趙瑛琦　肖江

摘 要 生物散斑是激光照射在生物體表面產生的散斑現(xiàn)象。生物散斑的變化與生物體內的某些性質相關，因而作為一種新型檢測技術被廣泛研究。生物散斑具有非接觸、無創(chuàng)傷、高精度、高靈敏度、抗干擾能力強和操作簡單等優(yōu)點，在農林業(yè)上得到了廣泛應用。運用激光散斑技術測量麻皮豌豆種子活力，通過時間對比分析法（LSTCA）處理部分散斑圖像，得到不同的散斑值曲線，將結果與栓皮櫟種子實際發(fā)芽結果對比，結果表明：利用散斑值曲線無損快速區(qū)分栓皮櫟種子的活力可以實現(xiàn)。

關鍵詞 激光散斑；種子活力檢測；時間對比分析法；圖像處理

中圖分類號：S643.3；TP391.4 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2017.24.068

散斑現(xiàn)象最早被發(fā)現(xiàn)于1960年，即激光器被發(fā)明出來不久，人們發(fā)現(xiàn)被激光器照射的物體表面呈現(xiàn)顆粒結構，這種顆粒狀態(tài)被稱為激光散斑[1]。在最開始，人們將這種顆粒狀態(tài)當作光學系統(tǒng)圖像中的“噪聲”，一度想盡辦法消滅它們，然而隨著科技的發(fā)展，散斑現(xiàn)象在很多領域大展拳腳。激光散斑技術自引入以來，便被飛速的研究和利用，人們在傳統(tǒng)的五種方法（GD、IM、FUJII、LSTCA、LSSCA）的基礎上不斷改進，研究出了可以提高運算速度并提高精度的各種方法[2]。植物種子無損檢測作為一個對農作物產量和銷售有著很大影響意義的指標，引入激光散斑技術對其有著重要的意義[3]。本文利用LSTCA算法對豌豆種子進行實驗，得出結論。

1 材料與方法

LSTCA法的定義式為：

（1）

式中，i，j為點的位置坐標，t為某一曝光時刻，其取值范圍為t0～T；x為元素的灰度值，N為曝光圖像的總數(shù)，為所有圖像中該點的灰度值的平均值。LSTCA法和LSSCA法所使用的統(tǒng)計公式相同，都是用標準差和平均值的比值作為所求的對比值；不同點在于：LSSCA法是采用小窗口進行劃分，求得每一個窗口的對比值，而LSTCA法是對確定點的每張圖中的數(shù)據(jù)進行處理，因此這個方法不能夠做到實時處理[5]。

將豌豆種子分為5個活力等級，每個等級50粒，共250粒實驗樣本?；罘N子組不做任何處理，其他4組放到老化箱中進行人工老化。具體步驟為：保持老化箱溫度60 ℃，時間分別控制在3、6、9 h，最后一組為100 ℃，老化時間為10 h，即為死種子。然后開始采集圖像。

250粒種子放入培養(yǎng)皿中培養(yǎng)。保持培養(yǎng)皿濕度，并保證光照和25 ℃的室溫，每隔1 h采集一次圖像，圖像為512幀的視頻。第一天從9：00—21：00，共采集12次視頻，之后兩天在9：00和21：00各采集一次，共采集16次視頻。

2 圖像采集

實驗采用反射型試驗裝置，利用氦氖激光器發(fā)射光源，通過透鏡將光線擴束，調整反射鏡的位置，使得光線反射到實驗樣本上。CCD攝像機位于樣本正上方，負責采集圖片，并上傳到其連接的上位機。原理如圖1所示。

實驗過程中每段視頻規(guī)格為512幀，達到幀數(shù)自動停止。利用avi轉成jpg圖像，即每個視頻得到512張圖片，然后將散斑圖轉化為計算時所需要的灰度圖，圖2為實驗采集的可見光圖片和散斑圖片。

3 數(shù)據(jù)處理

為了更好地提取種子區(qū)域的二值圖，需要將原來的散斑圖進行處理，去掉可能對提取有干擾的噪點。預處理過程如圖3所示。

程序運行結束后，所有的散斑值都保存在Excel表格中，根據(jù)這些數(shù)據(jù)開始繪制每一種種子的特性曲線。按照種子的根長將種子的活力分為5個等級，等級1活力值最低，等級5活力值最高。并將散斑值化為1～100之內的數(shù)值，畫出時間對比分析方法下的折線圖如圖4所示。

參考文獻

[1]王佩斯，畢昆.基于激光散斑檢測玉米種子活力方法的研究[J].應用激光，2011，31（6）：473-477.

[2]Yang O， Cuccia D， Choi B. Real-time Blood Flow Visualization Using the Graphics Processing Unit[J].Journal of Biomedical Optics，2011，16（1）：016009.

[3]Dunn A.K.， Bolay H.，Moskowitz M.A.，et al. Dynamic Imaging of Cerebral Blood Flow Using Laser Spckle[J].J. Cereb. Blood Flow Metab.， 2001，21（3）：195-201.

[4]Le T.M.， Paul J.S.， Al-Nashash H.， et al. New Insights into Image Processing of Cortical Blood Flow Monitor Using Laser Speckle Imaging[J].IEEE T.Med.Imaging，2007，26（6）：833-842.

[5]Braga RA.， Nobre CMB.， Costa AG.， et al.Evaluation of Activity through Dynamic Laser Spackle Using the Absolute Value of the Differences[J].Opt Commun，2011，28（4）：646-650.

（責任編輯：趙中正）endprint