于西瓜瓤色的比較。圖1中“*”折線即為L×S值的變化趨勢圖。通過計算得到粉紅瓤色的L×S值變化區間為[22.6-55.0]，桃紅瓤色的L×S值變化區間為[46.7-65.9]，紅瓤色的L×S值變化區間為[62.3-75.2]，橘紅瓤色的L×S值變化區間為[68.8-78.4]，大紅瓤色的L×S值變化區間為[74.4-81.7]。

3 討論

本試驗結果表明，西瓜瓤色的數碼圖像的變化是有一定規律的，通過合理的計算，可以通過數字來表達出西瓜瓤色的變化規律。本試驗中設定L=1-|H|/60，之所以將|H|與60相除，是因為在HSB顏色模式下H值的紅色區域的角度是范圍60°，但與紅色區域相鄰的洋紅區域是否包含有西瓜瓤色（紅色）的顏色，這需要利用更多的西瓜瓤色材料進行檢驗。本試驗采用L×S值對西瓜瓤色進行區分，L×S中只包含了HSB顏色模式中的H和S 2個值，對變化規律不夠明顯的亮度值B未計算在內，從得到的結果來看，是合理的。但如果能通過更詳細的研究將B值的變化也考慮在內，是否會使西瓜瓤色的數字化分類更精確，有待于做進一步的研究工作。（本文圖版見彩色插頁8）

[1]萬學閃，劉文革，閻志紅，等．西瓜果實發育過程中番茄紅素、瓜氨酸和Vc等功能物質含量的變化[J]．中國農業科學，2011，44（13）：2738-2747.

[2]馬雙武，劉君璞，等．西瓜種質資源描述規范和數據標準[M]．北京：農業出版社，2005.

[3]張學習，楊宜民．彩色圖像工程中常用顏色空間及其轉換[J]．計算機工程與設計，2008，29（5）：1210-1212.

The method of digital classification of red flesh watermelon flesh colors

SHANG Jipeng1,2,3，JIAO Dingliang1,2,3，Lü Jinggang1,2,3，GAO Suyan1,2,3，JIAO Di1,2,3，GU Yonghai4，LIU Junge5

(1.Tianjin Kernel Vegetable Research Institute,Tianjin 300380,China；2.State Key Laboratory of Vegetable Germplasm Innovation,Tianjin Kernel Agricultural Science and Technology Co.,Ltd,Tianjin 300380,China;3.Tianjin Vegetable Research Center,Tianjin 300380,China; 4.Tianjin Wuqing Plant Quality Inspection Station,Tianjin 301799,China;5.Tianjin Jinghai Crop Farming Service Center,Tianjin 301600, China)

With the development of electronic information technology,a large number of digital images of watermelon flesh color have been preserved.In order to realize the digital classification of watermelon flesh colors,the digital images of watermelon flesh colors(pink,peach,orange and bright red)were used as materials,the changes of these digital images in different light conditions were compared,the value of these digital images under the RGB model were measured,after converted to HSB mode,L×S value was used to differentiate watermelon flesh colors.The results showed that there was little difference in digital images of watermelon flesh colors carried out by outdoor shadow,daylight lamp and sunlight,obvious difference was found in the light condition of flashlight,indoor light(no supplementary light)and darkroom.The variation ranges of flesh colors of pink,peach,orange and bright red were 22.6～55.0,46.7～65.9,62.3～75.2,68.8～78.4,74.4～81.7 respectively,the digital classification of watermelon flesh color was initially realized.

Watermelon;Flesh color;Digital image

2017-04-10；

：2017-04-25

天津市科技計劃項目（16ZXZYNC00040）；天津市農業科學院院長基金項目（14012）；天津市農業科技成果轉化與推廣項目（201601250）；“十二五”農村領域國家科技計劃課題（2014BAD05B03-3）

商紀鵬，男，助理研究員，主要從事西瓜遺傳育種研究。E-mail：zmgz5@163.com