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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械開發(fā)提供必要的實驗數(shù)據(jù)和理論依據(jù)。本文運用數(shù)字圖像處理技術(shù)對油菜莖稈切面的顯微結(jié)構(gòu)進行分析,無損測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)。實驗結(jié)果:該方法可以準確測量各種參數(shù),對油菜莖稈顯微結(jié)構(gòu)研究具有較好的實用價值

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

    在實際生產(chǎn)中,倒伏成為制約機械化生產(chǎn)模式推行的主要因素。倒伏不僅導致油菜減產(chǎn),極大地影響油菜品質(zhì),還使機械化收割作業(yè)難以進行,導致油菜生產(chǎn)效益受到嚴重影響【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,皮層細胞的排列,細胞壁厚度,皮層細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、機械組織層數(shù)、機械組織厚度、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價指標【3】。

    油菜莖稈相關(guān)性狀分析費時費力,嚴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

    2018年5月在華中農(nóng)業(yè)大學的校內(nèi)試驗田,采集了“中雙6號”“大地55”“華油雜62號”等3個品種的油菜植株。每個品種取樣10根秸稈,截取地上部20cm長的莖稈,每節(jié)手工制作2個切片(厚度約0 02mm),共計20個切片樣本。先使用5%濃度的對鉀苯酚一乙醇溶液浸泡1分鐘、再使用95%的濃鹽酸浸泡Imin,以對切片進行染色。清洗染色的切片并晾干,置于載玻片上,放置在光學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)和測試的平臺為通用計算機(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)。標尺物理長度L,直線段的像素個數(shù)為No,尺寸轉(zhuǎn)換因子(單位um/pixel)計算公式如下:

    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)還可細分為韌皮部、形成層和木質(zhì)部。甘藍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原圖進行掩膜操作,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?;叶葓D減去二值圖像,即可得到內(nèi)部的木質(zhì)部區(qū)域;對二值圖像的內(nèi)部填充得到莖稈的整體區(qū)域,以計算莖稈截面的總面積。

    圖1莖稈顯微圖像處理與參數(shù)測量

    顯微參數(shù)的計算方法: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短軸的平均值;表皮厚度,對“求最大連通域”結(jié)果圖像使用Canny算子提取邊緣并統(tǒng)計輪廓的長度,擬合長度最大的兩個輪廓時的擬合橢圓,再使用公式一計算表皮厚度,式中al、a2、b1、b2分別為兩個擬合橢圓的長短軸長度;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實驗總結(jié)

    人工用畫圖軟件分別在復制的圖像中標注出各測量目標,刪除目標區(qū)域之外的背景,最后統(tǒng)計目標區(qū)域的參數(shù)作為真實值。將人工測量結(jié)果與本文算法測量結(jié)果進行比較,結(jié)果表明,本文算法各項測量值的準確度全部大于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用價值。

    參考文獻

    【1】文殊油菜倒伏影響因素及應對策略【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】浙江大學學報(農(nóng)業(yè)與生命科學版),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】作物學報2014 (10):1846 -1856

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