田孟祥+張時龍+何友勛+余本勛+葉永印

摘要：谷粒計數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對目前水稻谷粒人工計數(shù)和光電計數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)。試驗表明，該方法可實現(xiàn)水稻谷?？焖?、準確地自動計數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動強度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計數(shù)方法，有很強的實用性和重要推廣意義。

關鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動計數(shù)

中圖分類號： S126文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項目：貴州省科技廳重大專項（編號：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計劃（編號：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農業(yè)科學研究所項目（編號：[2012]3）。

作者簡介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進行大批量的考種，其中谷粒計數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進行穗粒數(shù)、千粒重測定的組成部分。目前谷粒計數(shù)普遍采用人工計數(shù)方法或使用半自動光電計數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點。經過不斷實踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的快速、高效水稻谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件進行分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)，大大減輕了操作者勞動強度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對該方法進行詳細介紹，旨在為水稻谷?？挤N研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動計數(shù)平臺搭建MATLAB即矩陣實驗室（Matrix Laboratory），由美國新墨西哥大學創(chuàng)建，最初只能進行簡單的矩陣運算，經過不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強數(shù)值計算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國際公認優(yōu)秀科技應用軟件。MATLAB 具有很強的開放性和適應性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號處理工具箱、神經網絡工具箱等，極大地方便了不同學科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學表達式來表達問題和求解，使其越來越受到國內外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺等搭建了水稻谷粒自動計數(shù)平臺，該平臺各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺調試好后，在LED拷貝臺上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內，啟動攝像頭的拍照功能，對谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗需要，先后對圖像進行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷?？s小，使得粘連谷粒分離，確保計數(shù)的準確性。最后為連通域計數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫成MATLAB程序代碼如下。

2結果與分析

運行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進行多次測試，結果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動地統(tǒng)計出谷粒數(shù)，統(tǒng)計數(shù)目與實際相符，準確率高達100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計數(shù)量的準確性，然而準確的圖像分割需要有良好的圖像質量，即背景與目標有明顯的色調區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺上可達到試驗目的，如沒有LED拷貝臺，可用白紙?zhí)娲?，必要時須補充光照以確保背景與目標區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時谷?？烧尺B，但不能重疊，否則會影響統(tǒng)計的準確性。圖3為按照本試驗程序將原始谷粒圖像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實際數(shù)目相符。

從圖3可見，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對縮小而成功實現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計準確性，從某種角度上說，也減輕了操作者的勞動強度。

利用MATLAB圖像處理技術進行水稻谷粒計數(shù)既快速，又準確。值得一提的是，對于固定平臺，該程序具有相對的穩(wěn)定性，一次調試多次使用；當平臺變動時，只須對該程序稍調整參數(shù)即可。因此對于固定平臺，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進行谷粒計數(shù)時，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計數(shù)，實現(xiàn)批量水稻谷?？挤N。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱與程序中讀入圖像名稱一致，否則程序無法讀入目標圖像，導致程序運行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時間，拍照后即可進行處理，大大提高了考種效率。

3結論與討論

水稻谷粒計數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計數(shù)進度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關注的問題。已報道的水稻考種谷粒計數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復雜、準確度不高等問題，實用性有限。通過探索實踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術的水稻谷粒自動計

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺，快速獲取圖像，調用軟件或工具箱函數(shù)并進行適當修正組成圖像處理程序，程序開發(fā)簡單且具有相對的固定性，一次成型多次受益，方便、實用，只須放置稻谷，拍照并運行程序就可完成計數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單?；蛘尺B谷粒，均能進行準確、自動計數(shù)，準確率高達100%。該方法大大減輕了考種勞動強度，也彌補了人的精神及視覺容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計數(shù)，具有很高的使用價值和重要的推廣意義。

參考文獻：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術300問[M]. 北京：中國農業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學圖像處理中的應用[J]. 醫(yī)學信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱重法快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國農技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實粒數(shù)統(tǒng)計方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.

摘要：谷粒計數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對目前水稻谷粒人工計數(shù)和光電計數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)。試驗表明，該方法可實現(xiàn)水稻谷?？焖佟蚀_地自動計數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動強度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計數(shù)方法，有很強的實用性和重要推廣意義。

關鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動計數(shù)

中圖分類號： S126文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項目：貴州省科技廳重大專項（編號：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計劃（編號：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農業(yè)科學研究所項目（編號：[2012]3）。

作者簡介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進行大批量的考種，其中谷粒計數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進行穗粒數(shù)、千粒重測定的組成部分。目前谷粒計數(shù)普遍采用人工計數(shù)方法或使用半自動光電計數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點。經過不斷實踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的快速、高效水稻谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件進行分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)，大大減輕了操作者勞動強度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對該方法進行詳細介紹，旨在為水稻谷?？挤N研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動計數(shù)平臺搭建MATLAB即矩陣實驗室（Matrix Laboratory），由美國新墨西哥大學創(chuàng)建，最初只能進行簡單的矩陣運算，經過不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強數(shù)值計算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國際公認優(yōu)秀科技應用軟件。MATLAB 具有很強的開放性和適應性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號處理工具箱、神經網絡工具箱等，極大地方便了不同學科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學表達式來表達問題和求解，使其越來越受到國內外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺等搭建了水稻谷粒自動計數(shù)平臺，該平臺各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺調試好后，在LED拷貝臺上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內，啟動攝像頭的拍照功能，對谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗需要，先后對圖像進行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷粒縮小，使得粘連谷粒分離，確保計數(shù)的準確性。最后為連通域計數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫成MATLAB程序代碼如下。

2結果與分析

運行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進行多次測試，結果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動地統(tǒng)計出谷粒數(shù)，統(tǒng)計數(shù)目與實際相符，準確率高達100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計數(shù)量的準確性，然而準確的圖像分割需要有良好的圖像質量，即背景與目標有明顯的色調區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺上可達到試驗目的，如沒有LED拷貝臺，可用白紙?zhí)娲?，必要時須補充光照以確保背景與目標區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時谷粒可粘連，但不能重疊，否則會影響統(tǒng)計的準確性。圖3為按照本試驗程序將原始谷粒圖像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實際數(shù)目相符。

從圖3可見，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對縮小而成功實現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計準確性，從某種角度上說，也減輕了操作者的勞動強度。

利用MATLAB圖像處理技術進行水稻谷粒計數(shù)既快速，又準確。值得一提的是，對于固定平臺，該程序具有相對的穩(wěn)定性，一次調試多次使用；當平臺變動時，只須對該程序稍調整參數(shù)即可。因此對于固定平臺，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進行谷粒計數(shù)時，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計數(shù)，實現(xiàn)批量水稻谷?？挤N。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱與程序中讀入圖像名稱一致，否則程序無法讀入目標圖像，導致程序運行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時間，拍照后即可進行處理，大大提高了考種效率。

3結論與討論

水稻谷粒計數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計數(shù)進度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關注的問題。已報道的水稻考種谷粒計數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復雜、準確度不高等問題，實用性有限。通過探索實踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術的水稻谷粒自動計

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺，快速獲取圖像，調用軟件或工具箱函數(shù)并進行適當修正組成圖像處理程序，程序開發(fā)簡單且具有相對的固定性，一次成型多次受益，方便、實用，只須放置稻谷，拍照并運行程序就可完成計數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單?；蛘尺B谷粒，均能進行準確、自動計數(shù)，準確率高達100%。該方法大大減輕了考種勞動強度，也彌補了人的精神及視覺容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計數(shù)，具有很高的使用價值和重要的推廣意義。

參考文獻：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術300問[M]. 北京：中國農業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學圖像處理中的應用[J]. 醫(yī)學信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱重法快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國農技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實粒數(shù)統(tǒng)計方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.

摘要：谷粒計數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對目前水稻谷粒人工計數(shù)和光電計數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)。試驗表明，該方法可實現(xiàn)水稻谷粒快速、準確地自動計數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動強度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計數(shù)方法，有很強的實用性和重要推廣意義。

關鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動計數(shù)

中圖分類號： S126文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項目：貴州省科技廳重大專項（編號：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計劃（編號：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農業(yè)科學研究所項目（編號：[2012]3）。

作者簡介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進行大批量的考種，其中谷粒計數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進行穗粒數(shù)、千粒重測定的組成部分。目前谷粒計數(shù)普遍采用人工計數(shù)方法或使用半自動光電計數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點。經過不斷實踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術的快速、高效水稻谷粒自動計數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應用軟件進行分析處理，可實現(xiàn)谷粒自動計數(shù)，大大減輕了操作者勞動強度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對該方法進行詳細介紹，旨在為水稻谷?？挤N研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動計數(shù)平臺搭建MATLAB即矩陣實驗室（Matrix Laboratory），由美國新墨西哥大學創(chuàng)建，最初只能進行簡單的矩陣運算，經過不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強數(shù)值計算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國際公認優(yōu)秀科技應用軟件。MATLAB 具有很強的開放性和適應性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號處理工具箱、神經網絡工具箱等，極大地方便了不同學科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學表達式來表達問題和求解，使其越來越受到國內外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺等搭建了水稻谷粒自動計數(shù)平臺，該平臺各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺調試好后，在LED拷貝臺上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內，啟動攝像頭的拍照功能，對谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗需要，先后對圖像進行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷粒縮小，使得粘連谷粒分離，確保計數(shù)的準確性。最后為連通域計數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫成MATLAB程序代碼如下。

2結果與分析

運行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進行多次測試，結果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動地統(tǒng)計出谷粒數(shù)，統(tǒng)計數(shù)目與實際相符，準確率高達100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計數(shù)量的準確性，然而準確的圖像分割需要有良好的圖像質量，即背景與目標有明顯的色調區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺上可達到試驗目的，如沒有LED拷貝臺，可用白紙?zhí)娲?，必要時須補充光照以確保背景與目標區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時谷?？烧尺B，但不能重疊，否則會影響統(tǒng)計的準確性。圖3為按照本試驗程序將原始谷粒圖像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實際數(shù)目相符。

從圖3可見，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對縮小而成功實現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計準確性，從某種角度上說，也減輕了操作者的勞動強度。

利用MATLAB圖像處理技術進行水稻谷粒計數(shù)既快速，又準確。值得一提的是，對于固定平臺，該程序具有相對的穩(wěn)定性，一次調試多次使用；當平臺變動時，只須對該程序稍調整參數(shù)即可。因此對于固定平臺，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進行谷粒計數(shù)時，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計數(shù)，實現(xiàn)批量水稻谷?？挤N。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱與程序中讀入圖像名稱一致，否則程序無法讀入目標圖像，導致程序運行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時間，拍照后即可進行處理，大大提高了考種效率。

3結論與討論

水稻谷粒計數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計數(shù)進度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關注的問題。已報道的水稻考種谷粒計數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復雜、準確度不高等問題，實用性有限。通過探索實踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術的水稻谷粒自動計

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺，快速獲取圖像，調用軟件或工具箱函數(shù)并進行適當修正組成圖像處理程序，程序開發(fā)簡單且具有相對的固定性，一次成型多次受益，方便、實用，只須放置稻谷，拍照并運行程序就可完成計數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單?；蛘尺B谷粒，均能進行準確、自動計數(shù)，準確率高達100%。該方法大大減輕了考種勞動強度，也彌補了人的精神及視覺容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計數(shù)，具有很高的使用價值和重要的推廣意義。

參考文獻：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術300問[M]. 北京：中國農業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學圖像處理中的應用[J]. 醫(yī)學信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱重法快速測算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國農技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實粒數(shù)統(tǒng)計方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.