摘 要：【目的】通過數(shù)字圖像處理技術來計算滁菊花盤和花蕊的面積，為滁菊分級劃分提供依據(jù)?！痉椒ā渴紫葘Σ杉降某請D像進行藍色通道灰度化處理；其次進行圖像分割，對分割后的圖像進行形態(tài)學處理，從而去除孔洞；最后分別用區(qū)域生長算法、差值運算分離出參考裝置區(qū)域、滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域，并統(tǒng)計各區(qū)域像素點的個數(shù)。由于參考裝置的面積已知，根據(jù)比例關系可計算出滁菊花盤面積和花蕊面積?！窘Y果】采用該方法計算出的滁菊花盤和花蕊面積準確，效率高?！窘Y論】該方法解決了人工計算滁菊花盤和花蕊面積存在的數(shù)據(jù)不可靠問題，具有重要的現(xiàn)實意義。

關鍵詞：滁菊；花盤；花蕊；面積

中圖分類號：TP391.41" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2023）13-0022-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.13.004

The Calculation Method of Flower Disk and Flower Core of Chuzhou Chrysanthemum Based on Digital Image Processing Technology

DING Haitao WU Bin LI Lanlan GONG Qiang

（School of Information Engineering，Chuzhou Polytechnic，Chuzhou 239000，China）

Abstract： [Purposes] The aim was to calculate the area of flower disc and stamen of Chuzhou Chrysanthemum morifolium by digital image processing technology， so as to provide basis for classification of Chuzhou Chrysanthemum morifolium. [Methods] Firstly， the collected Chuzhou chrysanthemum images were grayed by blue channel. Secondly， image segmentation is performed， and morphological processing is performed on the segmented image to remove holes. Finally， the reference device area， Chuzhou chrysanthemum disk area and stamen area were separated by region growing algorithm and difference operation respectively， and the number of pixels in each area was counted. Since the area of the reference device is known， the area of the flower disc and the area of the stamen can be calculated according to the proportional relationship.[Findings] The area of flower disc and stamen of Chuzhou Chrysanthemum calculated by this method was accurate and efficient. [Conclusions] This method solves the problem of unreliable data in manual calculation of the area of flower discs and stamens of Chuzhou Chrysanthemum morifolium， and has important practical significance.

Keywords： Chuzhou Chrysanthemum; flower disc; flower core;area

0 引言

滁菊是安徽省滁州市特產(chǎn)，同時滁菊也是中國國家地理標志產(chǎn)品，其藥用價值極高，具有疏風、清熱、明目、解毒等功效，種植范圍也十分廣泛。目前，國內對滁菊的研究主要集中在滁菊的化學成分、栽培技術、制茶工藝、藥用價值、食用價值等領域，如賈雨朦等［1］對滁菊酚類、多糖、類胡蘿卜素提取物抗氧化能力及含量進行研究，結果表明：滁菊的總酚和黃酮含量較高，要高于大洋菊等菊花，多糖和類胡蘿卜素含量較低；詹歌等［2］將HACCP體系引入到滁菊的熱泵干制工藝中，提高滁菊茶品質，助力滁州市地方經(jīng)濟發(fā)展；于云霞［3］從篩選優(yōu)質滁菊種苗開始，通過設定不同定植期、不同定植密度、不同摘心和抹芽方案，種植出富硒滁菊，運用生物炭來提高滁菊抗?jié)衬芰?，為生產(chǎn)出高產(chǎn)優(yōu)質的滁菊提供理論依據(jù)；翟果等［4］對觀賞菊識別進行研究，通過數(shù)字圖像處理技術對菊花品種進行識別，正確識別率在92%以上。滁菊具有很高的藥用價值和經(jīng)濟價值，如何選育出花盤、花蕊較大的品種，對增加滁菊的產(chǎn)量具有重要意義。針對上述問題，本研究通過數(shù)字圖像處理技術對滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域進行有效分離，并準確計算出對應區(qū)域的面積，對滁菊花形級別劃分具有重要意義，可為農(nóng)業(yè)專家選育滁菊新品種提供參考。

1 計算方法

1.1 藍色通道圖像提取

在RGB模型［5］中，每一種基色都有256個亮度等級，分別提取各通道圖像，并對其進行比較。由于采集到的滁菊圖像為全彩色圖像，圖像處理起來比較慢，通過分析滁菊圖像的特點，對滁菊圖像進行灰度化處理。滁菊圖像包括花盤和花蕊，花盤為玉白色，花蕊為金黃色。對采集到的彩色滁菊圖像直接進行灰度化處理，發(fā)現(xiàn)花蕊、花盤區(qū)域的灰度值差距不大，繼續(xù)對其進行圖像分割產(chǎn)生的效果不好。通過對圖像處理效果的對比，選取藍色通道圖像，并進行灰度化處理，此時花蕊、花盤區(qū)域差別最大。

1.2 最大類間方差法

最大類間方差法（OSTU）［6］通過選取初始閾值來把圖像分為兩組，計算圖像的組間方差和組內方差，二者比值越大，分割效果越好。通過遍歷灰度像素值來計算組間方差和組內方差的比值，最大比值對應的閾值即為分割閾值。假定圖像[f（x，y）]的灰度區(qū)間為[[0，L-1]]，選擇一閾值將圖像像元分為兩組。先分別計算兩組像元的像元數(shù)、灰度均值、均方差及圖像總像元數(shù)、灰度均值，再計算組內方差和組間方差。組內方差越小，組內像素越相似；組間方差越大，兩組的差別越大；組間方差與組內方差的比值越大，分割效果越好。通過改變初始閾值的取值，比值最大的分組所對應的閾值即為最終分割閾值。

1.3 形態(tài)學處理

1.3.1 灰度腐蝕運算。

1.3.2 灰度膨脹運算。

灰度膨脹運算是逐點計算的，即逐點計算遍歷到的點的局部范圍內各點與結構元中對應元素點灰度值的和，選取最大的和值作為該點的膨脹結果值。經(jīng)膨脹運算后，邊緣部分灰度值較大的點，其灰度值會有所增加，圖像邊緣會向灰度值較低的區(qū)域擴充。若輸入圖像含有較暗的細節(jié)部分，且其面積或寬度比結構元素小很多，很容易因膨脹而被消除掉。

1.3.3 灰度開運算?；叶刃螒B(tài)學中的開運算和二值圖像形態(tài)學處理類似，用結構元素b對灰度圖像f進行開運算，即先對灰度圖像進行腐蝕運算，再對其進行膨脹運算，具體表示見式（3）。

1.3.4 灰度閉運算?；叶刃螒B(tài)學中的閉運算和二值圖像的形態(tài)學處理類似，用結構元素b對灰度圖像f進行開運算，即先對灰度圖像進行膨脹運算，再對其進行腐蝕運算，具體表示見式（4）。

1.4 區(qū)域生長

1.5 參考裝置

2 試驗結果與分析

在VC++6.0軟件中通過編程實現(xiàn)對圖像的處理，所用的PC機配置為3.6 GHz CPU、8 G內存。試驗中所用到的圖像是通過固定相機拍攝得到的，攝像頭與滁菊的間距為10～20 cm，圖像采集臺的背景為黑色，采集臺上參考裝置為白色圓形裝置，直徑為8 cm。處理滁菊圖像大小為460 px×495 px。將采集到的圖像進行藍色通道灰度化處理，結果如圖1所示，圖1中大圓為參考裝置。由圖1可以看出，花蕊區(qū)域幾乎為黑色，灰度值很小，花盤區(qū)域和參考裝置區(qū)域為灰白色，像素點灰度值高，故各區(qū)域的特征明顯，灰度值相差較大，有利于對圖像進行分割處理。

利用最大類間方差法對圖1進行處理，得到的結果如圖2所示。圖2為二值化后的圖像，參考裝置區(qū)域和花盤區(qū)域的像素點值為255，采集臺背景區(qū)域和花蕊區(qū)域圖像的像素值為0，且滁菊花盤、滁菊花蕊、參考裝置的形狀保存完好，分割效果良好，但存在少量的小孔洞，要進一步處理。

由于形態(tài)學開運算和閉運算不會改變圖像的基本位置和形狀大小。根據(jù)分割后圖像的具體特征，發(fā)現(xiàn)圖像中白色花盤區(qū)域存在一些像素值為0的黑點，故選取閉運算對圖2進行處理，處理后的圖像如圖3所示。由圖3可知，小的黑點已被去除，且參考裝置區(qū)域、花盤區(qū)域、花蕊區(qū)域保存完好。

閉運算處理后的圖像各區(qū)域特征明顯，根據(jù)區(qū)域生長算法和差值運算來提取各區(qū)域圖像。從圖像起始點開始進行區(qū)域生長，區(qū)域生長種子點的像素值為0，第一次區(qū)域生長后的結果如圖4所示，圖4中花蕊區(qū)域已被去除。采取基于結構元的區(qū)域生長算法，選取十字形結構元對圖4進行第二次區(qū)域生長，其中N=80，區(qū)域生長后的結果如圖5所示。從圖5可以看出，圖像僅剩參考裝置，滁菊花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域均被去除，使用像素值統(tǒng)計計算法對圖5中像素點為255的像素數(shù)[N參考]進行計算，結果為46 499。

對圖4和圖5進行差值運算，得到只含有花盤區(qū)域的圖像，結果如圖6所示。同樣的，可根據(jù)像素值統(tǒng)計計算法對圖6中像素點為255的像素數(shù)進行計算，結果為15 456。對圖4與圖3進行差值運算，得到只含有花蕊區(qū)域的圖像，結果如圖7所示。根據(jù)像素值統(tǒng)計計算法對圖7中像素點為255的像素數(shù)，結果為2 101。

3 結語

通過對藍色通道的滁菊灰度圖像進行分割處理，經(jīng)形態(tài)學閉運算處理，再經(jīng)區(qū)域生長算法、差值運算得到參考裝置區(qū)域、花盤區(qū)域、花蕊區(qū)域，統(tǒng)計各區(qū)域有效像素點個數(shù)。由于參考區(qū)域的面積已知，根據(jù)比例計算出花盤區(qū)域和花蕊區(qū)域的面積。該方法解決了以往人工測量法計算滁菊花盤面積和花蕊面積帶來的數(shù)據(jù)不可靠問題，通過試驗證明該方法有效，且優(yōu)勢明顯、數(shù)據(jù)準確，是滁菊分級劃分、農(nóng)業(yè)專家選育優(yōu)良滁菊品種的重要依據(jù)。

參考文獻：

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