发明名称 一种拟南芥叶片个数及叶片尖点到质心的距离的检测方法
摘要 一种拟南芥叶片个数及叶片尖点到质心的距离的检测方法,该方法具体包括:在拟南芥的种植盆中,放置标定板,利用相机采集拟南芥的RGB图像;对采集后的图像进行预处理,实现图像的自动校正和标定,其中图像校正是为了校正图像的畸变,图像标定是为了获得单位像素的真实尺寸;对预处理后的图像进行分割,将拟南芥与背景分割,从图像中提取出来;分割出拟南芥图像之后,提取拟南芥的叶片个数,并计算每个叶片尖点到质心的距离。表性参数每个叶片尖点到质心的距离用于反映每个叶片的大小,植物的叶片个数及每个叶片的大小既可以定量地描述拟南芥的生长情况。通过这些表型参数描述不同基因的拟南芥在叶片生长情况上面的差异,从而可以推断出不同基因的功能及对拟南芥植物的影响。
申请公布号 CN103489192B 申请公布日期 2017.01.11
申请号 CN201310456191.8 申请日期 2013.09.30
申请人 北京林业大学 发明人 张俊梅;田野;柯秋红;聂凤梅
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种拟南芥叶片个数及叶片尖点到质心的距离的检测方法,包括以下步骤:S1.在拟南芥的种植盆中,放置标定板,利用相机采集拟南芥的RGB图像;S2.对采集后的图像进行预处理,实现图像的自动校正和标定,其中图像校正是为了校正图像的畸变,图像标定是为了获得单位像素的真实尺寸;步骤S2包括定位黑白棋盘格、角点检测、图像校正和图像标定;所述定位黑白棋盘格包括以下步骤:根据RGB特征中的蓝色分量,提取蓝色边框;对图像的内部进行孔洞填充,再减去原来的蓝色边框图像,得到新图像;对新图像进行开运算,去除噪点;再进行闭运算,连接断点,得到黑白棋盘格的区域;所述角点检测包括以下步骤:计算黑白棋盘格区域中的每一个点的水平方向和垂直方向上的一阶导数,得到三幅新图像:水平一阶导数的平方,垂直一阶导数的平方和两个一阶导数的乘积;用高斯滤波对三幅图像进行滤波,去除噪声;由上述三幅图像组成相关矩阵,计算准则函数,判断其中的像素点是否为角点;所述图像校正和图像标定包括以下步骤:通过角点检测得到棋盘格的每个正方形的顶点在图像中坐标,并根据其在真实世界中的空间位置关系,得到二者的变换矩阵;求取变换矩阵的逆,作用于图像,实现图像校正;通过角点坐标得到黑白棋盘格的总像素个数,并根据它的真实尺寸,得到单位像素的真实尺寸;S3.对预处理后的图像进行分割,将拟南芥与背景分割,从图像中提取出来;步骤S3包括图像初分割和去除噪点;所述图像初分割包括以下步骤:对每个像素的RGB值进行归一化获得rgb,提取3g‑2.4r‑b的色差图,用0作为阈值对图像进行二值化;将结果减去原来检测出的蓝色边框区域,判断所获前景区域像素的G的灰度值是否大于50,若是,则保留,否则去除;提取前景连通区域中的具有最多像素的区域,即为植物区域;所述去除噪点包括以下步骤:对所得图像进行开运算,得到新的图像,其将只保留大叶片区域和植物的中心区域,而去除图像中的细节部分,包括植物的茎和叶片周围的噪点;对去除的细节部分的各个连通区域计算其像素个数,像素个数小于12的直接去除,像素个数大于等于12的连通区域,分别单独与开运算得到的新图像叠加,再计算叠加后图像中的区域个数,如果区域个数减少,说明该连通区域是茎,必须保留,否则,如果叠加后图像中的区域个数增加或者不变,则说明该连通区域是叶片周围的噪点,必须去除;判断完所有的细节部分后,将保留的所有连通区域全部与开运算得到的新图像叠加,得到最终的植物区域;S4.分割出拟南芥图像之后,提取拟南芥的叶片个数,并计算每个叶片尖点到质心的距离;步骤S4具体包括如下步骤:S4.1对植物区域的孔洞进行填充,计算区域的质心;S4.2通过轮廓查找算法,提取填充后的植物区域的外轮廓点;S4.3计算每个外轮廓点到植物区域质心的距离,从而将2维(2D)图像变成1个1D信号;S4.4对S4.3中所述的1D信号进行数据点镜像填充,使其扩展到2的整数次幂倍,得到新的1D信号;S4.5对S4.4得到的1D信号进行4层Haar小波分解,提取第4层与S4.3中所述的1D信号长度相同的小波系数;S4.6查找小波系数中的正过零点,即某个点的前一个点小于0而后一个点大于0,这些正过零点表示的是S4.3中所述的1D信号的局部最大值;对于单个叶片而言,其叶片尖点距离植物区域的质心最远,即1D信号的局部最大值是每个叶片的尖点;故通过查找1D信号的局部最大值就可获得植物的叶片个数;S4.7计算图像中每个叶片的尖点到质心的长度,将长度的像素个数与图像标定步骤得到的单位像素的真实长度相乘,得到每个叶片的尖点到质心的真实距离。
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