小波變換與分水嶺算法融合的番茄冠層葉片圖像分割

丁永軍 張晶晶 LEE Won Suk 李民贊

(1.蘭州城市學(xué)院電子與信息工程學(xué)院， 蘭州 730070；2.佛羅里達(dá)大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物工程系， 蓋恩斯維爾 32611-0570;3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083)

小波變換與分水嶺算法融合的番茄冠層葉片圖像分割

丁永軍1張晶晶1LEE Won Suk2李民贊3

(1.蘭州城市學(xué)院電子與信息工程學(xué)院， 蘭州 730070；2.佛羅里達(dá)大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物工程系， 蓋恩斯維爾 32611-0570;3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083)

在基于機(jī)器視覺的作物營養(yǎng)診斷研究中，通常需要采集葉片樣本并在實(shí)驗(yàn)室條件下定量測(cè)定其營養(yǎng)素含量，但由于葉片間相互重疊，往往使得葉片樣本不能清晰地反映在群體番茄冠層圖像中。為了解決這一問題，需要利用圖像分析技術(shù)有效提取作物冠層圖像中的葉片，并根據(jù)處理結(jié)果采集實(shí)驗(yàn)室測(cè)定樣本。本文從復(fù)雜背景剔除、梯度圖計(jì)算、小波變換、標(biāo)記選取、分水嶺分割等環(huán)節(jié)出發(fā)，實(shí)現(xiàn)了基于小波變換與分水嶺算法融合的番茄冠層多光譜圖像葉片分割。首先對(duì)比了4種復(fù)雜背景剔除算法，發(fā)現(xiàn)當(dāng)增強(qiáng)因子a=1.3時(shí)，基于歸一化植被指數(shù)(Normalized difference vegetation index，NDVI)的閾值分割目標(biāo)提取準(zhǔn)確，適合各種光照條件，時(shí)空復(fù)雜度低。其次在梯度圖計(jì)算方面，近紅外(Near infrared，NIR)波段圖像形態(tài)學(xué)梯度在保持目標(biāo)邊緣的同時(shí)，能消除大量由葉脈、光照等引起的葉片內(nèi)紋理細(xì)節(jié)。然后以小波分析為基礎(chǔ)進(jìn)行標(biāo)記選取，發(fā)現(xiàn)當(dāng)選取db4小波函數(shù)、4層小波分解低頻系數(shù)、閾值為18的H-maxima 變換能得到最優(yōu)的目標(biāo)標(biāo)記結(jié)果。最后對(duì)多光譜番茄冠層圖像的小波變換分水嶺分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分水嶺分割結(jié)果進(jìn)行疊加，發(fā)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景及不同光照強(qiáng)度下的番茄冠層葉片平均誤分率為21%，為基于多光譜圖像分析的番茄葉片營養(yǎng)素含量檢測(cè)提供了一定的技術(shù)支持。

圖像分割； 番茄葉片； 小波變換； 標(biāo)記分水嶺

引言

葉片作為農(nóng)作物主要營養(yǎng)器官，含有豐富的葉綠體組織，是進(jìn)行光合作用及合成有機(jī)物的主要場(chǎng)所，同時(shí)也是為根系提供吸收水分及礦物質(zhì)的主要?jiǎng)恿?。大量研究表明，葉片的葉面積、葉色、葉片卷曲度、葉片光譜響應(yīng)等特征可以表征作物長(zhǎng)勢(shì)、營養(yǎng)狀況、植株水分及病蟲害情況。其中，JOALLAND 等[1]構(gòu)建了基于甜菜葉面積的作物地下生物量估測(cè)模型。何彩蓮等[2]發(fā)現(xiàn)馬鈴薯施氮水平與G/B、(G-B)/(R+G+B)成反比，而與B/(R+G+B)成正比。金千瑜等[3]研究了不同灌溉條件對(duì)不同品種水稻葉片卷曲度的影響。丁永軍等[4]定量分析了葉片反射光譜的各種紅邊參數(shù)與番茄葉片葉綠素含量間的關(guān)系，并建立了5種基于紅邊位置的葉綠素預(yù)測(cè)模型。ALIREZA等[5]采用視覺傳感器觀測(cè)葉片淀粉積累特征，并由此對(duì)柑橘黃龍病、缺鋅、缺鎂進(jìn)行了有效識(shí)別。

近年來，機(jī)器視覺及多光譜圖像分析技術(shù)在作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用研究越來越受到關(guān)注。雖然在特定條件下取得了一定的成果和進(jìn)展，但仍停留在對(duì)單個(gè)葉片或單株作物的觀測(cè)水平上[6-9]。對(duì)復(fù)雜葉片重疊的群體問題研究較少，而且在試驗(yàn)過程中往往存在圖像或光譜采集與作物營養(yǎng)素測(cè)定樣本不完全匹配的問題，所以有必要對(duì)營養(yǎng)測(cè)定葉片進(jìn)行有效圖像分割，提高圖像或光譜信息與營養(yǎng)診斷葉片間的一致性。目前，對(duì)于重疊葉片分割的研究主要有兩種，一是借助深度信息進(jìn)行分割，但要求使用基于TOF(Time of flight)技術(shù)的深度相機(jī)或雙目成像系統(tǒng)等精密試驗(yàn)設(shè)備[10-11]；另一種方法為基于主動(dòng)輪廓模型的重疊葉片分割，但其結(jié)果往往依賴于初始曲線的選取[12-13]。

分水嶺算法是一種對(duì)重疊物體進(jìn)行分割的有效工具，但是傳統(tǒng)分水嶺算法容易產(chǎn)生嚴(yán)重的過分割問題。通常有兩類方法用以解決過分割問題，一類是通過制定相應(yīng)規(guī)則進(jìn)行分割后區(qū)域合并[14-15]，另一類則在圖像分割前進(jìn)行標(biāo)記，取代偽極值點(diǎn)，優(yōu)化分水嶺分割[16-17]，而標(biāo)記的選取方法并不唯一，應(yīng)該根據(jù)被處理圖像的具體特征有針對(duì)性的制定標(biāo)記選取方法。本文擬通過圖像照度-反射模型、目標(biāo)物體亮度變化、小波變換實(shí)現(xiàn)標(biāo)記選取及番茄冠層多光譜圖像的分水嶺分割。

1 方法與材料

1.1 多光譜圖像的采集

試驗(yàn)場(chǎng)地為中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院可控溫室，自然光照條件下共采集番茄冠層多光譜圖像19幅。多光譜相機(jī)為光束分離型采集系統(tǒng)，單鏡頭分光式設(shè)計(jì)，其核心器件選用AD080CL型2-CCD圖像采集器(JAI Inc.)，入射光被二向反射鏡分光結(jié)構(gòu)分為可見光波段和近紅外(NIR)波段，并利用可見光和NIR的面陣CCD傳感器同步獲取同一視野范圍的可見光(400～700 nm)和NIR(760～1 000 nm)圖像。

1.2 形態(tài)學(xué)梯度

梯度影像能較好地描述圖像的變化趨勢(shì)，所以在梯度影像上的分水嶺算法往往可以獲得更高的分割精度[18]。對(duì)于梯度影像的提取通常有基于形態(tài)學(xué)運(yùn)算的提取方法及基于空域模板的提取方法兩種，而形態(tài)學(xué)梯度可以使用具有各向同性的圓形結(jié)構(gòu)元素，不僅可以減小梯度對(duì)邊緣方向的依賴，還可以在一定程度上加劇圖像變化[19]。形態(tài)學(xué)梯度定義為

(1)

f——原始圖像s——形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素 ⊕——形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算 ?——形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算

1.3 標(biāo)記分水嶺算法

圖1a為番茄冠層RGB彩色圖像，可以看出葉片間存在嚴(yán)重的重疊粘連問題，致使葉片分割提取困難。根據(jù)圖像照度-反射模型，照度分量表現(xiàn)為空間域上的慢變化，即圖像低頻對(duì)應(yīng)于基本內(nèi)容，而反射分量則表現(xiàn)為圖像高頻噪聲、細(xì)節(jié)[20]。所以，對(duì)圖像進(jìn)行低頻濾波將在一定程度上消除暗噪聲及待識(shí)別物體表面微小的灰度變化，有助于目標(biāo)對(duì)象的標(biāo)記。常用的頻域低通濾波包括高斯濾波、Butterworth濾波、小波變換及數(shù)學(xué)形態(tài)開閉重構(gòu)濾波。圖1b為番茄冠層圖像亮度分布，可以看出由于葉片間相互層疊，產(chǎn)生亮度較低的陰影或遮擋，而葉脈亮度較高，所以目標(biāo)葉片或其中一部分表現(xiàn)為局部極大值。這樣，可以將低頻圖像中的局部極大值作為前景標(biāo)記，并根據(jù)前景標(biāo)記對(duì)梯度圖進(jìn)行修正，即在梯度圖中將前景標(biāo)記位置處的灰度值置零，達(dá)到既能消除偽局部極小值，又能保持原始葉片邊緣紋理信息的目的，最終對(duì)修正后梯度圖進(jìn)行分水嶺變換得到分割結(jié)果。

圖1 番茄冠層圖像及亮度分布Fig.1 RGB image of tomato canopy and its luminance distribution

1.4 二維離散小波變換(2D-DWT)

小波變換具有良好的時(shí)頻局域化特性，能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析，信號(hào)局部特性的描述能力極強(qiáng)，在確定合理小波函數(shù)及分解尺度的基礎(chǔ)上，可以有效去除圖像噪聲及細(xì)密紋理，并保持目標(biāo)邊緣。尺寸為M×N的2-D圖像f(x,y)的離散小波變換為[21]

(2)

(3)

式中Wu(j,m,n)——圖像在分解尺度j下的低頻近似系數(shù)

i——水平、垂直和對(duì)角線3個(gè)方向，取值為1、2、3

j——分解尺度

m——水平平移

n——垂直平移

uj,m,n(x,y)——對(duì)縮放函數(shù)進(jìn)行縮放、平移變換

因?yàn)镾ymlets及Daubechies小波函數(shù)在消失矩一定的前提下有最小的支撐域，而且滿足正交特性，所以小波變換對(duì)二維圖像的局部特征具有很強(qiáng)的描述能力。同時(shí)考慮到消失矩不宜過大也不宜過小，因此在試驗(yàn)過程中采用db4小波對(duì)二維圖像進(jìn)行多分辨率分析[22]。

2 結(jié)果與分析

2.1 復(fù)雜背景去除

基于灰度相似性的最大類間方差閾值分割方法，在許多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用，又考慮到綠色作物在色調(diào)上與背景有較大的區(qū)分性，所以背景去除環(huán)節(jié)嘗試了基于色調(diào)的最大類間方差閾值分割，其結(jié)果如圖2a所示，可以看出作物與培養(yǎng)基質(zhì)間分割效果較好，但仍存有塑料薄膜。又考慮到分割對(duì)象為綠色植被，試驗(yàn)中嘗試構(gòu)建超綠指數(shù)g=2g-r-b，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行復(fù)雜背景剔除，結(jié)果如圖2b所示，可以看出剔除了絕大部分背景，但位于個(gè)別葉片之間的栽培基質(zhì)未被有效去除。故又根據(jù)圖像中目標(biāo)物與背景間的顏色差異性，嘗試了基于S*NIR空間歐氏距離的聚類分割，其分割效果如圖2c所示，但該算法時(shí)空復(fù)雜度高，對(duì)尺寸為619像素×925像素的圖像，處理時(shí)間為12.44 s (Intel i7-4712MQ，4 GB RAM，Windows 7專業(yè)版， Matlab 7.11)，所以本試驗(yàn)最終采用了基于植被指數(shù)NDVI差異性的分割方法，圖像NDVI值為

NDVI=(aN-R)/(aN+R)

(4)

式中N——近紅外圖像R——紅色分量圖像a——增強(qiáng)因子，用以增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的差異

當(dāng)a=1時(shí)，計(jì)算結(jié)果為歸一化植被指數(shù)，試驗(yàn)中取a=1.3。如圖2d所示，算法分割效果好，自適應(yīng)性高，適合各種光照條件，運(yùn)算簡(jiǎn)單，對(duì)尺寸為619像素×925像素的圖像，處理時(shí)間僅需156 ms。

圖2 不同算法的復(fù)雜背景剔除結(jié)果Fig.2 Results of removing complex background with four different algorithms

2.2 梯度圖選取

圖3 不同顏色分量的梯度圖Fig.3 Gradient images of different color components

在梯度圖上的標(biāo)記分水嶺分割效果往往優(yōu)于直接在原始圖像上的分割，而且形態(tài)學(xué)梯度在保持目標(biāo)邊緣的同時(shí)，能消除部分紋理細(xì)節(jié)。試驗(yàn)結(jié)果表明，各分量形態(tài)學(xué)梯度圖保持邊緣且消除紋理細(xì)節(jié)能力的優(yōu)劣順序依次為NIR、R、G、B。圖3為B分量及NIR圖像形態(tài)學(xué)梯度計(jì)算結(jié)果，可以看出NIR梯度圖中去除了大量由葉脈、光照等引起的葉片內(nèi)紋理，為后續(xù)處理奠定了一定的基礎(chǔ)。

2.3 標(biāo)記獲取

從小波函數(shù)的消失矩、支撐域考慮，試驗(yàn)過程中采用db4小波對(duì)去除復(fù)雜背景后的NIR圖像進(jìn)行多分辨率分析，為確定理想的分解層數(shù)，對(duì)所采集到的19幅圖像，分別進(jìn)行1～6層的小波分解，圖4為不同小波分解尺度下的前景目標(biāo)標(biāo)記結(jié)果，可以看出第4層小波分解時(shí)的標(biāo)記與分割目標(biāo)最為吻合。

圖4 不同小波分解尺度下的前景標(biāo)記結(jié)果Fig.4 Foreground markers at different decomposition levels

另外，表1為各圖像在不同分解尺度下，標(biāo)記數(shù)與原始圖像中實(shí)際葉片數(shù)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。相對(duì)而言，在第4層分解下，標(biāo)記數(shù)與實(shí)際葉片數(shù)最吻合，故試驗(yàn)中選取4層分解。具體標(biāo)記獲取過程為：先構(gòu)造NDVI指數(shù)去除復(fù)雜背景，再對(duì)去復(fù)雜背景的NIR圖像采用db4小波函數(shù)進(jìn)行4層小波分解，取低頻系數(shù)重構(gòu)近似圖像，計(jì)算H-maxima 變換并取大于閾值18的極大值作為標(biāo)記，應(yīng)用標(biāo)記對(duì)NIR形態(tài)學(xué)梯度圖進(jìn)行修正(在梯度圖中將前景標(biāo)記位置處的灰度值置0，取代偽局部極小值)，最后對(duì)修正后的梯度圖進(jìn)行分水嶺分割。

2.4 標(biāo)記分水嶺分割

圖5為不同低頻濾波條件下的標(biāo)記分水嶺分割結(jié)果，其中圖5a、5b分別為通帶寬度為80的高斯濾波和通帶寬度取圖像寬度10%的Butterworth濾波所對(duì)應(yīng)的標(biāo)記分水嶺分割結(jié)果，其運(yùn)行結(jié)果非常不理想，其中都有眾多葉片未能準(zhǔn)確分割，其原因可能與通帶寬度選取有關(guān)。圖5c為數(shù)學(xué)形態(tài)開閉重構(gòu)濾波條件下的標(biāo)記分水嶺分割結(jié)果，其中存在一定程度的過分割，其原因可能與前景標(biāo)記策略有關(guān)。圖5d則為基于小波分析的分水嶺分割算法結(jié)果，為評(píng)價(jià)分割精度，計(jì)算誤分率為

表1 不同小波分解下的葉片數(shù)與標(biāo)記數(shù) Tab.1 Leaf number and marker number at different wavelet decompositions

圖5 不同低頻濾波條件下的標(biāo)記分水嶺分割結(jié)果Fig.5 Results of marked watershed segmentation using different low frequency filters

E=(v-c)/c×100%

(5)

式中v——本文算法得到的正確分割葉片數(shù)c——人工統(tǒng)計(jì)的葉片數(shù)

由19幅圖像的分割結(jié)果可知，基于小波分析的分水嶺分割對(duì)于復(fù)雜背景及不同光照強(qiáng)度下的番茄冠層葉片平均誤分率為29%，分割精度仍有進(jìn)一步提高的可能。經(jīng)對(duì)比圖5c、5d中標(biāo)注的Ⅰ～Ⅳ各區(qū)域發(fā)現(xiàn)，數(shù)學(xué)形態(tài)開閉重構(gòu)濾波條件下的標(biāo)記分水嶺分割雖存在一定程度的過分割，但對(duì)于小波分水嶺算法未能很好識(shí)別的區(qū)域其分割結(jié)果卻有改善。于是，計(jì)算小波分水嶺分割區(qū)域的矩形度、面積凹凸比、圓形度、偏心率等4個(gè)形狀參數(shù)，并構(gòu)造支持向量機(jī)模型提取出未準(zhǔn)確識(shí)別的區(qū)域，再對(duì)該區(qū)域使用形態(tài)學(xué)分水嶺分割，最后將小波分水嶺和形態(tài)學(xué)分水嶺分割結(jié)果進(jìn)行疊加，得到最終結(jié)果，如圖5e所示，其平均誤分率降低至21%，為基于多光譜圖像分析的番茄葉片營養(yǎng)素含量檢測(cè)提供一定的技術(shù)支持。

3 結(jié)論

(1)在主要由顆粒松散的栽培基質(zhì)構(gòu)成的復(fù)雜圖像背景的去除方面，從去除效果、不同光照條件的適應(yīng)性、算法時(shí)空復(fù)雜度等方面，對(duì)最大類間方差閾值分割、基于超綠指數(shù)的閾值分割、基于S*NIR空間歐氏距離的聚類分割、基于NDVI的閾值分割進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)當(dāng)增強(qiáng)因子a=1.3時(shí)，基于NDVI的閾值分割最優(yōu)。

(2)試驗(yàn)結(jié)果表明，多光譜圖像各分量形態(tài)學(xué)梯度圖保持邊緣且消除紋理細(xì)節(jié)的能力優(yōu)劣順序依次為NIR、R、G、B。NIR梯度圖中去除了大量由葉脈、光照等引起的葉片內(nèi)紋理，為后續(xù)處理奠定了一定的基礎(chǔ)。

(3)以小波分析為基礎(chǔ)進(jìn)行標(biāo)記選取，發(fā)現(xiàn)選用db4小波函數(shù)、4層小波分解低頻系數(shù)、閾值為18的H-maxima 變換能得到最優(yōu)的目標(biāo)標(biāo)記結(jié)果。

(4)由19幅圖像的葉片提取結(jié)果可知，將小波變換分水嶺分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分水嶺分割結(jié)果進(jìn)行疊加，對(duì)于復(fù)雜背景及不同光照強(qiáng)度下的番茄冠層葉片平均誤分率為21%，為基于多光譜圖像分析的番茄葉片營養(yǎng)素含量檢測(cè)提供了一定的技術(shù)支持。

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SegmentationofTomatoLeavesfromCanopyImagesbyCombinationofWaveletTransformandWatershedAlgorithm

DING Yongjun1ZHANG Jingjing1LEE Won Suk2LI Minzan3

(1.CollegeofElectronicsandInformationEngineering,LanzhouCityUniversity,Lanzhou730030,China2.DepartmentofAgriculturalandBiologicalEngineering,UniversityofFlorida,Gainesville,FL32611-0570,USA3.KeyLaboratoryofModernPrecisionAgricultureSystemIntegrationResearch,MinistryofEducation,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)

In the study of crop nutrition diagnosis based on machine vision, it is usually necessary to collect leaf samples and quantitatively determine their nutrient content under laboratory conditions. However, due to the overlapping of leaves, the leaf samples cannot be clearly reflected in the canopy image. In order to solve this problem, it is needed to use image analysis technology to effectively extract the leaves in the crop canopy image and according to the processing results to collect laboratory test samples. Based on the complex background extraction, gradient graph calculation, wavelet transform, marker selection and watershed segmentation, the leaf segmentation of tomato canopy multispectral image was realized. Firstly, four kinds of complex background elimination algorithms were compared. It was found that the threshold segmentation based on normalized difference vegetation index (NDVI) was accurate when the enhancement factor was 1.3, which was suitable under various lighting conditions, and the space-time complexity was low. Secondly, in the aspect of gradient graph calculation, the morphological gradient of near-infrared (NIR) band image can eliminate the texture of the leaves caused by veins, light and so on while keeping the target edge. Then, markers of leaves were selected according to wavelet transform that used the low-frequency coefficient of 4-level db4 wavelet decomposition and H-maxima transform with threshold of 18. Finally, the results of wavelet transform watershed segmentation and mathematical morphology watershed segmentation were superimposed, and it was found that the average segmentation error rate of tomato canopy leaves was 21% for complex background and different light intensities, which provided some technical support for the analysis of tomato leaf nutrient content detection.

image segmentation; tomato leaves; wavelet transform; marked watershed

TP751; S24

A

1000-1298(2017)09-0032-06

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.09.004

2016-12-19

2017-05-05

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31360291、31271619)、國家留學(xué)基金委西部地區(qū)人才培養(yǎng)特別項(xiàng)目(201408625069)和蘭州城市學(xué)院博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(LZCU-BS2013-07)

丁永軍(1978—)，男，副教授，博士，主要從事光譜及多光譜圖像分析研究，E-mail: dingyj@lzcu.edu.cn

李民贊(1963—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)信息化研究，E-mail: limz@cau.edu.cn