油菜莖稈微觀結(jié)構(gòu)圖像分析方法

彭碧野　劉泰格　陳璺瑜　尚治成　張帥軍

摘要：秸稈的微觀結(jié)構(gòu)研究可以為作物的收獲和加工機(jī)械開發(fā)提供必要的實驗數(shù)據(jù)和理論依據(jù)。本文運用數(shù)字圖像處理技術(shù)對油菜莖稈切面的顯微結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，無損測量莖稈橫截面的整體尺寸、莖稈半徑、表皮厚度、表皮總面積、木質(zhì)部面積等顯微結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果：該方法可以準(zhǔn)確測量各種參數(shù)，對油菜莖稈顯微結(jié)構(gòu)研究具有較好的實用價值

關(guān)鍵詞：油菜;秸稈;顯微結(jié)構(gòu);圖像處理

在實際生產(chǎn)中，倒伏成為制約機(jī)械化生產(chǎn)模式推行的主要因素。倒伏不僅導(dǎo)致油菜減產(chǎn)，極大地影響油菜品質(zhì)，還使機(jī)械化收割作業(yè)難以進(jìn)行，導(dǎo)致油菜生產(chǎn)效益受到嚴(yán)重影響【1】。研究結(jié)果表明，倒伏油菜莖稈中的維管束的形態(tài)和分布，皮層細(xì)胞的排列，細(xì)胞壁厚度，皮層細(xì)胞厚度等與油菜的抗倒伏能力有著一定的聯(lián)系【2】。汪燦等研究指出莖稈木質(zhì)素含量、機(jī)械組織層數(shù)、機(jī)械組織厚度、莖壁厚度、大維管束數(shù)目和維管束面積可以作為蕎麥莖稈抗倒伏能力的重要評價指標(biāo)【3】。

油菜莖稈相關(guān)性狀分析費時費力，嚴(yán)重制約了其遺傳改良的研究，急切需要高通量、平行性好、精確度高的自動化分析系統(tǒng)。因此，本文基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，提出了整體尺寸、維管束面積、皮層厚度等顯微結(jié)構(gòu)的方法。

1材料和方法

1.1顯微圖像采集和算法開發(fā)平臺

2018年5月在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)的校內(nèi)試驗田，采集了“中雙6號”“大地55”“華油雜62號”等3個品種的油菜植株。每個品種取樣10根秸稈，截取地上部20cm長的莖稈，每節(jié)手工制作2個切片（厚度約0 02mm），共計20個切片樣本。先使用5%濃度的對鉀苯酚一乙醇溶液浸泡1分鐘、再使用95%的濃鹽酸浸泡Imin，以對切片進(jìn)行染色。清洗染色的切片并晾干，置于載玻片上，放置在光學(xué)顯微鏡下觀察和拍照，圖片保存為JPG格式。圖像分辨率為1024 x 1280。本文算法開發(fā)和測試的平臺為通用計算機(jī)（i5 4200M 2.5GHz、8G DDR3內(nèi)存、250G三星固態(tài)硬盤、NVIDIA GeForce GT 755M顯卡）、Windows7專業(yè)版SP1和Matlab 2016a。

1.2顯微圖像處理算法

顯微圖像處理中的度量單位是像素，需要轉(zhuǎn)換為物理尺寸單位，本文中為微米（um）。標(biāo)尺物理長度L，直線段的像素個數(shù)為No，尺寸轉(zhuǎn)換因子（單位um/pixel）計算公式如下：

油菜莖稈橫截面結(jié)構(gòu)可分為表皮、皮層、表皮組織、薄壁組織、維管束、髓射線和髓部。其中維管束由外向內(nèi)還可細(xì)分為韌皮部、形成層和木質(zhì)部。甘藍(lán)型油菜莖稈的主要參數(shù)包括莖稈整體尺寸、莖稈半徑、表皮厚度、表皮總面積、木質(zhì)部面積等。如圖1所示，為算法流程和分步處理結(jié)果圖。先將RGB的彩色原圖像轉(zhuǎn)換為HSV格式，再在S通道進(jìn)行OTSU閾值分割得到去掉髓腔的灰度圖。該灰度圖作為掩膜對原圖進(jìn)行掩膜操作，得到去除了髓腔區(qū)域的圖像。該圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，再進(jìn)行OTSU閾值分割，提取最大連通域去掉內(nèi)部殘留得到最終的表皮的二值圖像?；叶葓D減去二值圖像，即可得到內(nèi)部的木質(zhì)部區(qū)域;對二值圖像的內(nèi)部填充得到莖稈的整體區(qū)域，以計算莖稈截面的總面積。

圖1莖稈顯微圖像處理與參數(shù)測量

顯微參數(shù)的計算方法：整體尺寸，“填充內(nèi)部區(qū)域”結(jié)果圖像的面積;莖稈半徑，“最下包圍橢圓”結(jié)果圖像的擬合橢圓的長短軸的平均值;表皮厚度，對“求最大連通域”結(jié)果圖像使用Canny算子提取邊緣并統(tǒng)計輪廓的長度，擬合長度最大的兩個輪廓時的擬合橢圓，再使用公式一計算表皮厚度，式中al、a2、b1、b2分別為兩個擬合橢圓的長短軸長度;表皮總面積，“求最大連通域”結(jié)果圖像的面積;木質(zhì)部面積，“OTSU閾值分割1”的區(qū)域面積減去表皮面積。

2實驗總結(jié)

人工用畫圖軟件分別在復(fù)制的圖像中標(biāo)注出各測量目標(biāo)，刪除目標(biāo)區(qū)域之外的背景，最后統(tǒng)計目標(biāo)區(qū)域的參數(shù)作為真實值。將人工測量結(jié)果與本文算法測量結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果表明，本文算法各項測量值的準(zhǔn)確度全部大于98 2%。該方法在作物的育種研發(fā)、遺傳改良等科研工作中具有重要的實用價值。

參考文獻(xiàn)

【1】文殊油菜倒伏影響因素及應(yīng)對策略【J】現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2016（15）：58-60

【2】姜維梅，徐春霄油菜莖的解剖結(jié)構(gòu)和倒伏關(guān)系的研究【J】浙江大學(xué)學(xué)報（農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版），2001 （04）：87 - 90

【3】汪燦朊仁武，袁曉輝，胡丹，楊浩，林婷婷蕎麥莖稈解剖結(jié)構(gòu)和木質(zhì)素代謝及其與抗倒性的關(guān)系[J】作物學(xué)報2014 （10）：1846 -1856