于可心，刘梦菂

（南京林业大学生物与环境学院，江苏 南京210037）

叶片是植物光合作用的主要器官，其中叶脉承担着运输水分、养分和光合产物的重要任务。对叶脉的脉络模式、拓扑结构与其功能间相互关系的研究具有重要生态学意义，但由于叶脉提取难度的限制，当前的理论成果尚不成熟，相关研究难以突破。

传统的叶脉提取方法是利用Sobel算子提取叶脉边缘信息，其主要原理是检测图像中灰度值发生跳变的像素区域。对于叶片而言，叶边缘和脉络是重要的特征信息，一些脉络属于边界像素，但部分脉络的像素灰度变化平缓；同时脉络的像素宽度较窄，通常只有几个像素。因此，运用传统的边缘检测方法经常无法得到令人满意的结果。李灿灿等提出一种基于改进的Sobel算子和色调信息相结合的叶脉提取方法。但该方法不适用于没有图像分析经验的研究人员，且不能大量处理叶脉材料。有学者提出，使用色调和强度信息的快速叶脉提取方法，该方法将叶片图像分为叶脉与叶肉颜色有明显差别和无明显差别两类，有显著差异的叶片图像可以在HIS（Hue Saturation Intensity）颜色空间下使用色调信息进行提取，无显著差异的叶片图像则需要同时使用色调和强度信息，该方法能提高叶脉提取的速度。但该方法不能明显区分颜色是否有显著差异，需要人工辅助。

Michelia figo