一种叶片形态空间校正的方法及其应用与流程

本发明涉及一种叶片形态空间校正的方法及其应用。

背景技术

叶片是植物生长的重要器官，其形态呈现是植物“理想株型”的重要组成部分。植物随年龄或发育进程产生的异速化叶片扩张将使连续性叶形变化特征出现，导致“异形叶(heteroblasty)”现象。此外，环境对叶片表型可塑性的调控也都通过叶形异质化改变的方式实现。

叶片类型丰富，披针形、卵形、倒卵形、椭圆形是经典的几类叶形描述术语。长宽比、叶形指数等定性指标是典型的传统叶形描述方法。该方法对叶形只可粗略，但是对发育过程累积得到的连续型形态变化无法准确捕获。要想准确定量描述叶片形状，叶片图像必不可少。作为研究形态变异的最佳手段，图像极大促进了叶片二维轮廓的精确勾勒。利用轮廓信息，叶片中心可被定位，叶片边缘绕中心点在平面360度范围的距离可被计算，叶形变异最终可通过该方式得到量化。

摆放姿态是形状研究的重要影响因素，它包含位置、大小、角度等三方面细化因子。为克服姿态对形状精准解析带来的偏差效应，gower与dijksterhuis(2004)提出了正交化普鲁克分析(orthogonalprocrustesanalysis)的形状校准方法。在消除位置效应方面，该方法首先对不同图片的轮廓分别计算中心坐标，利用轮廓坐标与中心坐标相减的方式获得新轮廓坐标，新轮廓在几何中心处重合。在大小效应方面，各轮廓点坐标的欧式模可作为分母，实际坐标与欧式模相除后即可消除大小效应。针对角度效应，旋转角度θ与轮廓坐标(x,y)之间可通过(xcos(θ)+ysin(θ)，-xsin(θ)+ycos(θ))的算法去除。可以看出，三层次的校正都基于所有物体轮廓在相同平面内获得的前提，即相机相对拍照平面必须保持不变,该方法因此对植物离体叶片的形状研究较为适用。然而，离体后叶片无法自主发育，离体的叶片拍照方法将对“异形叶”的形态追踪构成致命缺陷。

非离体叶片照相是不同发育进程中“异形叶”形态研究的重要手段，但是，各发育时间点的同一张叶片形态受相机内部参数和以相机空间姿态为代表的相机外部参数影响较大。正交化普鲁克分析方法只可校准特定二维平面的位置、大小、角度效应，对待非离体叶片图像，如何消除三维空间效应是本发明的重点解决问题。

技术实现要素：

针对上述缺陷，本发明提供了一种叶片形态空间校正的方法，该方法包含以下步骤：

(1)获取叶片在该形态空间中的轮廓；

(2)设定叶片在三维空间上的限位框，其中该限位框在x轴、y轴、z轴上的区域范围分别为[-600,600]、[-900,900]、[1,1.2]，单位为毫米；在该限位框的区域范围内，以0.1mm作为空间间隔产生体素点；

(3)将内参矩阵k与叶片的外参矩阵ri,平移向量ti相乘，构建mi矩阵，即mi＝k*[riti]，以mi矩阵左乘体素点的实际三维坐标(x,y,z)^t，获得包含计算结果(x1,y1,z1)，以(x1/z1,y1/z1)的结果作为体素点在平面上的二维坐标点；

判断所述二维坐标点是否落入轮廓内，如果落入轮廓内，则设定体素点的投影得票数为1；

(4)筛选投影得票数为1的体素点，取其实际三维坐标中的前两维实际坐标(x,y)，分别进行位置归一化，从而构成叶片形态空间校正的轮廓。

本发明还提供了上述方法在校正叶片形态空间中的应用。

采用本发明所述的方法可以对植物的叶片进行空间重建，通过三维重建技术对叶片开展空间校准，可以校正叶片形态空间，或者使不同发育时间点的同一张叶片在形态上进行标准化的比较，以研究其生长规律。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例的卡片；

图2为本发明实施例的同一个发育时间点的同一张拟南芥叶片以4种不同的空间角度放置于卡片的空白处的示意图；

图3为本发明实施例的4种不同形态空间的叶片轮廓；

图4为本发明实施例的4种不同形态空间校正的叶片轮廓；

图5为本发明实施例4种不同形态空间校正的叶片轮廓的叠加比较示意图。

具体实施方式

以下本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实

施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

一方面，本发明提供了一种叶片形态空间校正的方法，该方法包含以下步骤：

(1)获取叶片在该形态空间中的轮廓；

(2)设定叶片在三维空间上的限位框，其中该限位框在x轴、y轴、z轴上的区域范围分别为[-600,600]、[-900,900]、[1,1.2]，单位为毫米；在该限位框的区域范围内，以0.1mm作为空间间隔产生体素点；其中，限位框为三维空间中可完整包围叶片的空间立方块区域，能够有效指定了计算空间范围，可极大缩小计算机的计算量与计算时间；体素点代表立体像素点，限位框内的体素点可作为三维空间点的基本计算单位；优选情况下，该限位框在x轴、y轴、z轴上的区域范围分别为[0,60]、[-50,90]、[1,1.2]；

(3)将内参矩阵k与叶片的外参矩阵ri,平移向量ti相乘，构建mi矩阵，即mi＝k*[riti]，以mi矩阵左乘体素点的实际三维坐标(x,y,z)^t，获得计算结果(x1,y1,z1)，以(x1/z1,y1/z1)的结果作为体素点在平面上的二维坐标点；

判断二维坐标点是否落入该轮廓内，如果落入轮廓内，则设定体素点的投影得票数为1；统计投影得票数是为了后期筛选方便，以此可以作为筛选指标，从而去除一部分不代表叶片的体素点；

(4)筛选该投影得票数为1的体素点，取其实际三维坐标中的前两维实际坐标(x,y)，分别进行位置归一化，获取所述叶片在所述形态空间中的轮廓。

其中，所述位置归一化包含两步骤：i.平移：计算所有投影二维坐标点的平均坐标作为叶片轮廓中心点，并将(x1/z1,y1/z1)减去中心点坐标；ii.去除大小效应：计算各轮廓点到中心点的距离，平移后坐标与此相除，就可得到归一化坐标。

根据本发明，叶片为非离体叶片。

根据本发明，叶片为不同发育时间点的同一张叶片。利用上述的方法，使不同发育时间点的同一张叶片在形态上进行标准化的比较，以研究其生长规律。

优选情况下，在步骤(1)前，还包括：

i.在对叶片拍照时，以卡片作为该叶片拍照的平面，其中该卡片的左侧粘贴黑白棋盘格，右侧留出空白，将叶片放置于所述卡片的空白处；黑白棋盘格方便计算机识别黑白格相交的角点，并用于建立拍照平面的坐标系，从而计算相机内参与外参矩阵；而所述卡片的空白处用于放置叶片，防止叶片占据棋盘格区域；

ii.叶片拍照时被黑白棋盘格完全覆盖；拍照时需使用同一个相机，且所述相机的焦距保持一致，不同相机会因相机的生产组装偏差而导致内参k不一致，焦距是构成内参k的重要因素，为保证k一致，就需要保持焦距一致。优选情况下，相机的焦距设置为最小值，为使焦距保持一致，每次拍照设为最小值可最大限度保证焦距参数一致。

根据本发明，获取叶片在形态空间中的轮廓包括对叶片选取四个像素点建立包围框，包围框以外区域设为黑色，对包围框的内部区域单独进行图像二值化处理，使叶片在原位置上白化显示，非叶片部分显示黑色。

根据本发明，内参矩阵k、叶片的外参矩阵ri与平移向量ti由matlab软件的相机校正模块计算得到。相机参数包括内参和外参，内参包括：焦距、像素尺元大小、光心主点位置；外参包括：相机在空间x、y、z轴的三个角度，以及被拍照物体与相机中心的位移向量。

另一方面，本发明还提供了上述的方法在校正叶片形态空间中的应用。优选情况下，叶片为不同发育时间点的同一张叶片。利用上述的方法，使不同发育时间点的同一张叶片在形态上进行标准化的比较，以研究其生长规律。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

实施例

以同一个发育时间点的同一张拟南芥叶片为例。如图1所示，在长度为7.0厘米、宽度为5.5厘米的卡片左侧粘贴黑白棋盘格，黑色格子与白色格子规格一致，长与宽均为1.0厘米，右侧留出空白，空白处尺寸为3.0厘米乘以6.0厘米。如图2所示，选定播种萌发后30天的同一张拟南芥叶片以4种不同的空间角度放置于卡片的空白处；利用iphone6手机对此拍好的相片，通过对拟南芥叶片选取四个像素点建立包围框，第1张图片的包围框像素坐标为：(1634，1363)，(2050，1875)，(2050，1363)，(1634，1875)；第2张图片的包围框像素坐标为：(1383，829)，(1750，1133)，(1750，829)，(1383，1133)；第3张图片的包围框像素坐标为：(1931，1202)，(2219，1397)，(2219，1202)，(1931，1397)；第4张图片的包围框像素坐标为：(1010，1487)，(1528，1736)，(1528，1487)，(1010，1736)。包围框以外区域设为黑色，对包围框的内部区域单独进行图像二值化处理，使叶片在原位置上白化显示，非叶片部分显示黑色，获取叶片在4种不同形态空间的轮廓，结果如图3所示：在不同角度和空间方位拍摄的叶片在大小、形状上均存在很大差异。选择matlab软件的相机校正模块cameracalibrator对相机内参矩阵k、外参矩阵r1、r2、r3、r4、t1、t2、t3、t4进行估计，所得结果分别显示如下：

t1＝(-39.47717.9421121.6286)

t2＝(-32.02010.2950146.4492)

t3＝(-18.307833.9384189.8628)

t4＝(-43.5587-29.2043108.7000)

将内参矩阵k与叶片的外参矩阵ri，平移向量ti相乘，构建mi矩阵，即mi＝k*[riti]。m1、m2、m3、m4的计算结果分别如下：

以mi矩阵左乘体素点的实际三维坐标(x,y,z)^t，获得包含计算结果(x1,y1,z1)，以(x1/z1,y1/z1)的结果作为体素点在平面上的二维坐标点；判断二维坐标点是否落入轮廓内，如果落入轮廓内，则设定体素点的投影得票数为1；筛选该投影得票数为1的体素点，取其实际三维坐标中的前两维实际坐标(x,y)，分别进行位置归一化，即以(xi,yi)表示第i个点的前两维坐标，分别选取x和y坐标的最小值xmin,ymin与最大值xmax,ymax，计算xlim＝xmax-xmin,ylim＝ymax-ymin，归一化后各点坐标转化为(xi-xmin-xlim/2,yi-ymin-ylim/2)，从而构成形态空间校正的叶片轮廓，见图4。

为了验证上述同一张拟南芥叶片在4种不同的形态空间获得的叶片轮廓在大小、形状方面能否重合。在同一坐标系平面内比较四张归一化叶片轮廓，现将四个叶片轮廓在相同坐标系内叠加显示，见图5，从上述四张叶形轮廓的逐一叠加过程可以看出，本发明的方法具有很好的空间校正功能，四张叶片在边缘曲线上，具有相同的弯曲与缺裂程度，四个轮廓可以很好地重合。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。