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        油菜莖稈微觀結(jié)構(gòu)圖像分析方法

        2019-08-31 11:33:27彭碧野劉泰格陳璺瑜尚治成張帥軍
        吉林農(nóng)業(yè) 2019年10期
        關(guān)鍵詞:顯微結(jié)構(gòu)圖像處理油菜

        彭碧野 劉泰格 陳璺瑜 尚治成 張帥軍

        摘要:秸稈的微觀結(jié)構(gòu)研究可以為作物的收獲和加工機(jī)械開發(fā)提供必要的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和理論依據(jù)。本文運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)油菜莖稈切面的顯微結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,無(wú)損測(cè)量莖稈橫截面的整體尺寸、莖稈半徑、表皮厚度、表皮總面積、木質(zhì)部面積等顯微結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:該方法可以準(zhǔn)確測(cè)量各種參數(shù),對(duì)油菜莖稈顯微結(jié)構(gòu)研究具有較好的實(shí)用價(jià)值

        關(guān)鍵詞:油菜;秸稈;顯微結(jié)構(gòu);圖像處理

        在實(shí)際生產(chǎn)中,倒伏成為制約機(jī)械化生產(chǎn)模式推行的主要因素。倒伏不僅導(dǎo)致油菜減產(chǎn),極大地影響油菜品質(zhì),還使機(jī)械化收割作業(yè)難以進(jìn)行,導(dǎo)致油菜生產(chǎn)效益受到嚴(yán)重影響【1】。研究結(jié)果表明,倒伏油菜莖稈中的維管束的形態(tài)和分布,皮層細(xì)胞的排列,細(xì)胞壁厚度,皮層細(xì)胞厚度等與油菜的抗倒伏能力有著一定的聯(lián)系【2】。汪燦等研究指出莖稈木質(zhì)素含量、機(jī)械組織層數(shù)、機(jī)械組織厚度、莖壁厚度、大維管束數(shù)目和維管束面積可以作為蕎麥莖稈抗倒伏能力的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)【3】。

        油菜莖稈相關(guān)性狀分析費(fèi)時(shí)費(fèi)力,嚴(yán)重制約了其遺傳改良的研究,急切需要高通量、平行性好、精確度高的自動(dòng)化分析系統(tǒng)。因此,本文基于數(shù)字圖像處理技術(shù),提出了整體尺寸、維管束面積、皮層厚度等顯微結(jié)構(gòu)的方法。

        1材料和方法

        1.1顯微圖像采集和算法開發(fā)平臺(tái)

        2018年5月在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)的校內(nèi)試驗(yàn)田,采集了“中雙6號(hào)”“大地55”“華油雜62號(hào)”等3個(gè)品種的油菜植株。每個(gè)品種取樣10根秸稈,截取地上部20cm長(zhǎng)的莖稈,每節(jié)手工制作2個(gè)切片(厚度約0 02mm),共計(jì)20個(gè)切片樣本。先使用5%濃度的對(duì)鉀苯酚一乙醇溶液浸泡1分鐘、再使用95%的濃鹽酸浸泡Imin,以對(duì)切片進(jìn)行染色。清洗染色的切片并晾干,置于載玻片上,放置在光學(xué)顯微鏡下觀察和拍照,圖片保存為JPG格式。圖像分辨率為1024 x 1280。本文算法開發(fā)和測(cè)試的平臺(tái)為通用計(jì)算機(jī)(i5 4200M 2.5GHz、8G DDR3內(nèi)存、250G三星固態(tài)硬盤、NVIDIA GeForce GT 755M顯卡)、Windows7專業(yè)版SP1和Matlab 2016a。

        1.2顯微圖像處理算法

        顯微圖像處理中的度量單位是像素,需要轉(zhuǎn)換為物理尺寸單位,本文中為微米(um)。標(biāo)尺物理長(zhǎng)度L,直線段的像素個(gè)數(shù)為No,尺寸轉(zhuǎn)換因子(單位um/pixel)計(jì)算公式如下:

        油菜莖稈橫截面結(jié)構(gòu)可分為表皮、皮層、表皮組織、薄壁組織、維管束、髓射線和髓部。其中維管束由外向內(nèi)還可細(xì)分為韌皮部、形成層和木質(zhì)部。甘藍(lán)型油菜莖稈的主要參數(shù)包括莖稈整體尺寸、莖稈半徑、表皮厚度、表皮總面積、木質(zhì)部面積等。如圖1所示,為算法流程和分步處理結(jié)果圖。先將RGB的彩色原圖像轉(zhuǎn)換為HSV格式,再在S通道進(jìn)行OTSU閾值分割得到去掉髓腔的灰度圖。該灰度圖作為掩膜對(duì)原圖進(jìn)行掩膜操作,得到去除了髓腔區(qū)域的圖像。該圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,再進(jìn)行OTSU閾值分割,提取最大連通域去掉內(nèi)部殘留得到最終的表皮的二值圖像。灰度圖減去二值圖像,即可得到內(nèi)部的木質(zhì)部區(qū)域;對(duì)二值圖像的內(nèi)部填充得到莖稈的整體區(qū)域,以計(jì)算莖稈截面的總面積。

        圖1莖稈顯微圖像處理與參數(shù)測(cè)量

        顯微參數(shù)的計(jì)算方法:整體尺寸,“填充內(nèi)部區(qū)域”結(jié)果圖像的面積;莖稈半徑,“最下包圍橢圓”結(jié)果圖像的擬合橢圓的長(zhǎng)短軸的平均值;表皮厚度,對(duì)“求最大連通域”結(jié)果圖像使用Canny算子提取邊緣并統(tǒng)計(jì)輪廓的長(zhǎng)度,擬合長(zhǎng)度最大的兩個(gè)輪廓時(shí)的擬合橢圓,再使用公式一計(jì)算表皮厚度,式中al、a2、b1、b2分別為兩個(gè)擬合橢圓的長(zhǎng)短軸長(zhǎng)度;表皮總面積,“求最大連通域”結(jié)果圖像的面積;木質(zhì)部面積,“OTSU閾值分割1”的區(qū)域面積減去表皮面積。

        2實(shí)驗(yàn)總結(jié)

        人工用畫圖軟件分別在復(fù)制的圖像中標(biāo)注出各測(cè)量目標(biāo),刪除目標(biāo)區(qū)域之外的背景,最后統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域的參數(shù)作為真實(shí)值。將人工測(cè)量結(jié)果與本文算法測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果表明,本文算法各項(xiàng)測(cè)量值的準(zhǔn)確度全部大于98 2%。該方法在作物的育種研發(fā)、遺傳改良等科研工作中具有重要的實(shí)用價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

        【1】文殊油菜倒伏影響因素及應(yīng)對(duì)策略【J】現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2016(15):58-60

        【2】姜維梅,徐春霄油菜莖的解剖結(jié)構(gòu)和倒伏關(guān)系的研究【J】浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版),2001 (04):87 - 90

        【3】汪燦朊仁武,袁曉輝,胡丹,楊浩,林婷婷蕎麥莖稈解剖結(jié)構(gòu)和木質(zhì)素代謝及其與抗倒性的關(guān)系[J】作物學(xué)報(bào)2014 (10):1846 -1856

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