CN105890764B - 基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法 - Google Patents

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    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands

Abstract

本发明公开了一种辨别植物花冠颜色深浅的方法,该方法涉及基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法。本发明创建了一种鉴别植物花色的定量方法,通过扫描得到同色系花冠或花萼等花器官的图片信息,运用图片分析软件计算其灰度值,灰度值的大小即可表明花色的深浅。同时,建立花器官图像灰度值与花色苷含量的关联度,用以验证该方法的准确性。本发明主要解决植物花色传统测量方法精准度低、耗时长、成本高等问题。

Description

基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法
技术领域
本发明公开了一种辨别植物花冠颜色深浅的方法,该方法涉及基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法。
背景技术
花色是花卉观赏品质形成的重要性状之一,也是园艺植物研究中重点考察的农艺性状,因此,建立简便、量化、有效的花色鉴别方法,是开展观赏植物农艺性状调查的基础。特别是在科研和育种工作中,如何有效、准确地辨别一系列颜色相近植物材料的花色,将花色深浅数字化,便于分析和说明问题,对于园艺植物新品种审定或认定具有重要的现实意义。
最初,辨别植物花色主要依靠人为肉眼观察分辨,这种方法简便、快速,沿用至今。一般将花色分为几个等级,譬如将红色分为深红、中红和浅红3个等级,再将样品“对号入座”。然而,该方法受观测者主观影响较大,特别是中间颜色的花色归属不清,准确度不高。目前,较为精确地辨别植物花色的方法主要有三种,比色卡比对法、花色苷测定法和仪器测色法。比色卡比对法是观察者通过视觉将样品花色与标准花色对比来确定颜色的方法。目前国际上最权威的是英国皇家园林协会的比色卡,但售价比较昂贵,而且容易受到观测者主观因素和外在光源环境因素等影响,因此,对操作人员要求较高,不同的人得出的结果也会有一定的差别。花色苷测定法是一种生理指标测定方法。花色素的存在及其变化是植物花色表现的化学机制,花色苷是花色素中起决定作用的主要色素,与花色的深浅程度密切相关。该方法用化学试剂如盐酸甲醇溶液提取花朵中的花色苷,采用分光光度计测量花色苷的吸收峰值来表示花色苷的相对含量,间接表示花色的深浅。目前,多数研究采用该方法来鉴别花色,此法测量精确,但要经过实验室提取检测步骤,耗时较长。仪器测色是利用色差计测量植物花朵,最终用色度参数对花色进行描述,该方法精确,但实用性不强,测量仪器昂贵,成本较高。
为了将花色深浅数字化、检测简便化、降低成本、易于操作,本发明将植物花色深浅与计算机图文处理相结合,无需昂贵的仪器和比色卡以及繁琐的生理指标检测步骤,只需一台计算机和扫描仪即可分辨植物花色深浅度,并将其数字化以便进行数据分析。为了验证该方法的有效性和准确性,将其与植物花朵花色苷含量进行关联分析,充分检验本方法的精确性。
发明内容
本发明创建了一种鉴别植物花色的定量方法,通过扫描得到同色系花冠或花萼等花器官的图片信息,运用图片分析软件计算其灰度值,灰度值的大小即可表明花色的深浅。同时,建立花器官图像灰度值与花色苷含量的关联度,用以验证该方法的准确性。
基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法,包括如下步骤:
1)通过扫描得到花器官的图片信息(在同一台扫描装置的同一设置条件下进行扫描);
2)运用图片分析软件计算其灰度值;
3)根据灰度值与花色的关系得到花色深浅度的精确数据。
优选的,所述步骤2)中图片分析软件为Image J。
其中Image J软件的具体步骤如下:打开扫描图,并选择工具栏中Rectangularselections(矩形)/Elliptical selections(椭圆)/Polygon selections(多边形)/Freehand selections(自由捕捉)其中一项,确定测量区域,然后平移该图形至花器官图像上,按Ctrl+M计算灰度值,确保不同样本测量区域大小、形状一致,测量花器官的位置一致,且保证花器官图像覆盖整个测量区域,不能有漏洞,最后,导出数据,用于统计分析。
优选的,所述花器官为花冠或花萼。
优选的,所述花器官先进行清洁处理再扫描。
优选的,所述花器官的图片为tiff格式。
本发明无需特殊处理,采摘后直接测量。也可以取样后避光保存,并保持新鲜,尽快测量。对于渐变色,只要是同一色系的花色即可测定。本发明主要解决植物花色传统测量方法精准度低、耗时长、成本高等问题。
附图说明
图1为矮牵牛(A)、孔雀草(B)和一串红(C)花瓣扫描图像。
图2为矮牵牛粉红色系花瓣灰度值与花色苷相对含量的关系图。
图3为孔雀草橙黄色系花瓣灰度值与花色苷相对含量的关系图。
图4为一串红红色系花冠灰度值与花色苷相对含量的关系图。
具体实施方式
本方法的实施步骤为:
1、取样。对待测植物材料取盛开花朵的花瓣,避光、保湿;
2、图像获取。用扫描仪对所取花瓣扫描,并以tiff格式保存图像文件;
3、图像处理。用计算机图像分析软件,如Image J等,对获取的花瓣图像进行处理,获取花瓣图像的灰度值将其颜色深浅数字化。灰度值高的颜色浅,反之颜色深,用数值大小来区分花色深浅。
具体步骤流程为:在同一条件下扫描待测花器官的图像→保存为tiff格式→下载安装图片分析软件Image J→导入扫描图→选择测量区域→计算灰度值→导出数据。
其中Image J软件的具体操作步骤为:
File→Open→打开扫描图→选择工具栏中Rectangular selections(矩形)/Elliptical selections(椭圆)/Polygon selections(多边形)/Freehand selections(自由捕捉)其中一项,确定测量区域→平移该图形至花器官图像上→按C trl+M(即Analyze中Measure选项)计算灰度值,确保不同样本测量区域大小、形状一致,测量花器官的位置一致,且保证花器官图像覆盖整个测量区域,不能有漏洞→最后,导出数据,用于统计分析。
以下以矮牵牛粉红色系、孔雀草橙黄色系、一串红红色系花瓣为例来说明本方法的操作步骤,并验证其准确性:
1、取样。对待测矮牵牛、孔雀草和一串红材料取盛开花朵的花瓣,避光、保湿;
2、图像获取。用扫描仪对所取花瓣扫描,并以tiff格式保存图像文件(图1);
3、图像处理与花色苷相对含量检测。用计算机图像分析软件,如Image J等,对获取的花瓣图像进行处理,获取花瓣图像的灰度值,将其颜色深浅数字化。同时,检测花瓣中花色苷相对含量(表1-3)。
表1矮牵牛花瓣灰度值与花色苷相对含量
表2孔雀草花瓣灰度值与花色苷相对含量
表3一串红花冠灰度值与花色苷相对含量
4、花色苷相对含量与灰度值相关性检验。检验花色苷相对含量与对应花瓣灰度值的相关性,进行显著性检验。
通过检验发现,花瓣灰度值与花色苷相对含量呈极显著负相关(图2,3,4),矮牵牛(表1)、孔雀草(表2)和一串红(表3)的花瓣灰度值与花色苷相对含量之间的相关系数R分别为-0.9908、-0.9958和-0.9765,均达到了极显著相关。证明本方法所测灰度值与花色苷相对含量具有极显著的关联性,即与花色深浅极显著相关,灰度值的大小可以用来代表花色深浅程度,即花瓣灰度值大的颜色浅,灰度值小的颜色深,将花色深浅程度量化,可用于数据分析和花色比对。

Claims (3)

1.基于计算机图像处理的分辨植物花色深浅的方法,其特征在于:包括如下步骤:
1)通过扫描得到花器官的图片信息,所述花器官为花冠或花萼;
2)运用图片分析软件计算其灰度值;
3)根据灰度值与花色的关系得到花色深浅度的精确数据;
所述步骤2)中图片分析软件为Image J软件,Image J软件的具体操作步骤为:
打开扫描图,并选择工具栏中Rectangular selections(矩形)/Ellipticalselections(椭圆)/Polygon selections(多边形)/Freehand selections(自由捕捉)其中一项,确定测量区域,然后平移图形至花器官图像上,按Ctrl+M计算灰度值,确保不同样本测量区域大小、形状一致,测量花器官的位置一致,且保证花器官图像覆盖整个测量区域,不能有漏洞,最后,导出数据,用于统计分析。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述花器官先进行清洁处理再扫描。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:所述花器官的图片为tiff格式。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110603577A (zh) * 2017-05-08 2019-12-20 长谷川香料株式会社 用颜色表现形象的方法和颜色表现图
CN109215011A (zh) * 2017-07-06 2019-01-15 贵州中烟工业有限责任公司 一种卷烟包灰性能测量方法及装置
CN107991287B (zh) * 2017-12-26 2023-11-10 同方威视技术股份有限公司 基于图像灰度识别的拉曼光谱检测设备及方法
CN111141234B (zh) * 2018-03-01 2021-06-04 杭州富阳新远新能源有限公司 一种用于汽车球铰接头的球座涂色面积及其分区检测方法
CN110223333B (zh) * 2018-03-01 2021-04-02 杭州富阳新远新能源有限公司 一种用于球铰的球座涂色面积及其涂色区域贴合度的分区检测方法
CN109283145B (zh) * 2018-11-01 2021-01-01 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所 一种花毛茛花色测试时期确定方法及系统
CN109285196B (zh) * 2018-11-01 2020-11-13 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所 一种花毛茛花色变化特征确定方法及系统
CN113508685A (zh) * 2021-04-19 2021-10-19 北京化工大学 一种万寿菊采摘移动机器人

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1900699A (zh) * 2005-07-21 2007-01-24 李少昆 基于图象技术的棉花叶片叶绿素含量测定方法
CN101153851A (zh) * 2007-06-15 2008-04-02 中国农业大学 一种基于机器视觉的苹果检测分级方法
CN102072771A (zh) * 2010-10-21 2011-05-25 富美科技有限公司 一种基于计算机的灰度值测试系统
CN102095499A (zh) * 2009-12-09 2011-06-15 程好学 一种瓷砖自动分色的方法
CN102519886A (zh) * 2011-12-19 2012-06-27 浙江大学 一种检测农作物叶片中叶绿素a和类胡萝卜素含量的方法
CN203534703U (zh) * 2013-10-14 2014-04-09 北京中棉机械成套设备有限公司 一种棉花测色仪

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1900699A (zh) * 2005-07-21 2007-01-24 李少昆 基于图象技术的棉花叶片叶绿素含量测定方法
CN101153851A (zh) * 2007-06-15 2008-04-02 中国农业大学 一种基于机器视觉的苹果检测分级方法
CN102095499A (zh) * 2009-12-09 2011-06-15 程好学 一种瓷砖自动分色的方法
CN102072771A (zh) * 2010-10-21 2011-05-25 富美科技有限公司 一种基于计算机的灰度值测试系统
CN102519886A (zh) * 2011-12-19 2012-06-27 浙江大学 一种检测农作物叶片中叶绿素a和类胡萝卜素含量的方法
CN203534703U (zh) * 2013-10-14 2014-04-09 北京中棉机械成套设备有限公司 一种棉花测色仪

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