基于漫水填充算法的叶面积仪研制

2016-03-23董晓华苏中波李英海方燕琴姚着喜

节水灌溉 2016年9期

董晓华，赵乔，苏中波，彭涛，刘冀，李英海，苏欢，方燕琴，李璐，姚着喜

(1.三峡大学水利与环境学院，湖北宜昌 443002；2. 水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 430072)

绿色植物进行光合作用的主要场所是叶片，其强弱直接取决于植物叶面积的大小，叶面积的大小从另一个角度也反映了植物对太阳光的利用效率,植物群体叶面积或叶面积指数的大小是决定光合作用产物数量的重要指标[1]，在一定程度上衡量了群落的结构。同时叶片还是植物进行蒸腾作用与外界进行水汽交换的重要场所,叶面积的大小反映了植物与外界水汽交换能力的强弱[2,3]。在如今水资源短缺的背景下，如何准确获取作物需水量，制定科学合理的灌溉方式显得尤为重要。有些植物叶片还有一定的吸收能力，比如根外施肥、施药，大多都是利用植物叶片这一特性完成的。另外还有少数叶片具有繁殖功能，比如多肉植物、马铃薯等，都可以通过扦插的方式进行繁殖。因此，准确方便地进行叶面积测量，对指导作物栽培密度和施肥水平、调整群体结构以及提高肥料利用率以获得高产有重要意义，同时也对虫病灾情的准确预警和采取合理的保护措施有重要的参考价值。

叶面积的测量方法有很多种，按照测量方式不同可以分为仪器测量法和人工测量法。测量目的和精度要求不同往往选择的测量方法也不同，其中仪器测量主要包括叶面积仪法、求积仪法和图像处理法；人工测量方法主要是坐标纸法、称重法、参数法、回归分析法、图形分解法等[1-7]。根据测量要求选择不同的测量方法。人工测量方法大多需要离体测量，且测量过程中人为因素对测量结果影响较大，测量原理较为简单，但过程较为繁琐，工作量大，耗时多，效率低且易出错，重复性也不高。一般只能作精度要求不高的测量。仪器测量法降低了人为误差，加快了测量效率，提高了测量精度，且降低了测量难度。但现行的叶面积仪主要还是通过光电扫描原理[8]，比较光源发出的光和通过叶片衰减后的光信号来确定叶面积的大小，这无疑增加了自然光对测量结果的影响，且不同颜色的叶片对光的衰减强度也不一样。这些都降低了叶面积的测量精度。本文在研究传统叶面积仪的基础上，结合叶面积仪和图像处理法的优点，提出了一种基于漫水填充原理的叶面积仪，该叶面积仪具有测量精度高、速度快、适用性强等优点，且成本低便于推广。

1 叶面积仪的实现

本文所提叶面积仪主要硬件由中央控制模块、图像采集模块、数据传输模块和人机交互模块组成。其中，中央控制模块主要由单片机、复位电路、时钟电路和存储器及其电路构成。主要功能是控制外围原件的操作，实现数据的收集、计算、存储和传输功能，是整个仪器的核心部分；图像数据的采集由接触式图像感应装置(CIS)来完成[9,10]；数据传输模块主要实现单片机和计算机之间数据的传输；人机交互模块主要包括一块液晶显示屏和按键，用于用户选择、查看数据、设置相关参数等。主要硬件结构见图1。

图1 叶面积仪总体硬件结构

中央控制模块选用C8051F040单片机[11]，该单片机是集成在一块芯片上的混合信号系统级单片机，芯片上有1个12位多通道ADC，2个12位DAC，2个电压比较器，1个电压基准，1个32 KB的Flash存储器，与MCS-51指令集完全兼容的高速CIP-51内核，峰值速度可达25 MIPS，并且还有硬件实现的UART串行接口和完全支持CAN2.0A和CAN2.0B的CAN控制器。图像采集模块采用C2R108-6378型CIS传感器，主要包括一个透镜阵列、一组LED光源和一列线性MOS图像传感器。模块结构见图2。

图2 图像采集模块结构

2 工作原理

该叶面积仪就是通过CIS接触式图像感应装置获取叶片信息，然后扫描得到的叶片图像经过中央控制模块的拼合、正规化、平滑化、二值化和噪声处理等过程[12]，将处理完后的图像运用漫水填充算法，找出叶片内的所有有效像素点。则叶片面积(S)就是叶片内像素点个数(N)与单个像素点面积(s)的积，即S=Ns。各像素点间的最大距离即为叶片的长度，在与长度垂直的线中最长的即为叶片的宽度，周长即为图像最外围像素点间的连线的长度。

2.1 算法的实现

本文所述叶面积仪测量理论基础是基于漫水填充原理[13,14]，漫水填充(Floodfill)是一种比较常见的区域填充法，主要适用于图像内填充区域像素灰度值相近而其与非填充区像素灰度值相差较大的区域。其基本原理是，指定种子点(填充区内任一像素点)，然后比较与种子点相连通的像素点的灰度值，如果灰度值相近则将其填充(见图3)，然后将填充后的像素点作为新的种子点反复判断，直到找出所有图像内像素或达到图像边界。

图3 漫水填充原理

2.2 主要代码

while (points.Count> 0)

Point p = points.Pop();

img[p.Y, p.X] = fillColor;

if (p.X> 0 &&img[p.Y, p.X - 1] == backColor)

img[p.Y, p.X - 1] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X - 1, p.Y));

if (p.X

img[p.Y, p.X + 1] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X + 1, p.Y));

if (p.Y> 0 &&img[p.Y - 1, p.X] == backColor)

img[p.Y - 1, p.X] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X, p.Y - 1));

if (p.Y

img[p.Y + 1, p.X] = fillColor;

points.Push(new Point(p.X, p.Y + 1));

3 实验验证

对于本文所述的叶面积仪实际测量效果，本文采用实验对比，即对不同形状的叶片采用传统叶面积测量方法和本文所述的叶面积法对比，并以图像处理法的结果为基准。另外为检测所述叶面积仪的测量范围，本文采用叶面积仪法和图像处理法对不同长宽的10片竹叶进行了对比试验。

3.1 实验材料

取不同叶形的叶片各10片，其中带形叶(也叫线形，叶片狭长，长度约为宽度的5倍以上)10片，扇形叶10片，椭圆形叶10片，共计30片。其中带形叶选用竹叶，扇形叶选用银杏树叶，椭圆形叶选用樟树叶。

3.2 测量方法

(1)称重法。称重法包括打孔称重法和纸板称重法，打孔称重法即通过在叶片上打孔，称量孔的重量，然后通过孔的面积换算出叶片面积；纸板称重法则用质地均匀的纸来替代孔从而避免叶片重量分布不均的影响，本文采用纸板称重法来测算面积。

将叶片平铺在质地均匀的A4纸上，用铅笔沿叶边缘准确地描绘出叶片并用剪刀剪下叶片纸样，称量叶片纸样和A4纸质量，则叶片面积(S)=叶片样纸质量/A4纸质量×21×29.7 cm2。

(2)坐标纸法。将叶片平铺于一定大小的方格纸(最小方格的规格为1 mm×1 mm)上，用铅笔指出叶片图形，或将透明方格纸(膜)平压在叶片上，统计叶片(图形)所占方格数(叶缘处达到或超过半格的则计数，不足半格的舍去)。则叶面积(S)=方格数×每个小方格面积。

(3)图像处理法。利用扫描仪或数码相机获取叶片图像，形成指定存储格式(JPG)的图像文件，采用Adobe Photoshop等图像处理软件调入图像文件，用套索工具选取叶片轮廓，在图像菜单直方图中查取叶片的像素个数，依据分辨率计算单个像素的面积，像素数乘以单个像素的面积得出叶片的面积。

将实验所测得的叶面积数据导入到spss软件中进行相关性分析。采用Excel 软件整理和统计分析数据，并作表、作图。

4 结果分析

4.1 不同测量方法准确性比较分析

3种叶形各10片叶片分别采用称重法、坐标纸法、图像处理法、叶面积仪法进行测量，并以图像处理法作为基准，测量结果见图4～图6。3种叶片形状差异较大，不同测量方法测量的结果也存在一定的差异。在樟树和竹子的叶面积测量中平均叶面积表现为：坐标纸法>称重法>叶面积仪法>图像处理法，两种叶片测量的相对误差依次为8.9%、6.7%、0.37%和5.1%、4.8%、0.49%；在银杏的测量过程中表现为平均叶面积：称重法>坐标纸法>叶面积仪法>图像处理法，相对误差依次为13%、7.9%、0.55%。出现这一现象的主要原因为坐标纸法和称重法为人工测量方法，存在一定的人为误差，在不规则叶片测量，坐标纸法的误差更为明显。

图4 不同测量方法测定樟树叶面积

图5 不同测量方法测定竹叶叶面积

图6 不同测量方法测定银杏叶面积

4.2 叶面积仪可重现性分析

在3种叶形的叶片中各取一片作为可重现性分析对象，用叶面积仪分别重复测量10次叶面积，结果见图7。相同测量条件下，每次测得的叶面积也存在微小差异，其中叶面积仪在测量樟树叶面积时变异最小，变异系数仅为0.7%。曲线趋于水平，重现性很好。在测量竹叶和银杏时变异系数为1.4%和>1.6%。出现此现象的主要是由于实验材料导致的，试验中所用的竹叶和银杏树也都比较小，且大小变化较大。

图7 叶面积仪可重现性研究

4.3 不同测量方法相关性分析

以图像处理法测得的叶面积为标准，采用称重法、坐标纸法、叶面积仪法测得供试叶片面积，应用成对分析法对测量值进行相关分析，结果见表1～表3，这几种测量方法在实验所述的3种叶形的叶面积的测定中都表现出较高的相关性，均达到极显著水平，说明这几种方法都适用于叶面积的测量，同时也验证了本文所提叶面积仪的可行性。叶面积仪法和图像处理法的相关系数最大，高达0.999；称重法和图像处理法的相关系数其次，0.996左右；坐标法与图像处理法的相关系数相对小一些，约0.98。

表1 樟树叶面积不同测量方法相关性分析

表2 竹子叶面积不同测量方法相关性分析

表3 银杏叶面积不同测量方法相关性分析

4.4 叶面积仪测量范围研究

利用所述叶面积仪和图像处理法分别对10片不同大小的竹叶叶面积及长宽测量，以图像处理法为基准，定义叶片长宽为能刚好装下叶片的矩形的长和宽。2种方法测量的结果见表 4。结果表明，本文所述的叶面积仪在各种长宽条件下的精度都很好，但长度的测量普遍大于图像处理法的，主要由于图像处理法一般人为去除叶柄，而叶面积仪尤其是活体叶面积仪无法完全避免叶柄的影响，宽度的测量基本与图像处理法一致；由于仪器本身大小的限制，目前该仪器所能测量的最大宽度即为扫描仪的长度，约20 cm左右。对测量叶片的长度没有限制。

5 结语

本文提出了手持式活体叶面积仪，其测量原理采用漫水填充算法，采用单片机编程实现图像的采集、面积计算和数据传输。通过与传统叶面积测定方法对比分析，结果表明所述的叶面积仪在叶片面积测量过程中准确度较高，误差基本保持在0.55%左右。多次重复测量单一叶片面积，表明叶面积仪重现性极高，变异系数都低于5%。满足测量精度，对叶片长度和宽的测量也基本满足要求。由于仪器大小限制目前可测量最大宽度约20 cm左右，对叶片长度没要求，可以作为实际测量。但本文仅对3种叶形进行了实验，且并未分析叶片颜色对测量结果的影响。要想充分分析出该叶面积仪的性能还需要更进一步的讨论。