計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)下缺素番茄葉片彩色圖像研究

田秀麗，黃亞麗

(河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，河北 保定 071002)

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)下缺素番茄葉片彩色圖像研究

田秀麗，黃亞麗

(河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，河北 保定 071002)

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)分析研究缺素番茄葉片的色彩圖像，可以準(zhǔn)確提取出缺素番茄葉片色彩圖像的特征。對(duì)當(dāng)前缺素番茄葉片色彩圖像特征提取中，可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)，優(yōu)化設(shè)計(jì)圖像處理軟件，依據(jù)番茄葉片顏色特征來(lái)完成缺素番茄葉片的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，優(yōu)化設(shè)計(jì)缺素番茄葉片色彩圖像特征提取軟件，可提升缺素番茄葉片色彩圖像分析精度(提升32.0%)，準(zhǔn)確判斷提取缺素番茄葉片圖像的特征。基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，進(jìn)行缺素番茄葉片的色彩圖像特征提取，有效提高了缺素番茄葉片色彩圖像分析精度，可在實(shí)踐中推廣應(yīng)用該技術(shù)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)；番茄葉片；缺素；色彩圖像

0 引言

在番茄種植中，番茄缺素主要會(huì)表現(xiàn)在葉片的顏色與紋理中，傳統(tǒng)的缺素番茄判斷中多采用人工肉眼判斷方式。由于番茄缺素初期癥狀不明顯，因此人工肉眼判斷缺素并不能實(shí)際解決問(wèn)題[1]。為此，設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)的缺素圖像特征提取系統(tǒng)，可提高缺素番茄葉中圖像精度，有利于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)

隨著我國(guó)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，在進(jìn)行植物病害診斷方面，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于其中[2]。在種植應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，主要以計(jì)算機(jī)中的視覺(jué)處理、數(shù)字圖像處理及光譜分析等基礎(chǔ)，通過(guò)識(shí)別分析顏色的變化，精確、定量分析植物顏色變化數(shù)據(jù)，對(duì)植物病害癥狀進(jìn)行描述，提升對(duì)植物病害診斷的準(zhǔn)確性，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)植物病害的處理[3-6]。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中，可以通過(guò)探尋植物葉片在健康狀態(tài)及染病狀態(tài)下植物葉片的顏色外部性狀及反射光譜的變化，構(gòu)建出葉片顏色與光譜間變化的關(guān)系模型[7]，從而檢測(cè)植物的病害。

2 特征提取軟件設(shè)計(jì)需求

在提取軟件的設(shè)計(jì)中，基于番茄缺素生物學(xué)原理，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，優(yōu)化設(shè)計(jì)該軟件。番茄種植過(guò)程中，由于番茄生長(zhǎng)會(huì)對(duì)營(yíng)養(yǎng)產(chǎn)生較高的需求，只有在不缺乏營(yíng)養(yǎng)元素的情況下，才可以保證番茄果實(shí)的產(chǎn)量與品質(zhì)；番茄缺素，其營(yíng)養(yǎng)就會(huì)不平衡，呈現(xiàn)生長(zhǎng)不良的缺素癥狀。 番茄缺素嚴(yán)重時(shí)，會(huì)表現(xiàn)在番茄葉片的色彩變化上。例如，番茄缺氮元素，則葉片會(huì)退綠，葉片黃化；番茄缺磷元素，則葉片為紅紫色；番茄缺鋅元素，則新葉有黃斑；番茄缺鎂元素，則番茄下部葉脈間黃化，葉緣為橙、赤、紫等多色彩；番茄缺錳元素，新生葉片與葉脈間發(fā)黃，葉脈仍是綠色[8]。因此，本次設(shè)計(jì)將基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，優(yōu)化設(shè)計(jì)該特征提取軟件，并根據(jù)番茄葉片彩色圖像變化，精確地獲得缺素番茄的信息，初步檢測(cè)出缺素番茄，并快速、準(zhǔn)確地獲得缺素番茄的類型及其受害程度，確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者根據(jù)獲得的缺素番茄葉片彩色圖像信息采取有效的防治措施，控制缺素番茄的發(fā)生，挽回缺素番茄造成的經(jīng)濟(jì)損失。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的缺素番茄葉片色彩圖像特征提取軟件，可在顏色紅綠藍(lán)模型(RGB)抓取器中能夠打開(kāi)jpg,gif,bmp等多種常見(jiàn)格式的圖片,并可按用戶的需要將圖片像素點(diǎn)RGB值輸出到txt文件中,儲(chǔ)存該文件數(shù)據(jù)，作為缺素番茄葉片判斷時(shí)的葉片彩色圖像特征提取依據(jù)。

3 缺素番茄葉片色彩圖像特征提取

3.1 軟件設(shè)計(jì)

本次設(shè)計(jì)的缺素番茄葉片色彩圖像特征提取軟件，通過(guò)系統(tǒng)的圖像處理算法，優(yōu)化提取缺素番茄葉片色彩圖像特征，并對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將其作為判斷番茄植物缺素的依據(jù)。軟件由視覺(jué)系統(tǒng)、人機(jī)界面、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及軟件算法幾個(gè)部分。其總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用

首先進(jìn)行植物圖像的預(yù)處理，主要為二值化處理、采用簡(jiǎn)單邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)等。

其次，提取葉片圖像的形狀特征，選取了6種區(qū)域描述特征，分別是葉片周長(zhǎng)、面積、寬度、長(zhǎng)度、偏心率、顏色，顏色特征選了7維。

分類葉片色彩圖像信息，主要采用K-means算法和近鄰法進(jìn)行分析。

3.3 算法設(shè)計(jì)

設(shè)f(p)為灰度級(jí)函數(shù)，p為像素坐標(biāo)，Ω?Z2，p∈Ω。p的相鄰像素p′∈N(p)；距離函數(shù)為dist(p，p′)(在4連通或8連通域中，對(duì)所有的鄰域點(diǎn)，距離為1)。

斜率最大的相鄰點(diǎn)為

如果每個(gè)區(qū)域最低處mi有唯一的標(biāo)記L(mi),稱為分水嶺分割。對(duì)于每一NLS(P)≠φ的P∈Ω，則有

?p'∈NLS(p),L(p)=L(p)

平滑處理算法。根據(jù)圖像的局部統(tǒng)計(jì)特性而變化，點(diǎn)(m,n)一般位于S的中心。如S為3×3領(lǐng)域，點(diǎn)(m,n)位于S中心，則

假設(shè)噪聲n是加性噪聲，在空間各點(diǎn)互不相關(guān)，且期望為0，方差為σ2，圖像g是未受污染的圖像，含有噪聲圖像f經(jīng)過(guò)加權(quán)平均后為

3.4 軟件處理流程

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，分析提取缺素番茄葉片彩色圖像特征過(guò)程，如圖2所示。

圖2 彩色圖像缺素特征分析提取過(guò)程

1)葉片圖像采集：有針對(duì)性地采集番茄植物葉片，挑選出沒(méi)有缺素顏色特征的葉片，有效提高算法訓(xùn)練樣本集的自相容能力與泛化能力，確保采集的植物的葉片大小以及老嫩程度，可以囊括葉片的全部特征；之后，運(yùn)用掃描儀將葉片制成數(shù)字彩色圖像。

2)圖像預(yù)處理：目的是減少葉片彩色圖像中的噪音，增加圖像的質(zhì)量，加強(qiáng)有用的信息，并促進(jìn)后期圖像特征的歸一化。用突出圖像的寬大區(qū)域、低頻成分、主干部分或者抑制噪聲和干擾高頻成分，使圖像亮度平緩漸變，減小突變梯度，改善圖像質(zhì)量的圖像處理。

3)灰度化處理葉片圖像：獲取的葉片彩色圖像，消除葉柄對(duì)分類結(jié)果的影響，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像預(yù)讀和識(shí)別效果的圖像處理方法。

具體算法為輸入圖像f，輸出圖像l。

第1次掃描圖像像素：

p{q←p；

for each

(p'∈N(p)and f[p']

if (f[p']

if (q≠p) l[p]←q'；

else

l[p]←PLATEAU；}

第2次掃描圖像像素：

p{if(l[p]=PLATEAU){L[P]←P；

for each (p'∈Nprev(p) and f[p']=f[p])

r←FIND(l,p)；r'←FIND(l,p')；l[r]←l[r']←min(r,r')；}}

第3次掃描圖像像素：

p{l[p]←FIND(L,P)；}

FIND(l,u){for (r←u； l[r]≠r'，r←l[r])； Return r；}

算法程序：

M=imread('葉子4.bmp');

figure,imshow(M)

M1 = watershed(M);

figure,imshow(M1)

利用提取出來(lái)的圖像特征，提取出葉片的彩色圖像參數(shù)信息，與缺素番茄葉片進(jìn)行對(duì)比分析，判斷番茄植物是否參數(shù)缺素病害。

3.5 軟件代碼實(shí)現(xiàn)

lena=imread('lena.jpg'); %載入圖片figure(1);imshow(lena);title('原圖像'); %顯示原圖像

rgb1=imnoise(lena,'gaussian');

%加入高斯噪聲

figure(2);imshow(rgb1);title('加入噪聲后');%顯示加入噪聲后的圖像

fR1=rgb1(:,:,1); %提取圖像中的R層

fG1=rgb1(:,:,2); %提取圖像中的G層

fB1=rgb1(:,:,3); %提取圖像中的B層

w=fspecial('average');

fR_filtered=imfilter(fR1,w); %對(duì)R層做平滑處理

fG_filtered=imfilter(fG1,w); %對(duì)G層做平滑處理

fB_filtered=imfilter(fB1,w); %對(duì)B層做平滑處理

rgb_filter=cat(3,fR_filtered,fG_filtered,fB_filtered); %將處理后的3層合并在一起

figure(3);imshow(rgb_filter);title('模糊后的圖像 '); %顯示模糊后的圖像

rgb2=rgb_filter; %將模糊圖像傳遞給rgb2

fR2=rgb2(:,:,1); %提取圖像中的R層

fG2=rgb2(:,:,2); %提取圖像中的G層

fB2=rgb2(:,:,3); %提取圖像中的B層

lapMatrix=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1];

fR_tmp=imfilter(fR2,lapMatrix); %對(duì)R層做銳化處理

fG_tmp=imfilter(fG2,lapMatrix); %對(duì)R層做銳化處理

fB_tmp=imfilter(fB2,lapMatrix); %對(duì)R層做銳化處理

rgb_tmp=cat(3,fR_tmp,fG_tmp,fB_tmp); %合并3層圖像

figure(4);imshow(rgb_tmp);title('銳化后的圖像 ');%顯示銳化后的圖像

4 軟件應(yīng)用

4.1 應(yīng)用案例

為驗(yàn)證本軟件的應(yīng)用效率，針對(duì)A地番茄種植基地，隨機(jī)通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，對(duì)一張番茄葉片彩色圖像進(jìn)行分析，以判斷番茄是否缺素，如圖3所示。

圖3 采集的番茄葉片彩色圖像

4.2 缺素番茄葉片彩色圖像分析

采集番茄葉片中，應(yīng)用該軟件，將該圖像進(jìn)行特征分割，將圖像氛圍4個(gè)區(qū)域，如圖4～圖7所示。

在軟件中讀入一幅番茄葉片的RGB圖像，然后將其分別轉(zhuǎn)換到CMY空間、HSI空間并顯示，隨機(jī)對(duì)4個(gè)不同區(qū)域的番茄葉片彩色圖像進(jìn)行缺素特征提取分析，并利用缺素番茄葉片彩色圖像處理算法，對(duì)彩色圖像進(jìn)行平滑濾波及銳化處理。

圖4 左上區(qū)域

圖5 右上區(qū)域

圖6 左下區(qū)域

圖7 右下區(qū)域

4.3 結(jié)果分析

應(yīng)用結(jié)果顯示：圖6、圖7中存在缺素番茄葉片，缺乏錳元素，以至于使葉片的彩色圖像中呈現(xiàn)出黃色斑點(diǎn)，影響番茄植物的正常生長(zhǎng)；圖4、圖5中，不存在缺素番茄葉片，該區(qū)域番茄葉片的彩色圖像符合正常生產(chǎn)番茄植物的特征，不存在缺素表現(xiàn)。

5 結(jié)論

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)植物的葉片顏色、葉形構(gòu)造及葉脈分布等外部特征，分離提取葉片圖像信息，有效提取缺素番茄葉片彩色圖像特征，判斷診治缺素番茄植株。

綜上所述，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)缺素番茄葉片的色彩圖像特征提取軟件，可有效提高缺素番茄葉片色彩圖像分析精度，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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Study on the Color Image of Tomato Leaves Under the Computer Vision System

Tian Xiuli, Huang Yali

(College of Information Engineering，Hebei University,Baoding 071002，China)

The aim of this study is to analyze the color image of the missing tomato leaves based on the computer vision system, so as to ensure the accurate extraction of the color image features. The current lack of tomato leaf color image feature extraction, using computer vision, optimization, image processing software is designed, which can be found color characteristics of tomato leaves to complete lack of identification of pigment in tomato leaves. The results confirm that based on computer vision system, optimization design extraction software diagnosing nutrient deficiency diseases of tomato leaf color image feature, play a technical feasibility, can improve the deficiency of tomato leaf color image analysis accuracy, improve 32.0%, by computer vision system accurately judge the extraction of nutrient deficiency of tomato leaf image, effective application. The conclusion indicates that the system based on computer vision, a design defect of pigment of tomato leaf color image feature extraction software can effectively improve the deficiency of tomato leaf color image analysis accuracy, application of this system in practice.

computer vision; tomato leaves; missing element; color image

2016-06-07

河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(QN2016169)

田秀麗(1977-)，女，河北保定人，講師，碩士研究生，(E-mail)tianxiuli0609@163.com。

黃亞麗(1978-)，女，河北保定人，講師，博士研究生，(E-mail)sue9175@sina.com。

S126；TP391.4

A

1003-188X(2017)07-0175-05