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        不同生長年限林下山參的數(shù)字圖像處理研究

        2016-03-26 03:48:39石磊徐世義翟菲慕善學(xué)徐偉陳羽
        特產(chǎn)研究 2016年1期
        關(guān)鍵詞:集安長軸年限

        石磊,徐世義,翟菲,慕善學(xué),徐偉,陳羽

        (沈陽藥科大學(xué),沈陽?110016)

        人參為五加科植物人參(PanaxginsengC.A.Mey.)的干燥根及根莖。由于生長環(huán)境不同,人參的性狀特征差異較大,形態(tài)上存在明顯的區(qū)別,故有野山參、林下山參、趴貨、園參等許多種類[1]。由于野山參資源稀少,林下山參的種植漸成規(guī)模并大量進(jìn)入市場,且生長年限超過15年的林下山參已經(jīng)接近野山參的水平[2],成為高檔人參的主流品種,生長年限已成為衡量林下山參商品價值的主要因素之一。目前,對林下山參生長年限的識別僅靠傳統(tǒng)的經(jīng)驗估算,即使具有一定實踐經(jīng)驗的人也很難準(zhǔn)確識別,且易出現(xiàn)爭議。因此,人參市場急需一種快速、客觀、準(zhǔn)確的方法識別林下山參的生長年限。利用圖像處理技術(shù)對農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)字化識別的研究較多,目前已經(jīng)在很多農(nóng)作物上得到了應(yīng)用,如甘薯、花生等[3,4]。對人參進(jìn)行相關(guān)的研究未見國內(nèi)、外文獻(xiàn)報道。本實驗采用Matlab對集安地區(qū)不同生長年限林下山參的數(shù)字化信息進(jìn)行提取,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫模型,摸索不同生長年限林下山參性狀特征的變化規(guī)律,為今后進(jìn)行林下山參的生長年限數(shù)字化鑒別研究奠定基礎(chǔ)。

        1 儀器與材料

        佳能6D數(shù)碼相機(日本佳能公司);戴爾Inspiron靈越14 7000(INS14PD-1848R)[戴爾(中國)有限公司];Matlab 2014a(美國MathWorks公司)。

        林下山參,參齡11年、13年、15年、20年各40支,產(chǎn)自吉林省集安市清河鎮(zhèn)烏拉山參場,原始播種為二馬牙類型,經(jīng)沈陽藥科大學(xué)孫啟時教授鑒定為林下山參。

        2 方法

        2.1 圖像采集

        相機與林下山參保持50cm的距離,在自然光的陰面采集圖像[5],紅色背景。

        2.2 圖像處理

        2.2.1圖像灰度化處理采集的林下山參原始圖像屬于24位真彩圖,含有RGB 3個分量。為了減少后續(xù)處理計算量,對其進(jìn)行灰度化處理。圖像灰度化是圖像增強的一種手段,可使圖像動態(tài)范圍加大,使圖像對比度擴展,圖像更加清晰,特征更加明顯[6]。在Matlab數(shù)字圖像處理工具箱中有自帶的函數(shù)rgb2gray可以將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,其調(diào)用格式為I=rgb2gray(RGB)。

        2.2.2灰度化圖像二值化處理要提取圖像中的數(shù)字特征信息,需要把林下山參灰度圖片進(jìn)一步進(jìn)行二值化處理,Matlab數(shù)字圖像處理工具箱中自帶函數(shù)im2bw可以完成二值圖像轉(zhuǎn)化,其調(diào)用格式為BW=im2bw(I,LEVEL)?!癓EVEL”的取值范圍是0~1,其取值的大小直接影響二值圖的效果,灰度直方圖中2個波峰之間的波谷對應(yīng)的橫坐標(biāo)為“LEVEL”的最佳值。以參齡20年的林下山參為例,灰度直方圖波谷對應(yīng)的橫坐標(biāo)為70,歸一化后的值為0.45,所以該二值圖的“LEVEL”值為0.45(圖1)。從圖1可以看出,該二值圖輪廓清晰。

        a.灰度直方圖;b.二值圖 a.Gray histogram;b.Binary Image

        2.3 特征提取

        2.3.1形狀特征①蘆:F1:蘆最長軸與最短軸的比值,體現(xiàn)蘆的粗細(xì);F2:蘆最長軸與園蘆長軸的比值,體現(xiàn)園蘆所占的比例。Fl、F2的特征綜合反映林下山參的生長年限。②體:F3:根主體的長、寬比,體現(xiàn)是“順體”還是“橫體”;F4:根主體最長軸與蘆長軸的比值。F3、F4特征綜合反映林下山參體的靈活性。③須:F5:須的最長軸與根主體最長軸的比值。

        采用最小矩形法,通過不斷旋轉(zhuǎn)來尋找圖像輪廓的最小外接矩形,在每次旋轉(zhuǎn)的圖像中,進(jìn)行行掃描和列掃描。如從左至右列掃描時,當(dāng)碰到第一個像素的RGB值不是(255,255,255)時,可以確定為最左邊界點,記錄此列值;同理得出最右邊界點,記錄列值,計算兩列值差值即為最小矩形長值,同理得出寬值。形狀特征信息見表1。

        表1不同生長年限集安地區(qū)林下山參形狀特征信息

        Table 1Shape feature informations of mountain cultivated ginseng with different growth preiods in Ji’an

        表2不同生長年限集安地區(qū)林下山參紋理特征信息

        Table 2Texture feature informations of mountain cultivated ginseng with different growth preiods in Ji’an

        2.4 支持向量機識別

        支持向量機(SVM)針對“二類模式”識別效果較好[8]。為增強實時性,選取基于RBF核函數(shù)的支持向量機,實現(xiàn)最佳性能。令U∈Rn,V∈Rn,g∈Rn,則RBF核函數(shù)定義為:K(U,V)=exp(-g-U-V-2)。其中:R表示向量空間,g為核函數(shù)的參數(shù)。

        3 結(jié)果

        不同生長年限集安林下山參形狀特征、紋理特征集F∈(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)11),作為識別集安地區(qū)林下山參屬性集,給出不同生長年限集安地區(qū)林下山參的置信區(qū)間,對樣本進(jìn)行生長年限判別。樣本為11年、13年、15年、20年生林下山參各40幅,以隨機抽取的方式各選取20幅,共80幅的圖像作為構(gòu)建支持向量機的訓(xùn)練樣本,其余各20幅,共80幅作為測試樣本。支持向量機的輸入為11個特征,進(jìn)行林下山參生長年限判別,結(jié)果見表3。

        表3集安地區(qū)林下山參生長年限判別結(jié)果

        Table 3Growth period identification result of mountain cultivated ginseng in Ji’an

        由表3數(shù)據(jù)可知,采用支持向量機方法對林下山參生長年限進(jìn)行判別,在訓(xùn)練樣本和測試樣本均為20幅的情況下,其判別率均達(dá)到較為滿意的效果,林下山參生長年限的判別率平均為88.75%。

        4 討論

        4.1 由于本實驗首次采用Matlab軟件對不同生長年限林下山參進(jìn)行數(shù)字化信息提取研究。因此,為了驗證本實驗的可行性,只選擇了集安地區(qū)林下山參(種子為二馬牙類型)的4種不同生長年限的林下山參,具有一定的局限性,只是初淺的嘗試,實驗結(jié)果是在已知林下山參生長年限情況下的判斷,不是對未知林下山參生長年限的識別。而不同產(chǎn)地、不同品種的林下山參其蘆長比、體態(tài)、色澤等指標(biāo)與其生長的環(huán)境、土壤類型相關(guān)性較大,情況較為復(fù)雜。如何拓展本實驗在所有產(chǎn)地的林下山參進(jìn)行生長年限的識別,還需進(jìn)行深入研究。

        4.2 本實驗在集安烏拉山參場采集林下山參時發(fā)現(xiàn),相同年限的林下山參生長在不同樹種、郁閉度、坡向其顏色特征也有差別。因此,色澤不易作為林下山參生長年限識別的指標(biāo),可作為不同類型人參的鑒別指標(biāo)。

        4.3 本實驗在自然光的陰面采集圖像,采集圖像方法簡單,實驗提取的形態(tài)特征信息均為比值,不會因采集到的圖像大小而影響計算結(jié)果,可穩(wěn)定表現(xiàn)林下山參的形態(tài)特征。

        [1]徐世義,李可欣,史德武,等.野山參、林下山參、趴貨、園參性狀及顯微特征的研究[J].中草藥,2013,44(16):2304-2307.

        [2]趙亞宏,孫文采.集安市清河鎮(zhèn)林下山參考察報告[J].人參研究,2012,(4):45-47.

        [3]Tsakama M,Mwangwela A M,Manani T A,et al.Physicochemical and pasting properties of starch extracted from eleven sweet potato varieties[J].African Journal of Food Science and Technology,2010,1(4):90-98.

        [4]杜曉晨,張幸,陸國權(quán).基于圖像處理的甘薯種類識別方法研究[J].中國糧油學(xué)報,2014,29(11):118-122.

        [5]羅雪寧,彭云發(fā),代希君,等.基于MATLAB的紅棗圖像處理研究[J].農(nóng)機化研究,2015,(3):183-186.

        [6]張俊杰,劉治遠(yuǎn),楊藝,等.基于MATLAB平臺吸蟲蟲卵圖像自動識別研究[J].中國數(shù)字醫(yī)學(xué),2014,9(9):105-108.

        [7]劉仲鵬,李文華.基于圖像處理和特征優(yōu)選的玉米品質(zhì)識別[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,43(3):382-385.

        [8]劉麗娟,劉仲鵬,程芳.玉米生長期葉部病害圖像識別預(yù)處理研究[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,42(10):91-94.

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