利用數字圖像顏色特征指數識別小麥赤霉病

宋英 陳雨欣 楊俊 劉濤 李冬雙 孫成明

摘要：小麥赤霉病是對小麥生長過程有較大影響的病害。為了實現小麥赤霉病的快速識別，本研究利用數碼相機獲取小麥生長過程中赤霉病發病前期和發病中期的RGB圖像，并對RGB圖像的三基色分別進行歸一化，然后計算得到與赤霉病相關性最好的顏色特征指數（共計12個）。通過對小麥赤霉病前期和中期各20張發病麥穗顏色特征指數值與健康麥穗比較分析。結果表明，12個顏色特征指數值在不同麥穗類型之間均有差異，其中ExG、ExGR、GLI和MGRVI等4個顏色特征值差異顯著，可用于受到赤霉病感染的麥穗提取。利用人工標記的發病麥穗對顏色特征指數識別提取發病麥穗進行驗證，在小麥赤霉病發病前期的平均檢測率為90.5%，在小麥赤霉病發病中期的平均檢測率為88.4%，上述結果表明基于顏色特征指數識別小麥赤霉病發病麥穗是可行的。

關鍵詞：小麥;赤霉病;RGB圖像;顏色特征指數;圖像識別

中圖分類號： TP391.41;S435.121.4+5? 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2022）02-0186-06

收稿日期：2021-04-13

基金項目：國家自然科學基金（編號：31671615、31701355、31872852）;國家重點研發計劃（編號：2018YFD0300805）;江蘇高校優勢學科建設工程資助項目（PAPD）;江蘇現代農業產業技術體系建設項目[編號：JATS（2020）100];蘇州市科技計劃（編號：SNG2020040）。

作者簡介：宋 英（1982—），女，江蘇蘇州人，碩士，助理研究員，主要從事農作物病蟲害綜合防治工作。E-mail：465078148@qq.com。

通信作者：孫成明，博士，教授，博士生導師，主要從事作物表型信息智能監測與圖像識別等方面的研究工作。E-mail：cmsun@yzu.edu.cn。

小麥作為我國的主要糧食作物之一，種植面積的穩定及產量品質的提升對我國的糧食安全意義重大。病害是影響小麥生產的主要因素，及時有效的病害防治是實現高產穩產的重要保證[1]。在小麥常見病害中，赤霉病是多發病害，也是影響小麥最大的病害之一。赤霉病發病初期會產生水浸狀斑痕，顏色為淺褐色，位置主要在小穗和穎片上。隨后整個小穗均會染病，嚴重時全部變為枯黃色。如果田間濕度比較大，還會有膠狀霉層（粉紅色）出現在病斑位置。到了發病后期，小穗上就會產生密集的由病菌子囊殼形成的小顆粒（藍黑色）[2]。赤霉病引起小穗發病后，會逐漸擴展至整個穗部，甚至連穗軸也枯褐，形成枯白穗，導致小麥產量嚴重下降，品質也變劣[3-5]。因此，及時對小麥赤霉病進行監測并開展有效防治在小麥生產管理中顯得尤為重要。

利用圖像對作物病害進行識別的研究已開展較多，特別是將顏色特征與模型結合的方法效果較好[6]。鮑文霞等基于一種多路卷積神經網絡對灌漿期感染赤霉病的小麥麥穗圖像進行處理和識別，有效區分了病變區域與健康區域[7]。劉爽等利用圖像特征構建了一種可視化的識別算法模型，用于檢測小麥赤霉病籽粒，可以在籽粒無損的前提下實現可視化、快速化、高效化、準確化的小麥赤霉病籽粒識別[8-9]。Zhang等則利用高光譜顯微圖像對冬小麥赤霉病進行分類，識別效果優于以前的光譜植被模型[10]。Huang等利用粒子群優化方法，基于圖像和光譜融合的方式構建了支持向量機模型，實現了對小麥赤霉病穗的識別，準確率達90%以上[11]。

本研究利用近地面RGB圖像，基于不同類型（發病的和未發病的）麥穗之間顏色有較大的差異的特性，通過不同的顏色指數對麥穗進行識別，從而提取出發病麥穗[6]。該方法流程簡便，容易操作，以期用于小麥赤霉病的快速檢測與識別。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2017—2019年進行，試驗在江蘇太湖地區農業科學研究所試驗基地（31°35′N，120°52′E）進行。11月上旬播種，20個小區，大小為2 m×3 m，小區隨機排列，每個品種在每個小區種植2行，行長為 2 m，行距為25 cm，試驗小麥品種分為抗病、常規、易感3種類型[6]。

1.2 小麥赤霉病接種

準備孢子濃度為104個/mL的赤霉病菌孢子懸浮液，于小麥揚花期接種。接種位置在穗中部小穗的第1朵小花內，采用微量進樣器注射接種，每個品種（株系）接種數量為20個單穗。接種后整個麥穗套袋（透明塑料袋），通過彌霧機人工噴水保濕。接種日期用掛在穗上的紙牌標明，保濕時間為72 h，然后將塑料袋去除[6]。

1.3 圖像獲取方法

1.3.1 圖像獲取設備 本研究利用數碼相機獲取圖像。所用數碼相機為SONY A6300，有效像素為2 420萬，存儲卡類型為microSD、microSDHC、microSDXC等。

1.3.2 圖像獲取過程 于接種后7 d開始，每隔 6 d 獲取1次照片，一直到全田大部分麥穗發病后停止拍照（小麥赤霉病發病后期）。拍攝時相機距離冠層1 m左右，每個小區拍攝5張。然后篩選出40張有代表性圖像，發病前期、發病中期各20張（圖1、圖2）。

1.4 圖像處理

1.4.1 圖像預處理 采用Matlab2018b對選取的40幅圖像中的麥穗進行顏色RGB提取，每幅標記好的圖像中各選10個發病麥穗和10個未發病麥穗，統計其RGB值，然后歸一化處理，歸一化公式如下：

r=RR+G+B

g=GR+G+B

b=BR+G+B。（1）

式中：R、G、B分別表示圖像中紅、綠、藍3個波段的反射值;r、g、b分別表示歸一化的紅、綠、藍3個波段的值。

1.4.2 顏色特征指數選取 本研究除了使用上述歸一化的r、g、b外，還選擇了8種常用的圖像顏色指數，計算公式及出處見表1。利用這些顏色指數對不同類型麥穗進行識別，通過發病麥穗和健康麥穗之間的顏色特征差異對不同類型麥穗進行識別和提取[6]。

2 結果與分析

2.1 不同類型麥穗顏色特征指數分析

基于式（1）、表1中的顏色特征指數計算方法，得到不同類型麥穗的顏色特征指數值。在小麥赤霉病前期（圖3），不同類型麥穗的12個顏色特征指數值之間均有差異。其中基于圖像三基色R、G、B的歸一化指數r、g、b之間的差異較小，說明直接利用r、g、b來識別赤霉病不太可行。差異達到極顯著水平的顏色特征指數有ExG、ExGR、GLI和MGRVI，其中ExGR和MGRVI在發病麥穗中呈負值，在健康麥穗中呈正值，區分度最高。

在小麥赤霉病中期（圖4），不同類型麥穗的12個顏色特征指數值之間也有差異，但變化趨勢與前期略有不同。其中g、b、Dgb、ExR在2個時期2種類型麥穗之間的差值是相反的，其他顏色指數之間

的差值在2個時期之間是一致的。另外從差異性大小來看，發病中期和發病前期的趨勢基本一致，其中r、g、b之間的差異較小，Dgr間的差異也不大。差異達到極顯著水平的顏色特征指數有Dgb、ExG、ExGR、GLI、MGRVI，其中ExGR、MGRVI在發病麥穗中呈負值，在健康麥穗中呈正值，區分度最高。

通過分析可知，小麥赤霉病前期和中期同一類型麥穗各顏色指數值之間無差異性，所以選取的數據具有可靠性。另外比較發現，無論是小麥赤霉病的哪一個時期，ExG、ExGR、GLI、MGRVI這4個顏色特征值差異極顯著，因此選擇這4個顏色特征指數來進行赤霉病穗識別。

2.2 小麥赤霉病前期發病麥穗的識別

選取赤霉病發病前期的田間小麥數碼圖像，通過ExG、ExGR、GLI、MGRVI等4個特征指數來提取發病麥穗，結果見表2。不同圖像之間由于發病麥穗的數量、復雜程度等因素不同，通過顏色指數識別出的麥穗比例也不同。20幅圖像的檢測率范圍為76.9%～100%，平均檢測率為90.5%。

小麥赤霉病前期發病病穗提取效果見圖5（圖像編號為14），由于圖像中發病麥穗較少，檢測率為100%。

2.3 小麥赤霉病中期發病麥穗識別

由表3可知，此時小麥圖像中被病菌感染的麥穗數量均要多于前期，檢測的效果和前期也不同。在20幅圖像中，對每一幅圖像進行人工標記，最終獲得發病麥穗總數為674個，平均每幅圖像33.7個;然后通過顏色指數進行提取，最后獲得發病麥穗總數為596個，平均每幅圖像為29.8個，平均檢測率為88.4%。

小麥赤霉病中期發病麥穗提取效果見圖6（圖像編號為7），由于圖像中發病麥穗較多，檢測率為93.9%，低于前期單幅圖像的提取效果。但由于麥穗分布比較均勻，檢測率要優于多幅圖像的平均值。

3 結論與討論

本研究利用數碼相機在小麥赤霉病前期和中期，分別獲取其田間的RGB圖像，通過圖像處理技術標記不同類別麥穗，提取相應的RGB值，歸一化后得到r、g、b并選擇了其他8個顏色指數，然后對小麥赤霉病2個時期不同類型麥穗顏色特征指數值進行比較分析，結果表明12個顏色特征指數值在不同麥穗類型之間均有差異，其中ExG、ExGR、GLI、MGRVI等4個顏色特征值差異顯著。通過顏色特征指數ExG、ExGR、GLI和MGRVI能夠進行小麥赤霉病發病麥穗的識別與提取。通過利用人工標記的發病麥穗作為對比，計算出顏色指數識別的檢測率[6]。在本研究區小麥赤霉病不同時期利用顏色特征指數獲得的平均檢測率也不相同，其中發病前期為90.5%，到了發病中期，平均檢測率有所下降，為88.4%。之所以出現檢測率下降的情況，是因為在小麥赤霉病發病前期，田間發病情況較輕，圖像中的病穗稀疏，相對容易識別。而到了中期，田間病情加重，病穗數量增加，圖像顏色及紋理更加復雜。因此RGB圖像識別赤霉病麥穗的時期應優先考慮前期。

利用圖像顏色特征指數對研究對象進行分類和提取，是目前圖像識別比較常用的方法。本研究表明，圖像顏色特征可以用來區分不同類型的麥穗。但由于麥穗圖像較為復雜，特別是不同時間點的圖像會有明顯的色差干擾，導致目標對象提取的精度不高。頓紹坤等提出了一種基于RGB顏色空間新的色差公式，使用該公式后可以將圖像的時間復雜度和空間復雜度都明顯降低，但是否適用在作物上需要后續的驗證[18]。

本研究中發現，不同的圖像處理方式對顏色特征指數的提取都會有影響，其中圖像分割方法的影響較大。在圖像采集過程中，直接獲取的圖像一般較大，圖像中的信息類型也較多。因此可以通過圖像分割去除一部分干擾因素，從而提高圖像的處理和指數提取速度。Matlab是一種常用的圖像處理軟件，在圖像分割和提取上功能較強，可以用在不同的研究對象上[19-20]。當然，利用單一的顏色特征指數對研究目標進行提取還有一定的局限性。相關研究表明，如果將圖像的紋理特征結合進來，效果可能會更好[21]。后續的研究擬將二者結合，同時也會考慮用深度學習等方法來解決更復雜對象的提取問題。

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