李秋洁，杨远明，袁鹏成，薛玉玺

(南京林业大学机械电子工程学院，南京 210037)

叶片是农作物生产有机养料及光合作用的主要部分，其大小是衡量作物长势、产量的重要指标，也是农作物病虫害检测与培育管理的主要依据[1-2]，因此，快速、准确地测量植物叶面积在现代化农业生产中具有重要意义[3-5]。

传统叶面积测定方法有方格法、复印称质量法、回归方程法、叶面积仪测量法等[6]。方格法与复印称重法精度较高，但操作复杂，回归方程法操作简单，但精度不高，叶面积仪成本较高。随着计算机技术的发展，基于图像处理的叶面积测量的方法得到了迅速的发展[7-8]，广泛应用于水稻[9]、小麦[10]、玉米[11]等农作物的叶面积测量及经济林的叶面积测量[12]。近年来，研究者们将叶面积图像测量方法与智能手机结合[13-14]，具有测量方式灵活、准确快速、操作简单及便于携带等优点。

从图像中分割出叶片是叶面积测定的关键步骤，已有方法主要采取以下两种手段：1)通过在RGB、YCbCr等颜色空间检测绿色像素来提取叶片区域[11,13-14]；2)将图像灰度化后采用阈值法、分水岭等图像分割算法提取叶片区域[15]。上述方法对拍摄光照环境要求较高，不能适用于低光照、不均匀光照等复杂光照拍摄环境。

针对复杂光照环境下的图像叶面积测量问题，笔者提出一种基于饱和度分割的图像叶面积测量方法，在低照度、存在光斑阴影时能够稳定地提取叶片区域，同时，通过透视畸变校正实现一定角度范围内的倾斜拍摄。……