CN101813469A - 一种徒手拍照叶片面积测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种徒手拍照叶片面积测量方法。针对现有技术中产品对拍摄叶片图像时所要求的条件在野外不易达到以及后期图像处理效果不好等缺陷，本发明提出的一种徒手拍照叶片面积测量方法。该方法在叶平面图像采集时将叶片放置在带有标准控制点的标准模板上，拍摄得到的图像依据标准控制点在不同图像与空间关系上的坐标位置之间的对应关系为基础进行图像转换，得到拍摄图像的正射图像，再使用图像处理软件计算所得正射图像中各叶片图像面积。与现有技术相比，本发明方法在实施时所需设备特别简单便于携带，叶片拍摄时只需使用普通数码相机进行徒手拍照，图像后期处理只需常规软件，所得测量结果准确可信，误差可控。整套方法特别适应野外调查的需要。

Description

一种徒手拍照叶片面积测量方法

技术领域

本发明涉及一种测量方法，特别是涉及一种徒手拍照叶片面积测量方法。

背景技术

植物叶面积指标是农业、林业、生态学、植物学等研究领域的重要内容之一。叶面积的大小是衡量植物光合能力的指标之一，叶面积的变化又是植物发育指标与环境变化指标之一。因此准确测量叶面积及其变化对掌握植物发育状态、了解植物对环境的响应、确定合理的管理环境模式具有重要的意义。

当前叶面积测量的方法多样，其中图像测量法由于只需获得叶片的图像就能测量叶片的面积，可以不对植物叶片造成损伤，因此在植物叶面积测量方面很受欢迎。如加拿大REGENT公司的Winfolia系统，其叶片图像获取采用平面扫描仪或者俯视照相法得到，图像最后经过计算机处理得到叶片的面积。但是，叶面积的测量很多时候是在野外开展的，要求能迅速完成以防止叶片脱水收缩造成的误差，有时候甚至需要在活体植株上完成测量。这些条件都确定了在野外测量时使用大型的、高耗电的商业仪器是不现实的。因此轻便小巧、方便快捷，特别是能够充分适应野外工作条件的叶面积测量方法与技术的提供是研究者所共同希望的。

专利号为ZL 200510086647.1，授权公告号为CN100443856C，名称为“一种平面叶片面积无损测量系统及其方法”的中国发明专利公开了一种叶面积测量方法。该方法通过图像采集单元得到附着在标定板上的平面叶片图像，图像校正单元根据图像和标定板上的同名点，计算出图像上的像素和实际物体的射影对应关系，并且对图像进行正射校正；叶片图像分割单元将叶片的图像从背景中分离出来；叶片面积计算单元根据射影对应关系，计算出正射校正后的叶片图像的面积。该测量系统及方法至少存在四方面的不足：一、在转换坐标的计算上采用自动的角点搜寻法(grid corner extraction)，即标定版上必须有方格网络，并且需要保证标定版上的网格足够，控制点围成的区域不能有叶片遮挡，为此该技术方案专门使用自行设计的PCB作为标定板，这就限制了该测量方法的适用性也增加了设备成本。二、由于在图像处理时采用了自动角点搜寻法，则要求照片上的各个角点必须黑白分明以使计算机能够清楚辨别，并且照片也不能有较大的图片畸变。因此该方法在对叶片拍照时对拍照角度有较大限制，对成像质量要求较高，这样的拍照要求在野外工作现场有时是难以实现的。该专利方法的适用性会在测量植物的叶面积时有所限制。三、在图像叶片分割上采用了两种色彩分割与一种手工多边形分割共3种分割法。色彩分割法要求图像上叶片与背景差异极其显著，而且叶片整体上的色彩要一致才能达到良好的分割效果。但在实际状况下这样的要求很难达到，因而所得图像分割质量很差；而手工分割法则非常费时辛苦。综合之下，该方法在图像叶片分割处理上的质量是很低的。并且，使用商业软件PHOTOSHOP或者免费图像处理软件GIMP就已经可以方便地获得较上述专利方法分离效果更好的叶片图像，因此该方法既无简洁的操作也无良好的效果。四、由于采用了前述的叶片分割处理方法，因此该测量方法在叶片较多时实际处理效果不会很好，特别是由于较厚叶片产生的叶片边缘阴影，以及复杂的叶片颜色等因素都会使该方法处理能力降低。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种设备轻便小巧，操作简单易行，不受电力供应影响，特别适应于野外实用的叶面积测量方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种徒手拍照叶片面积测量方法，包括叶平面图像采集过程、叶平面图像变换过程和叶面积计算过程，其特征在于：所述叶平面图像采集过程是对叶片拍照，拍照时将叶片放置在标准模板上，所述标准模板上带有至少四个标准控制点，且任意三个标准控制点不在同一直线上，各标准控制点平面坐标已知，拍照得到拍摄图像A，所述拍摄图像A中摄有至少四个标准控制点，且任意三个标准控制点不在同一直线上；所述叶平面图像变换过程是将拍摄图像A进行投影转换得到正射图像B，图像转换以标准控制点坐标位置与其在拍摄图像A中的坐标位置间的对应关系为依据；所述叶面积计算过程是使用图像处理软件计算得到正射图像B中各叶片图像面积。

上述方法在将原始图像A转换成正射图像B时，其原理在于：从一个平面到另一个平面的投影变换可以用一个3×3的变换矩阵表示(方程1)：

$\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=\mathrm{\λ}\left[\begin{array}{ccc}A& B& C\\ D& E& F\\ G& H& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]\⇒\left\{\begin{array}{c}u=\mathrm{Ax}+\mathrm{By}+C\\ v=\mathrm{Dx}+\mathrm{Ey}+F\\ 1=\mathrm{Gx}+\mathrm{Hy}+1\end{array}\right.$ 方程1

其中，(x，y)是原始图像A中某一点的坐标，(u，v)是该点正射投影位置的坐标，A～H是投影变换矩阵中的参数，λ是照片比例尺，求解过程中默认为1。

假设λ＝1，则方程1至少需要4对在原始图像A与其在正射图像B上的对应点的坐标来求解，得到8个线性方程组，从而解出矩阵中的8个未知矩阵参数(A～H)。方程组有解的条件是4个控制点中任意3个不在一条直线上。应用最小二乘法可以得到相应的解，见方程2：

$\left\{\begin{array}{c}u=\left[\begin{array}{cccccccc}x& y& 1& 0& 0& 0& -\mathrm{ux}& -\mathrm{uy}\end{array}\right]\\ v=\left[\begin{array}{cccccccc}0& 0& 0& x& y& 1& -\mathrm{vx}& -\mathrm{vy}\end{array}\right]\end{array}*{\left[\begin{array}{cccccccc}A& B& C& D& E& F& G& H\end{array}\right]}^T\right.$ 方程2

其中，T是矩阵转置操作符。

本技术方案基于上述原理，利用控制点作为将拍摄图像A进行正射变换的基础。方法中的控制点分为三部分，一是位于放置叶片的标准模板上的标准控制点，二是标准控制点拍摄入拍摄图像A中后对应的变形控制点，其坐标位置相对于标准控制点发生了变形，三是位于虚拟标准模板上的虚拟标准控制点。这里的虚拟标准模板是指建立在计算机程序中的由一组数值所表示的虚拟图形，是拍摄图像A的虚拟正投影图形。其上的虚拟标准控制点是虚拟图形上相应的坐标数值，所表示的空间位置与变形控制点呈正射投影关系。每一个标准控制点对应一个变形控制点与一个虚拟标准控制点，成为一组控制点，并且有相互对应的编号。具体处理步骤为：第一步，在标准模板上确定至少4个标准控制点及其平面坐标，其中任意3个标准控制点不在同一直线上，并将标准模板放置在叶片下拍照得到拍摄图像A。拍照时需要拍摄到至少4个不在同一直线上的标准控制点。由于拍摄图像A中的标准模板与实际标准模板相比会发生投影变形，因此标准控制点的实际坐标位置在拍摄图像A中也会发生变形，成为变形控制点并有新的坐标值；第二步，建立虚拟标准模板并确定与拍摄图像A中变形控制点数量相同的虚拟标准控制点及其坐标；第三步，将拍摄图像A上的变形控制点坐标与虚拟标准模板上的虚拟标准控制点坐标匹配，求解方程1中参数A～H的值，得出图像变换矩阵；第四步，将拍摄图像A与所得图像变换矩阵的逆矩阵进行乘积计算得到校正后的正射图像B。

为了后期图像转换时方便快捷，上述方法的优选方式为：将标准模板设为矩形，以矩形4个顶点作为标准控制点。这样，在图像转换时不需要重新考虑控制点的选择，并且标准控制点坐标容易满足拍摄清晰的条件，因此操作更加简单易行。

通过控制点完成图像正投影变换，变换后正射图像B中的虚拟标准模板与标准模板实物具有同样的规格。计算机处理图像是以像素为单位，因此标准模板的大小单位也转换成像素值。虚拟标准模板的比例尺(dpi，dots per inch)可以根据精度要求设置。在实际操作中，比例尺太小会使图像变小、图像分辨率较差、叶面积计算误差较大，比例尺太大又会影响到计算机的处理速度，因而一般设定为100～300dpi比较适宜。

正射图像B具有与平面扫描图像同样的规格效果，可以直接在图像处理软件中完成叶片面积测量。如果正射图像B中叶片图像与背景图像的反差率不理想，可以用图像软件加以处理，使叶片图像和背景图像分离，最后将图片转换为黑白二值图像，叶片为白色，背景为黑色。二值图像经过计算机处理，通过四联检测将互相连通的像素看成一个整体，从而得到每张叶片的像素数。由于每个像素数的实际大小是已知的((1/dpi)^2)，则可以计算出叶片的实际面积。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：首先，测量方法在实施时对标准模板的形状没有严格的规定，只需要保证其上有确定的点作为图像转换时的控制点即可。因此标准模板的条件只要满足平面的，其上有至少4个标志性的控制点，其中任意3个控制点不在一条直线上就行。控制点可以是记号(如圆点的圆心、十字叉的交叉点)，也可以是标准模板物理结构的点(如交叉点、转角、顶角等)。只要能够确定各控制点的相对平面坐标即可完成后继处理。其次，在拍摄叶片图像时不要求相机镜头必须与叶面保持垂直，即不要求拍摄图像A是叶片正投影图，也不需要考虑镜头的远近，只需要将标准模板上的叶片，以及至少4个标准控制点(其中任意3个不在同一直线上)完全摄入拍摄图像A中即可。因此实施本发明方法时，在图像采集步骤只需要徒手拍照即可满足要求。第三，本方法由人工选择确定控制点，这样操作相对于计算机自动角点选择的方法具有更强的抗干扰能力。因为计算机自动识别图像时要求图像控制点区域的黑白图对比强烈、边缘突出，而人眼则可以识别彩色的对比度较低的图像，抗干扰能力更强，因此采用上述方法确定控制点既有很强的抗干扰能力，也无需复杂的模板设计，适应于复杂的照明条件下的拍摄图像，对图像采集步骤的操作也进一步简化。

综上所述，本发明提供的叶片面积测量方法在实施时所需设备特别简单便于携带，在拍摄叶片时只要普通数码相机和一块矩形平板，图像的处理与面积计算只需要普通计算机与常用软件即可完成，不需要特殊设备与软件。特别是在叶片拍照时只需徒手操作即可，相对商业图像测量系统要求图像拍摄角度必须垂直于叶片表面以保证图像上叶片尺度的恒定、保证叶片面积测量的准确性、以及良好的照明条件这些在野外不易达到的要求，徒手拍摄可以更为灵活、方便地获取离体和活体叶片图像。本发明方法所具有的特别明显的优点便是特别适应野外调查的需要。

附图说明

图1是叶片拍摄方法示意图(示月季小叶片)。

图2-1是控制点编号方法示意图。

图2-2是投影变换原理示意图。

图3-1是去除背景图像的雪松叶片正射图像B。

图3-2是去除背景图像的月季小叶片正射图像B。

图3-3是去除背景图像的黄鹌菜叶片正射图像B。

图4-1是二值化后的雪松叶片黑白图像。

图4-2是二值化后的月季小叶片黑白图像。

图4-3是二值化后的黄鹌菜叶片黑白图像。

图5-1是经渲染与编号的雪松叶片伪彩色图像。

图5-2是经渲染与编号的月季小叶片伪彩色图像。

图5-3是经渲染与编号的黄鹌菜叶片伪彩色图像。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的优选实施例作进一步的描述。

实施例一

如图1～图5所示，用本发明方法测量雪松、月季及黄鹌菜的叶片面积。三种植物分别代表针形叶片、具齿圆形叶片与大头羽裂叶片。

以Comix普通书写板夹作为拍摄底板，这种书写板的底板上绘制有矩形网格。直接选取该矩形网格的4个顶点作为标准控制点，该矩形网格的规格为30cm×16cm。同时在Matlab程序中建立一个矩形虚拟标准模板，并确定其上的虚拟标准控制点。该虚拟标准模板用坐标矩阵表示，各虚拟标准控制点坐标为(u，v)。其中坐标值需要转化为像素单位，设置单位转换比例尺为150dpi。这个dpi也是后面计算叶片实际面积的系数。

分别将叶片展平放置在书写板底板上，叶片之间不能重合，露出标准控制点。为了突出叶片与底板的反差，得到好的拍摄效果，在叶片下面放置一张白纸，白纸不遮盖标准控制点。在叶片上面盖上透明投影仪膜片，并用夹子把透明膜片与底板的同一侧边夹住固定，以使叶片平整。用松下FZ35数码相机徒手拍摄，得到各叶片的拍摄图像A。拍摄角度任意，但要注意保证标准控制点与叶片的清晰。可以使用近拍和长焦方式。

将各拍摄图像A导入计算机，将拍摄图像A中的变形控制点与虚拟标准模板中的虚拟标准控制点分别按相同的起始位置与相同的方向编号，则每一组变形控制点与虚拟标准控制点有相同的编号。在Matlab程序中，首先直接通过鼠标按照控制点的编号顺序点击拍摄图像A上的各变形控制点，鼠标消息自动将其坐标值(x，y)传递到计算程序中，并与各虚拟标准控制点坐标值(u，v)匹配，计算出图像变换矩阵。再将各拍摄图像A与所得图像变换矩阵的逆矩阵进行乘积计算得到各叶片正射图像B。

用Photoshop图像处理软件或者GNU免费图像处理软件GIMP去除正射图像B中的背景图像，突出叶片图像，然后转换成黑白二值图像。处理过程中可以裁切图片大小，但不能改变图像分辨率。再用软件计算出二值图像中每个叶片的实际面积。

为了结果显示与数据输出的清晰，本实施方式中用计算机将各叶片图像进行渲染和编号，其中每张叶片都用不同的颜色填充，成为伪彩色图像，并且显示编号。编号与计算出的叶面积对应，叶面积打印在程序界面上。

为了检验本方法的测量精确度，本实施方式中设置对照方式。将同样的叶片用扫描仪扫描，分辨率设为150dpi，得到扫描图像。用Photoshop图像处理软件对扫描图像进行同样的背景图像去除、叶片图像突出，以及黑白二值图像转换处理。最后用软件计算出每个叶片的实际面积。

结果显示，将用本发明方法测量得到的面积值与用扫描仪扫描计算得到的面积值进行对比，误差范围在5％以内。测量对照结果如表1所示：

表1不同类型叶片测量面积比较

叶片面积	扫描法(标准)(cm2)	照相法(cm2)	误差率(％)
				雪松针叶	4.82	4.65	-3.5
月季小叶	77.86	78.52	0.9
				黄鹌菜叶片	54.10	55.35	2.3

误差率在长宽比较大的雪松叶片与黄鹌菜叶片的测量中较明显，在长宽比接近1的月季叶片测量中不显著。其原因在于，不同形状的叶片在相同面积下，圆形的周长最小，带锯齿的或者长条形的物体周长相对来说较大。在图像处理时，叶片边缘每增减一个像素，周长越大的叶片面积的变化也就越大。表现在Photoshop中去除背景时，阈值的微小变化会导致叶片边缘的增减，周长越大，这种效果越显著。建议在处理此类叶片时，可适当提高照片质量和虚拟模板的比例尺的大小。

本实施例中的标准模板可以设计成书册状可开合结构，书册一页是矩形硬板，矩形硬板上有标准控制点，书册另一页是透明膜；叶片拍照时，将叶面展平放置在矩形硬板与透明膜之间。

Claims (10)

1.一种徒手拍照叶片面积测量方法，包括叶平面图像采集过程、叶平面图像变换过程和叶面积计算过程，其特征在于：所述叶平面图像采集过程是对叶片拍照，拍照时将叶片放置在标准模板上，所述标准模板上带有至少四个标准控制点，且任意三个标准控制点不在同一直线上，各标准控制点平面坐标已知，拍照得到拍摄图像A，所述拍摄图像A中摄有至少四个标准控制点，且任意三个标准控制点不在同一直线上；所述叶平面图像变换过程是将拍摄图像A进行投影转换得到正射图像B，图像转换以标准控制点坐标位置与其在拍摄图像A中的坐标位置间的对应关系为依据；所述叶面积计算过程是使用图像处理软件计算得到正射图像B中各叶片图像面积。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述标准控制点是标准模板上的记号标记，或，标准模板物理结构的点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述标准模板是矩形，所述标准控制点是矩形的四个顶点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述标准模板是书册状可开合结构，书册一页是矩形硬板，矩形硬板上有标准控制点，书册另一页是透明膜；叶片拍照时，将叶面展平放置在矩形硬板与透明膜之间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述图像转换过程中需在计算机程序中建立一虚拟标准模板，其上确定有虚拟标准控制点，所述虚拟标准模板是拍摄图像A的虚拟正投影图形，所述虚拟标准控制点与标准控制点成一一对应关系，各虚拟标准控制点坐标已知。

6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的方法，其特征在于：所述叶平面图像变换过程按照如下步骤进行：

S1叶平面图像采集过程

S11确定标准模板与标准控制点

确定一平面为标准模板，在标准模板上确定至少四个标准控制点及其平面坐标，其中任意三个标准控制点不在同一直线上；

S12获取拍摄图像A

将叶片放置在S11所述标准模板放置上拍照得到拍摄图像A，拍照时需要清晰地拍摄到至少四个标准控制点，其中任意三个标准控制点不在同一直线上；拍照后，标准模板上的各标准控制点对应为拍摄图像A中的变形控制点；

S2叶平面图像变换过程

S21确定虚拟标准模板与虚拟标准控制点

在计算机程序中建立虚拟标准模板，在所述虚拟标准模板上确定与标准控制点数量相同的虚拟标准控制点，并确定各虚拟标准控制点坐标，设置单位转换比例尺的dpi值；

S22求解图像变换矩阵

将拍摄图像A导入计算机程序中，将拍摄图像A上的各变形控制点坐标与虚拟标准模板上相应的虚拟标准控制点坐标匹配，求解方程1中参数A～H的值，得出图像变换矩阵；

$\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& B& C\\ D& E& F\\ G& H& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]\⇒\left\{\begin{array}{c}u=\mathrm{Ax}+\mathrm{By}+C\\ v=\mathrm{Dx}+\mathrm{Ey}+F\\ 1=\mathrm{Gx}+\mathrm{Hy}+1\end{array}\right.$ 方程1

其中，(x，y)是拍摄图像A上变形控制点坐标，(u，v)是虚拟标准模板上虚拟标准控制点坐标，A～H是投影变换矩阵方程中的参数，λ是照片比例尺，求解过程中默认为1；

S23得到正射图像B

将拍摄图像A与S22所得图像变换矩阵的逆矩阵进行乘积计算得到的正射图像B；

S3叶面积计算过程

使用图像处理软件计算得到正射图像B中各叶片图像实际面积，其中dpi值与S21中dpi值相同。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述虚拟标准模板建立在Matlab软件环境下，由坐标矩阵表示，各虚拟标准控制点坐标为(u，v)。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述S22求解图像变换矩阵步骤中，首先将拍摄图像A中的变形控制点与虚拟标准模板中相应的虚拟标准控制点分别按相同起始位置与相同的方向编号，则每一组变形控制点与虚拟标准控制点有相同的编号；再用鼠标直接点击拍摄图像A上的各变形控制点，鼠标消息自动将其坐标值(x，y)传递到矩阵计算程序中，并与各相应的虚拟标准控制点坐标值(u，v)匹配，计算出图像变换矩阵。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述虚拟标准模板设置单位转换比例尺为100～300dpi。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述S3叶面积计算过程中首先将正射图像B中叶片图像与背景图像分离，然后转换成黑白二值图像。

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