油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法和系统，该方法包括：采集感染菌核病的油菜叶片图像；将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数；提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度；提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度；计算菌核病斑所占整个油菜叶的比例。该系统包括网格背景板、覆膜、支架、夹持单元和图像采集处理单元。能够实现油菜叶片及菌核病斑形态的同步快速、准确、无损测量。
【专利说明】油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及农业【技术领域】，具体涉及油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统。
【背景技术】
[0002]油菜是世界四大油料作物之一，油菜菌核病是由核盘菌引起的一种世界范围内的主要病害，在油菜各生育期、各部位均能发病，对油菜生产带来了极大的危害。因此，准确评价菌核病发病的严重程度对于油菜菌核病害的防治、抗源鉴定和抗病育种都是十分必要的。常用的测量菌核病发病程度的方法是根据其发病叶片上病斑的大小或数目来对病害程度进行定级。因此，对油菜叶片及菌核病斑形态进行客观、准确的测量是油菜育种和考种专家在进行菌核病害定级时所亟待解决的问题之一。
[0003]目前测量油菜叶片及菌核病斑形态主要采用手工直尺测量。通过先进的激光扫描技术也可以实现植物叶片形态的测量。比如，美国CID公司生产的C1-202便携式激光叶面积仪。在进行测量时，可以将油菜叶片放在薄膜与板之间，然后将扫描器从扫描板上的透明薄膜上扫过即可。C1-202可测量叶片面积、叶长度、叶宽度等参数。目前，还经常采用数码相机对油菜叶片和病斑形态进行测量，在进行测量时，首先在已知面积的白板上放置带有病斑的油菜叶片并使叶片平整，利用处在白纸板和油菜叶片正上方的数码相机将白纸板和叶片拍摄出一个画面的图像，然后采用Photoshop软件处理图像,读取图像白色部分、健康部分和病斑部分三通道的像素点的个数，最后根据像素比等于面积比以及白纸板的面积计算油菜叶片及菌核病斑的面积。
[0004]现有的手工直尺测量的方法虽然测量起来比较方便，但是这种方法不仅工作量大，而且费神，欠客观性和准确性，长期以来对油菜育种的精准化和自动化测量带来了滞后的影响；激光叶面积仪法虽然能准确测量出油菜叶片的叶面积、叶长和叶宽等参数，但是这种方法在测量时需要将油菜叶片从植株上摘下再进行测量，对植株造成了损坏，而且这种方法不能同步计算出菌核病斑的形态参数；数码相机法虽然能够同时测量出油菜叶片及菌核病斑形态，但是这种方法在活体测量时难以操作，容易造成拍摄图像严重失真，造成严重误差，并且这种方法还需要将图片导入电脑用Photoshop进行测量，不能够实时输出油菜叶片及菌核病斑的形态参数。
【发明内容】
[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本发明提供了油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法及装置，能够实现油菜叶片及菌核病斑形态的同步快速、准确、无损测量。
[0007](二)技术方案
[0008]为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现:
[0009]一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法，该方法包括步骤:[0010]采集感染菌核病的油菜叶片图像；
[0011]将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数；
[0012]提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度；
[0013]提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度；
[0014]计算菌核病斑所占整个油菜叶的比例。
[0015]其中，所述将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括:
[0016]对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像；
[0017]对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像；
[0018]对获取的单纯的网格图像进行细化；
[0019]计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数。
[0020]其中，所述对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像，包括:
[0021 ] 对采集到的图像进行5*5中值滤波；
[0022]对中值滤波后的图像进行颜色空间变换，图像由RGB空间转换为HSL空间；
[0023]获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合根据三个分量的直方图，获得背景网格图像；
[0024]将图像由HSL空间转换为RGB空间彩色图像。
[0025]其中，对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像，包括:
[0026]对背景网格图像进行5*5中值滤波；
[0027]对背景网格图像进行灰度化，采用最佳阈值法，选取阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；
[0028]对所述二值图像取反；
[0029]采用膨胀、腐蚀、膨胀与腐蚀相结合的形态学处理方法对所述取反后的图像进行处理，使得图像中的前景叶片的部分形成一个完整的连通区域；
[0030]根据所述连通区域，找出叶片的部分所在的最大连通区域的最小外接矩形，利用最小外接矩形去除叶片区域，得到单纯的网格图像；
[0031]对所述网格图像取反。
[0032]其中，所述对获取的单纯的网格图像进行细化，包括:
[0033]对所述的单纯的网格图像进行距离变换，确定骨架点的候选点；
[0034]对所述候选点进行规则约束，通过骨架生长得到单像素宽度骨架。
[0035]其中，所述计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括:
[0036]对所述细化后的图像进行轮廓提取；
[0037]获取所有的网格数和所有的网格区域所占的像素数；
[0038]利用所有的网格区域所占的像素数除以所有的网格数，得到单位网格所占的像素数；[0039]将单位网格所占的像素数取平方根，得到单位长度所占的像素数。
[0040]其中，所述提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度，包括:
[0041]对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波；
[0042]获取所述的中值滤波后彩色图像的绿色分量的直方图，根据绿色分量直方图，获得前景叶片图像；
[0043]对所述的前景叶片图像进行灰度化，选取最佳阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；
[0044]采用腐蚀、膨胀、先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获取叶片完整连通区域；
[0045]对连通区域进行轮廓提取，并根据轮廓面积大小比较获得最大面积轮廓，并将最大面积轮廓之外的像素值置零，获取油菜叶片区域的轮廓；
[0046]应用漫水填充算法对油菜叶片区域轮廓中的孔洞进行填充，获得平滑、完整的油菜叶片轮廓；
[0047]统计整个油菜叶片所占的像素点的个数；
[0048]应用最小外接矩形法，计算油菜叶片的长和宽所占的像素数；
[0049]根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出油菜叶片的叶面积、叶长度和叶览度。
[0050]其中，所述的提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度，包括:
[0051]对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波；
[0052]获取所述的中值滤波后彩色图像的R、G、B的直方图，根据直方图初步获得病斑图像；
[0053]对所述的病斑图像进行灰度化，并选取最佳阈值对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；
[0054]采用先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获得病斑前景图像，并计算出病斑所占的像素点个数；
[0055]根据所述病斑前景图像，求出病斑的最小外接矩形，并计算出病斑的长和宽所占的像素数；
[0056]根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出病斑的面积、长度和宽度。
[0057]—种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置，包括:图像采集单元、预处理单元、叶片形态计算单元、病斑形态计算单元、病斑比例计算单元；
[0058]所述图像采集单元，用于采集感染菌核病的油菜叶片图像；
[0059]所述预处理单元，用于将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数；
[0060]所述叶片形态计算单元，用于提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度；
[0061]所述病斑形态计算单元，用于提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度；
[0062]所述病斑比例计算单元，用于计算菌核病斑占整个油菜叶的比例。
[0063]一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的系统，包括:网格背景板、覆膜、支架、夹持单元和如权利要求9所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置；
[0064]所述网格背景板用于平行放置待测的油菜叶片；
[0065]所述覆膜用于将待测油菜叶片压住并保证叶片没有重叠和卷曲；
[0066]所述支架用于支撑、固定夹持单元，并使得所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置和网格背景板之间形成固定的距离；
[0067]所述夹持单元用于夹持、固定所述油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置。
[0068]其中，所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置为智能手机。
[0069]其中，所述夹持单元，包括:底托、夹板、调节按钮、托脚和转动轴；
[0070]所述底托用于支撑智能手机和其他零部件，保持智能手机摄像头与背景板保持平行；
[0071]所述夹板用于夹紧智能手机；
[0072]调节按钮用于调节所述夹板，从而调节所述夹板夹紧手机的程度；
[0073]所述托脚用于托住智能手机底部，防止智能手机掉落；
[0074]所述转动轴用于调节所述托脚的伸缩。
[0075](三)有益效果
[0076]本发明至少具有如下有益效果:
[0077]1、本发明提供的方法通过对采集的油菜叶片图像进行预处理、网格背景分割、叶片提取、病斑提取等步骤进行分析，实现了油菜叶片及菌核病斑形态的快速、准确、同步、无损的测量。相对于传统的油菜叶片及菌核病斑形态测量方法，在效率和准确度上有了较大的提闻。
[0078]2、本发明提供的系统为便携式设计，采用市面上主流的智能手机作为图像采集、处理、显示平台，采用轻质亚克力型材作为系统的支架和背景板，大大减小了系统的重量和体积，使用起来十分方便。
【专利附图】
【附图说明】
[0079]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
[0080]附图1是本发明实施例提供的一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法的流程图；
[0081]图2是本发明实施例提供的一种获取单位网格大小和单位长度所占像素数的流程图；
[0082]图3是本发明实施例提供的一种计算油菜叶片的面积、长度和宽度的流程图；
[0083]图4是本发明实施例提供的一种计算病斑面积、长度和宽度的流程图；
[0084]图5是本发明实施例提供的一种油菜叶片及菌核病斑同步测量的系统的整体结构图。
【具体实施方式】[0085]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0086]参见图1，本发明实施例提供了一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法，该方法包括如下步骤:
[0087]步骤101:采集感染菌核病的油菜叶片图像。
[0088]步骤102:将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占像素数和单位长度所占像素数。
[0089]参见图2，步骤102具体包括如下步骤:
[0090]步骤201:对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间转换，提取背景网格图像。具体包括:
[0091](I)对采集到的图像进行5*5中值滤波，从而去除图像中的椒盐噪声；
[0092](2 )对中值滤波后的图像进行颜色空间变化，图像由RGB空间转换成HSL空间；
[0093](3)获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合根据三个分量的直方图设置门限值Th、Ts、Tl的范围，将门限值范围之内的前景叶片部分像素值置为零，门限值范围之外的背景网格像素值保持不变，实现背景网格图像与前景叶片图像的分离，获得背景网格图像。门限值处理后的图像g(x，y)为:
【权利要求】
1.一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法，其特征在于，该方法包括步骤: 采集感染菌核病的油菜叶片图像； 将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数； 提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度； 提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度； 计算菌核病斑所占整个油菜叶的比例。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括:对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像； 对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像； 对获取的单纯的网格图像进行细化； 计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像，包括: 对采集到的图像进行5*5中值滤波； 对中值滤波后的图像进行颜色空间变换，图像由RGB空间转换为HSL空间； 获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合根据三个分量的直方图，分割获得背景网格图像； 将图像由HSL空间转换为RGB空间彩色图像。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像，包括: 对背景网格图像进行5*5中值滤波； 对背景网格图像进行灰度化，采用最佳阈值法，选取阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像； 对所述二值图像取反； 采用膨胀、腐蚀、膨胀与腐蚀相结合的形态学处理方法对所述取反后的图像进行处理，使得图像中的前景叶片的部分形成一个完整的连通区域； 根据所述连通区域，找出叶片的部分所在的最大连通区域的最小外接矩形，利用最小外接矩形去除叶片区域，得到单纯的网格图像； 对所述网格图像取反。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对获取的单纯的网格图像进行细化，包括: 对所述的单纯的网格图像进行距离变换，确定骨架点的候选点； 对所述候选点进行规则约束，通过骨架生长得到单像素宽度骨架。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括: 对所述细化后的图像进行轮廓提取；获取所有的网格数和所有的网格区域所占的像素数； 利用所有的网格区域所占的像素数除以所有的网格数，得到单位网格所占的像素数； 将单位网格所占的像素数取平方根，得到单位长度所占的像素数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度，包括: 对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波； 获取所述的中值滤波后彩色图像的绿色分量的直方图，根据绿色分量直方图，获得前景叶片图像； 对所述的前景叶片图像进行灰度化，选取最佳阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像； 采用腐蚀、膨胀、先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获取叶片完整连通区域； 对连通区域进行轮廓提取，并根据轮廓面积大小比较获得最大面积轮廓，并将最大面积轮廓之外的像素值置零，获取油菜叶片区域的轮廓； 应用漫水填充算法对油菜叶片区域轮廓中的孔洞进行填充，获得平滑、完整的油菜叶片轮廓； 统计整个油菜叶片所占的像素点的个数； 应用最小外接矩形法，计算油菜叶片的长和宽所占的像素数； 根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出油菜叶片的叶面积、叶长度和叶宽度。
8.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述的提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度，包括: 对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波； 获取所述的中值滤波后彩色图像的R、G、B的直方图，根据直方图初步获得病斑图像；对所述的病斑图像进行灰度化，并选取最佳阈值对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像； 采用先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获得病斑前景图像，并计算出病斑所占的像素点个数； 根据所述病斑前景图像，求出病斑的最小外接矩形，并计算出病斑的长和宽所占的像素数； 根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出病斑的面积、长度和宽度。
9.一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置，其特征在于，包括:图像采集单元、预处理单元、叶片形态计算单元、病斑形态计算单元、病斑比例计算单元； 所述图像采集单元，用于 采集感染菌核病的油菜叶片图像； 所述预处理单元，用于将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数； 所述叶片形态计算单元，用于提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度； 所述病斑形态计算单元，用于提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度； 所述病斑比例计算单元，用于计算菌核病斑占整个油菜叶的比例。
10.一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的系统，其特征在于，包括:网格背景板、覆膜、支架、夹持单元和如权利要求9所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置； 所述网格背景板用于平行放置待测的油菜叶片； 所述覆膜用于将待测油菜叶片压住并保证叶片没有折叠和卷曲； 所述支架用于支撑、固定夹持单元，并使得所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置和网格背景板之间形成固定的距离； 所述夹持单元用于夹持、固定所述油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述的油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的装置为智能手机。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述夹持单元，包括:底托、夹板、调节按钮、托脚和转动轴； 所述底托用于支撑智能手机和其他零部件，保持智能手机摄像头与背景板保持平行； 所述夹板用于夹紧智能手机； 调节按钮用于调节所述夹板，从而调节所述夹板夹紧手机的程度； 所述托脚用于托住智能手机底部，防止智能手机掉落； 所述转动轴用于调节 所述托脚的伸缩。
【文档编号】G01B11/02GK103808265SQ201410071688
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月28日 优先权日:2014年2月28日
【发明者】路文超, 赵勇, 罗斌, 于春花, 潘大宇, 陈泉, 高权, 王成 申请人:北京农业信息技术研究中心