玉米霉變及黃曲霉毒素的圖像處理檢測(cè)方法

張楠楠 劉 偉 王 偉 Ni Xinzhi 褚 璇

(山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院1，淄博 255049)(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院2，北京 100083)(作物遺傳育種研究所3，蒂夫頓 美國(guó) 31793)

霉變玉米在代謝過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生黃曲霉毒素、嘔吐毒素、玉米赤霉烯酮等多種有害毒素[1]，導(dǎo)致食用毒玉米的家畜中毒甚至死亡[2]，進(jìn)而通過(guò)食物鏈危害人類健康[3-4]。在玉米霉變檢測(cè)方面，常規(guī)化學(xué)分析具有較高的準(zhǔn)確度和可靠性[5]。但是，無(wú)論是化學(xué)分析還是儀器分析[6-7]，其試樣的預(yù)處理、試驗(yàn)本身的耗時(shí)以及對(duì)物料的破壞又是許多場(chǎng)合所不允許的[8-9]。近年來(lái)，基于圖像處理的檢測(cè)方法一直是糧食檢測(cè)與識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[10-12]，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件、圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行玉米霉變檢測(cè)評(píng)價(jià)的技術(shù)日趨成熟[13-14]。

試驗(yàn)采用圖像處理檢測(cè)霉變玉米的設(shè)計(jì)思想是：基于玉米霉變后在玉米顆粒表層發(fā)生顏色變化[15]，通過(guò)相機(jī)獲取圖像信息，運(yùn)用MATLAB圖像處理技術(shù)對(duì)玉米顆粒霉變部分進(jìn)行顏色特征提取，進(jìn)而通過(guò)相關(guān)運(yùn)算，檢測(cè)出霉變玉米顆粒。黃曲霉毒素主要是由黃曲霉(Aspergillus flavus)寄生曲霉(Aspergillus parasiticus)產(chǎn)生的次生代謝產(chǎn)物，尤其在濕熱地區(qū)的糧食、飼料和食品中出現(xiàn)黃曲霉毒素的幾率很高，黃曲霉毒素對(duì)家畜和人體危害很大[16]，因此檢出感染黃曲霉毒素的玉米顆粒尤為重要，基于黃曲霉毒素在365 nm紫外光下會(huì)產(chǎn)生熒光效應(yīng)[17]，通過(guò)提取黃綠色熒光部分[18]進(jìn)一步判別玉米是否被黃曲霉毒素污染。

1 材料與方法

1.1 樣品準(zhǔn)備

采集圖像的玉米顆粒來(lái)自2012年8月在美國(guó)喬治亞州提夫頓市(Tifton，Georgia，USA)收獲的玉米。在玉米生長(zhǎng)早期即接種黃曲霉毒素以便形成黃曲霉感染。用無(wú)菌水稀釋至每毫升4106個(gè)孢子，每隔12個(gè)植株通過(guò)鋼針對(duì)玉米穗注入3 mL溶液。收獲后，用空氣干燥機(jī)對(duì)接種過(guò)的玉米棒進(jìn)行干燥，在有效避免有害粉塵顆粒揮發(fā)的同時(shí)，避免了交叉污染。試驗(yàn)用玉米顆粒共112粒，其中霉變玉米顆粒77粒，含有黃曲霉毒素的玉米顆粒共23粒。對(duì)每一組玉米顆粒分別在自然光與365 nm的紫外光下進(jìn)行觀察，以確定是否表現(xiàn)出霉變特征。用不銹鋼刮鏟提取表現(xiàn)出霉變特征的玉米顆粒及臨近顆粒。同時(shí)提取遠(yuǎn)離霉變且沒(méi)有表現(xiàn)出霉變特征的玉米顆粒作為對(duì)照樣本。

1.2 圖像獲取與化學(xué)檢測(cè)

將提取出的玉米顆粒按順序擺放在用白色Teflon制作的背景板的相應(yīng)容孔中，在每一個(gè)背景板上制作30個(gè)容孔，其中因?yàn)楦腥緡?yán)重而破損的顆粒放置在最右側(cè)的3列容孔中，作為對(duì)照樣本的正常玉米顆粒隨機(jī)分布在最左側(cè)的兩列容孔中。

2 可見光下霉變玉米顆粒的檢測(cè)

2.1 玉米顆粒圖像預(yù)處理

相機(jī)采集到的圖像為彩色圖像，獲得的圖像中包含背景板、試驗(yàn)臺(tái)、標(biāo)簽和玉米顆粒等信息，考慮到試驗(yàn)臺(tái)和標(biāo)簽紙等會(huì)對(duì)玉米顆粒的提取造成干擾，因此在進(jìn)行處理之前先排除干擾因素，從原圖中選擇以(700,150)像素點(diǎn)作為左上角，以(3 260,2 710)為對(duì)角點(diǎn)的矩形框內(nèi)圖像作為感興趣區(qū)域。因?yàn)榭梢姽庀掠衩最w粒與背景板、玉米顆粒與顆粒上霉變部分區(qū)分較明顯，并且灰度圖像與彩色圖像一樣反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和特征[19]。因此，為減少后續(xù)的計(jì)算量并提高運(yùn)算速度，將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖以更加快速有效的處理圖像，依據(jù)人眼對(duì)綠色的敏感度最高，對(duì)藍(lán)色敏感度最低，即依據(jù)人眼對(duì)不同顏色的敏感度不同，根據(jù)式(1)對(duì)R、G、B分量進(jìn)行加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化。

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

(1)

灰度化結(jié)果如圖1a所示。

通常玉米在霉變情況下，玉米顆粒表層顏色會(huì)褐變甚至發(fā)黑，因此灰度化后玉米上霉變部分的灰度值比玉米顆粒上正常部分的灰度值小。試驗(yàn)試圖通過(guò)選定合適的灰度值找出玉米上霉變的部分。在試驗(yàn)中針對(duì)灰度圖像的閾值選取，使用自定義閾值算法。自定義閾值算法是根據(jù)整幅圖像選取一個(gè)固定的閾值將圖像二值化，具有簡(jiǎn)單、快速、容易的特點(diǎn)。進(jìn)一步根據(jù)灰度化直方圖1b可明顯看出，圖像的灰度值分布在80～230之間，該區(qū)域內(nèi)圖像有較明顯的單峰分布，灰度化后由于背景板的灰度值集中而且比玉米顆?；叶戎荡?，且背景板像素點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)大于玉米顆粒的像素點(diǎn)數(shù)，因此右側(cè)較高峰為背景波峰，左側(cè)為玉米顆?；叶确植迹衩酌棺儾糠只叶戎当日Ｓ衩谆叶戎颠€要小，結(jié)合直方圖和通過(guò)大量試驗(yàn)測(cè)試，選取分割閾值146時(shí)即可較好的把玉米顆粒上霉變區(qū)域分割出來(lái)。進(jìn)一步將所提取的霉變區(qū)域，返回到自然光下的原圖，即獲得霉變區(qū)域的分割結(jié)果。圖2為最右下角的玉米顆粒的霉變區(qū)域分割結(jié)果。

圖1 玉米顆粒圖像預(yù)處理

圖2 霉變區(qū)域返回到原圖上的效果

2.2 圖像去噪與特征提取

由于在圖像輸入與二值化等處理過(guò)程中難免會(huì)有噪聲干擾，降低了圖像質(zhì)量，造成后續(xù)圖像處理的困難，因此在圖像處理過(guò)程中加入了膨脹與腐蝕操作以去除噪聲。對(duì)圖像按照式(2)進(jìn)行形態(tài)濾波，濾波系數(shù)n=3，即先腐蝕3次，再膨脹3次。圖像通過(guò)濾波，可消除遺留的隨機(jī)噪聲。

G=(F?nB)⊕nB

(2)

式中：F為原始圖像；G為目標(biāo)圖像；B為結(jié)構(gòu)元素33正方形模板，由于玉米顆粒本身存在顏色差異，以及由光照角度等因素帶來(lái)的影響，圖像二值化后的目標(biāo)區(qū)域存在空洞或凹陷，這些空洞或凹陷的邊緣會(huì)影響后續(xù)處理，必須進(jìn)行填充。通過(guò)計(jì)算歐拉數(shù)進(jìn)行填補(bǔ)，凹陷區(qū)域采用最小凸閉包原理可以部分修復(fù)，區(qū)域填充結(jié)果如圖3a所示?？紤]到在試樣準(zhǔn)備過(guò)程中，一些源自霉變破損顆粒的粉末遺撒到背景板上所帶來(lái)的干擾，以及一些玉米顆粒本身存在的局部微小色素沉積所帶來(lái)的影響，通過(guò)對(duì)霉變區(qū)域連通的像素值低于780像素的區(qū)域予以排除，調(diào)節(jié)處理后得到圖3b。

圖3 圖像去干擾與特征提取過(guò)程

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)圖片上霉變玉米顆粒的數(shù)目，由于同一顆玉米顆粒上霉變區(qū)域有可能分布多處，因此在顆粒計(jì)數(shù)的過(guò)程中會(huì)誤把1顆玉米上多塊霉變的部分誤記為多個(gè)霉變玉米，故對(duì)圖片3b進(jìn)行連續(xù)的膨脹操作。如果膨脹的次數(shù)過(guò)少不能很好地把間隔較大的區(qū)域連通起來(lái)，如果膨脹次數(shù)過(guò)多則可能導(dǎo)致2顆相鄰玉米連通到一起，使統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)偏小造成錯(cuò)誤。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，連續(xù)膨脹80次可以很好的使圖片連通到一起而不使相鄰2顆玉米粘連，如圖3c。最后對(duì)霉變玉米顆粒計(jì)數(shù)并且對(duì)霉變區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，以霉變區(qū)域的核心為標(biāo)記圓的圓心，把標(biāo)記的結(jié)果映射到自然光原圖像上可清晰看到霉變顆粒均已被檢出，如圖3d所示。

3 感染黃曲霉毒素玉米顆粒的檢測(cè)方法

3.1 熒光圖像預(yù)處理

快速準(zhǔn)確檢出感染黃曲霉毒素的玉米顆粒，對(duì)于避免因食用含毒素玉米顆粒帶來(lái)的生命財(cái)產(chǎn)損失，以及后續(xù)霉變糧食的再加工處理都具有重要意義。由于黃曲霉毒素在365 nm紫外光下產(chǎn)生黃綠色熒光，因此需要對(duì)紫外光下的圖像進(jìn)行顏色的識(shí)別與查找，而采用RGB三基色原理比灰度化可以更好的突出目標(biāo)區(qū)間。對(duì)玉米顆粒進(jìn)行特征提取時(shí)，僅對(duì)玉米顆粒上黃綠色熒光部分感興趣，這些部分稱為目標(biāo)區(qū)域，需要將目標(biāo)區(qū)域從整幅圖像中分離、提取出來(lái)。而在玉米顆粒圖像處理的過(guò)程中，實(shí)際采集到的圖像會(huì)存在噪聲干擾，這些噪聲將影響圖像質(zhì)量，并給玉米顆粒的特征提取造成困難，因此進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，可以盡可能減少噪聲影響，增強(qiáng)玉米顆粒的特征，使處理后的圖像中黃綠色熒光區(qū)域比原圖像更加清晰和易識(shí)別。

試驗(yàn)過(guò)程中分別采用直方圖均衡化算法histeq圖4b和限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法adapthisteq圖4c來(lái)提高圖像對(duì)比度，無(wú)論是直方圖均衡化算法還是自適應(yīng)直方圖均衡化算法原理都是把原始圖像的直方圖從比較集中的某個(gè)區(qū)間變成在全部范圍內(nèi)的均勻分布。2種直方圖均衡化算法本質(zhì)就是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同，但在本次試驗(yàn)中效果均不理想，而使用圖像調(diào)節(jié)對(duì)比度函數(shù)imadjust圖4d不但提高了目標(biāo)對(duì)比度，克服了輸出圖像動(dòng)態(tài)范圍小和過(guò)度增強(qiáng)的缺點(diǎn)，同時(shí)使目標(biāo)的細(xì)節(jié)更加明顯，而且對(duì)低對(duì)比度圖像增強(qiáng)效果較好。經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理后的3幅圖像比較圖4b、圖4c、圖4d對(duì)比得出，imadjust增強(qiáng)在試驗(yàn)中效果明顯，因此采用imadjust增強(qiáng)進(jìn)行操作，進(jìn)一步對(duì)整幅圖像進(jìn)行中值濾波，以濾除圖像中被增強(qiáng)的噪聲。

圖4 彩色圖像增強(qiáng)過(guò)程

3.2 熒光圖像處理

為區(qū)分黃綠色熒光區(qū)域與背景區(qū)域，分別做出熒光下整幅圖像的RGB直方圖(圖5)與玉米顆粒上表明黃曲霉毒素的黃綠色熒光部分(取自第2排最后1列的玉米顆粒上的黃綠色熒光部分)的直方圖(圖6)。

圖5 整幅圖像在紫外光下的RGB分布

圖6 有黃曲霉毒素的黃綠色區(qū)域RGB分布

整幅圖像在紫外光下的空間分布直方圖(圖5)，R值分布在(0～30)區(qū)域較為集中，G值分布在(20～90)區(qū)域，B值分布在(60～150)區(qū)域較為分散。紫外光下的黃綠色熒光區(qū)域的空間分布直方圖(圖6)，R值分布在(120～220)區(qū)域、G值分布在(170～240)區(qū)域、B值分布在(140～230)區(qū)域。

通過(guò)2幅RGB直方圖的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用R、G分量可以更好的分離出黃綠色熒光部分，而且采用R、G通道下的閾值進(jìn)行檢測(cè)，不僅能夠達(dá)到檢測(cè)目的,而且簡(jiǎn)化了運(yùn)算。通過(guò)運(yùn)算保留圖片中的黃綠色熒光部分，然后對(duì)該圖片進(jìn)行二值化運(yùn)算，結(jié)果如圖7a所示。

考慮到在試樣準(zhǔn)備過(guò)程中，一些源自黃曲霉變破損顆粒的粉末遺撒到背景板上所帶來(lái)的干擾，通過(guò)對(duì)像素點(diǎn)連通數(shù)值低于160的區(qū)域進(jìn)行排除，對(duì)圖像進(jìn)行處理后得到圖7b。進(jìn)一步為統(tǒng)計(jì)圖片上霉變玉米顆粒的數(shù)目，對(duì)圖7b進(jìn)行連續(xù)的膨脹操作，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，連續(xù)膨脹80次可以使同1顆玉米顆粒上的霉變區(qū)域連通而不引起相鄰2顆玉米顆粒的粘連如圖7c。對(duì)霉變玉米顆粒計(jì)數(shù)并且對(duì)霉變區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記圓的圓心是以霉變區(qū)域的核心為中心，把標(biāo)記的結(jié)果映射到熒光原圖上，即得出檢測(cè)結(jié)果如圖7d。

圖7 熒光圖像處理過(guò)程

4 結(jié)果與討論

進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的適用性，按照1.1方法另外提取出85粒玉米顆粒，并分為3組，為驗(yàn)證玉米顆粒的擺放朝向?qū)z測(cè)結(jié)果的影響，前2組使玉米顆粒胚的部分朝上，第3組使玉米顆粒胚的部分朝下。對(duì)含有霉變與黃曲霉毒素感染的玉米顆粒進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果分別如圖8所示。

圖8 玉米顆粒檢測(cè)結(jié)果

對(duì)共4幅圖112粒玉米顆粒的檢測(cè)結(jié)果與運(yùn)用化學(xué)方法檢測(cè)出的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)與統(tǒng)計(jì)，霉變和感染黃曲霉毒素的檢測(cè)結(jié)果分別如表1、表2所示。

表1 霉變率檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

表2 黃曲霉毒素感染檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

霉變玉米顆粒檢測(cè)數(shù)目超過(guò)實(shí)際感染顆粒數(shù)目，造成原因：由于個(gè)別玉米顆粒倉(cāng)儲(chǔ)時(shí)間較長(zhǎng)，表層顏色變深，變?yōu)榘迭S色，容易誤判為霉變玉米顆粒。

檢測(cè)出的黃曲霉毒素污染玉米顆粒數(shù)目超過(guò)實(shí)際感染玉米顆粒，造成原因：由于個(gè)別玉米顆粒霉變程度較為嚴(yán)重，在紫外光下顏色特征有別于正常玉米顆粒，表現(xiàn)為近似熒光的顏色特征。

從食品安全的角度出發(fā)，被誤判的玉米顆粒為陳化玉米或霉變較為嚴(yán)重的玉米顆粒，從食品安全和糧食或種子分選的角度來(lái)看，應(yīng)能檢出并剔除這些顆粒。

由于玉米顆粒含有胚的一面與不含有胚的一面是有所區(qū)分的，因此本試驗(yàn)設(shè)置了對(duì)比組，根據(jù)第3組圖像檢測(cè)準(zhǔn)確率(玉米顆粒胚的部分朝下)與前2組檢測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比(玉米顆粒胚的部分朝上)，可以看出，本算法適用于玉米顆粒的任意朝向，玉米顆粒擺放朝向?qū)z測(cè)結(jié)果無(wú)響應(yīng)。

若通過(guò)一幅圖像就能夠同時(shí)檢測(cè)出上述2種指標(biāo)，將提高設(shè)計(jì)的實(shí)用性和檢測(cè)效率，自然光下的圖像容易獲得，而且可以較容易的識(shí)別出霉變顏色變深的區(qū)域，但無(wú)法獲得感染黃曲霉毒素玉米顆粒的熒光特性，進(jìn)而無(wú)法判別玉米是否感染黃曲霉毒素。而紫外光下的熒光圖像雖然在理論上可以檢測(cè)霉變指標(biāo)，但實(shí)際操作過(guò)程中由于正常顆粒、霉變顆粒的RGB值區(qū)域分布相似，因此很難區(qū)分正常和霉變玉米顆粒。

通過(guò)快速切換照明方式并編制相關(guān)算法，實(shí)現(xiàn)了霉變與感染黃曲霉毒素的玉米顆粒同步檢測(cè)的目的。兩種檢測(cè)結(jié)果相輔相成，滿足了對(duì)玉米顆粒的霉變指標(biāo)進(jìn)行快速準(zhǔn)確檢測(cè)的要求，較為完善的反映出一批玉米的品質(zhì)。將該技術(shù)稍加改進(jìn)，亦可用于其他顏色差異較為明顯的谷物和油料作物霉菌的識(shí)別，例如小麥、稻米、花生等。應(yīng)當(dāng)指出，本試驗(yàn)所研究方法僅僅針對(duì)相互錯(cuò)開的獨(dú)立顆粒，下一步要針對(duì)任意一堆待檢測(cè)玉米或者相互疊壓的玉米顆粒進(jìn)行檢測(cè)，研究相應(yīng)的圖像處理方法。

5 結(jié)論

利用圖像處理技術(shù)，基于霉變玉米和感染黃曲霉毒素的玉米顆粒在不同光源照射下的不同圖像特征，實(shí)現(xiàn)了霉變玉米顆粒與感染黃曲霉毒素玉米顆粒的快速準(zhǔn)確檢測(cè)；為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的適用性，按照1.1方法提取出的另外85粒玉米顆粒進(jìn)行檢測(cè)驗(yàn)證，并對(duì)全部4組共112粒含有霉變和被黃曲霉毒素污染的玉米顆粒檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，霉變玉米顆粒的準(zhǔn)確率分別為100%、100%、93.75%、95%，檢測(cè)黃曲霉毒素污染玉米顆粒的準(zhǔn)確率分別為88.9%、100%、100%、88.9%。因此該方法具有快速、準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)，能有效地檢測(cè)玉米霉變狀況。

為驗(yàn)證圖像處理技術(shù)檢測(cè)玉米霉變指標(biāo)的可行性，本試驗(yàn)的工作主要基于對(duì)玉米顆粒高分辨靜態(tài)圖像進(jìn)行分析處理，未考慮實(shí)際待測(cè)玉米排列、重疊的隨意性問(wèn)題，進(jìn)一步的工作將致力于研究玉米顆粒重疊問(wèn)題的相應(yīng)圖像處理方法，和基于本文所提方法的玉米霉變指標(biāo)便攜式檢測(cè)儀器的設(shè)計(jì)工作。

[1] 董繼紅，高鵬飛，臧雪燕.玉米霉變對(duì)養(yǎng)殖業(yè)的危害及應(yīng)對(duì)措施[J].飼料工程師，2004(5):31-35

[2]Ma Fei，Liu Wenqiang，Liu Guiqin.Effects of mycotoxin from maize on immune response of vaccine for piglets[J].Agricultural Science & Technology，2010，11(7):117-119

[3]于永臣，周麗群.霉變玉米對(duì)畜禽的危害及處理方法[J].飼料與添加劑，2011(6):91-93

[4]趙志軍.霉變玉米對(duì)畜禽的危害及其防治[J].畜禽業(yè)，2012(3):35-39

[5]Mohamadi H，Abbaspour H.Comparisons of different methods for election of aflation in grain and grain products[C]//I International Sym-posium on Mycotoxins in Nuts and Dried Fru-its.2011:275

[6]Stroka Joerg，Anklam Elke.New strategies for the screening and determination of afatox-ins and the detection of afatioxin producing moulds in food and feed[J].Trends in Analytical Chemistry.2002,21(2):90-95

[8]Patel D，Davies E R，Hnnah I.The use of convolution operators for detecting contam-inants in food images[J].Pattern Recognition，1996，29(6):1019-1029

[9]陳兵旗，孫旭東，韓旭，等.基于機(jī)器視覺的水稻種子精選技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2010，41(7)：153-169

[10]韓仲志，楊錦忠，李言照.玉米品種圖像識(shí)別中的影響因素研究[J].中國(guó)糧油學(xué)報(bào)，2012，27(10)：98-103

[11]Quevedo R，Carlos L G，Aguilera J M，et al.Description of food surfaces and microstru-ctural changes using fractal image texture analysis[J].Journal of Food Engineering，2002，53(4):361-371

[12]Laykin S，Alchanatis V，F(xiàn)allik E，et al.Image-processing algorithms for tomato cla-ssification[J].Transactions of the ASAE，2002，45(3):851-858

[13]Mery D，Pedreschi F.Segmentation of colour food images using a robust algorithm [J].Journal of Food engineering，2005，66(3):353-360

[14]成芳，應(yīng)義斌.基于顏色特征的稻種霉變檢測(cè)算法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2004,35(4):102-106

[15]勞文艷，林素珍.黃曲霉毒素對(duì)食品的污染及危害[J].北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)，2011,25(1)：64-69

[16]Casasent D，Chen X.Aflatoxin Detection in Whole Corn Kernels Using Hyperspectral Method[J].Monitoring Food Safety，Agricul-ture，and Plant Health,2003,3:275

[17]Goryacheva IY，Rusanova TY，Pankin KE.Fluoresent properties of aflatoxins in org-anized media based on surfactants，cyclodex-trins,and calixresorcinarenes[J].Journal of A-nalytical Chemistry，2008,63 (8):750-753

[18]趙志軍.霉變玉米對(duì)畜禽的危害及其防治[J].營(yíng)養(yǎng)與日糧,2012(3):35-39

[19]寧媛，李皖.圖像去噪幾種方法分析比較[J].貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005(8)：62-65.