CN108648244A - 一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于应用电子设备进行识别的方法或装置技术领域，公开了一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法，每五天进行一次拍照记录，每种植物选择一棵有代表性的进行研究；叶片拍摄后，采用PhotoshopCS3软件进行测定叶片的RGB值和CMYK值，并采用excel表格进行图表处理；叶片拍摄后，采用图像处理方法处理。本发明选取牡丹江主要秋色叶树种进行色彩的量化分析，将叶片的色彩值转化为相应的RGB值和CMYK值；使用准确的数字将色彩变化与时间和温度科学地反映出来，准确的运用各个色彩值进行定量分析，进一步总结秋季叶色变化规律及最佳叶色观赏期，为秋色叶植物在北方园林中的应用提供一定的理论依据。

Description

一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法

技术领域

本发明属于应用电子设备进行识别的方法或装置技术领域，尤其涉及一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：彩叶植物虽然叶色丰富，但大多数时候彩叶植物都只有某一个变色期，并且秋色叶居多。秋色叶植物的色彩随着气候、时序的变化而变化，一般来说，昼夜温差和夜间低温是叶色转色的主要限制因子，其彩叶色彩持续的时间因气候变化而有差异。在植物色彩的应用方面，主要在植物色彩对人心理和生理的影响、彩叶植物的应用、色彩调和与变化理论的应用等内容的研究；缺乏定量研究的情况，近年来，针对植物色彩研究主要涉及定性研究，而一些学者开始了对植物色彩的定量研究的拓展。关于叶色分析也主要采用叶片色彩NCS色卡标记法进行研究，使用RGB值和KMYK值进行研究植物叶色的主要应用在海棠、核桃缺素症等方面。关于秋季叶色变化与RGB值和KMYK值的变化是否具有一些相关性的研究未见报道。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)因为植物叶色变化的范围较广泛，NCS色卡颜色有限，没有电脑软件中颜色丰富，在视觉相差不大的叶色情况下，使用电脑计算更加精确，而且使用色卡需要肉眼判断，存在一定主观性。

(2)使用RGB值和KMYK值进行计算，量化数值更加精准。

(3)色彩的形成是多种色相共同作用的结果，单一从某一种色相来分析不全面，所以要检测色彩中各类颜色的数值，找到形成色彩的关键色相，从而确定某一种叶色的决定色相，不仅为植物叶色检测提供依据，也为美术专业形成更好的色彩提供量化依据。

解决上述技术问题的难度和意义：取样范围较广泛，要对取样点进行标记，叶片拍照技术要求较高；因为叶色变化影响因素较多，不能确定取样时温度变化对叶色的影响大小；叶片色彩在软件下进行分析时，每个照片取样点要统一位置，还要避开叶脉点；如何确定RGB值和KMYK值哪个更为重要，哪个可以忽略；本发明只取样9种，是不是对所有彩叶植物都叶色都有统一标准；本发明可以为彩叶植物叶色研究提供依据。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法。

本发明是这样实现的，一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法，所述基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法包括：

步骤一，每五天进行一次拍照记录，每种植物选择一棵有代表性的；

步骤二，叶片拍摄后，打开Photoshop CS3的图像颜色处理，选取RGB色彩模式。添加所选取的叶片到选区，令纵轴在水平方向，若有偏差，可通过图像中的旋转画布调整任意角度。然后进行取样。然后用矩形选取工具选取叶片的中部(叶主脉的两侧)，从叶尖到叶基，用切割工具进行切割，切割面积约占叶片总面积的1/3。从选取内，任意选择5个点，观察信息选项下面对应的RGB值和CMYK值，得出各颜色的平均值，在excel表格中录入每个植物的RGB值和CMYK值，选择插入图表，选择数值为纵轴，选择取样时间为横轴，确定各数值的变化曲线，创建图表。

步骤三，叶片拍摄后，采用图像处理方法处理。

进一步，所述步骤一中每棵植物选取三个叶片，进行标记；每次拍摄照片在同一时间段，全光照在叶片上，没有任何角度遮挡情况下进行拍照。拍摄整体照以及被标记叶片的特写照片，每个照片拍摄重复三次；拍摄前用小喷壶，纸巾对叶片进行清洗处理。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明选取牡丹江主要秋色叶树种进行色彩的量化分析，将叶片的色彩值转化为相应的RGB值和CMYK值；使用准确的数字将色彩变化与时间和温度科学地反映出来，准确的运用各个色彩值进行定量分析，进一步总结秋季叶色变化规律及最佳叶色观赏期，为秋色叶植物在北方园林中的应用提供一定的理论依据。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法流程图。

图2是本发明实施例提供的温度(℃)变化示意图。

图3是本发明实施例提供的9种植物RGB值和CMYK值变化示意图。

图4是本发明实施例提供的9种植物变色率示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明通过对牡丹江市9种秋色叶植物的叶色标准色彩值RGB值和CMYK值在秋季的变化进行分析，发现秋色叶植物基本以R和G值为最高，得出几种植物的最佳叶色观赏期，是彩叶植物呈现彩色的量化表现；秋色叶植物的变色速度不同，为山杏>紫丁香>五叶地锦>金焰绣线菊>火炬树>茶条槭>连翘>金山绣线菊>百华花楸，且变色率与最低温度有一定的负相关，有一定的临界低温期限。

如图1所示，本发明实施例提供的基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法包括以下步骤：

S101：每五天进行一次拍照记录，每种植物选择一棵有代表性的进行研究，每棵植物选取三个叶片，进行标记；每次拍摄照片在同一时间段，全光照在叶片上，没有任何角度遮挡情况下进行拍照。拍摄整体照以及被标记叶片的特写照片，每个照片拍摄重复三次；拍摄前用小喷壶，纸巾等对叶片进行清洗处理；

S102：叶片拍摄后，采用PhotoshopCS3软件进行测定叶片的RGB值和CMYK值，并采用excel表格进行图表处理；

S103：叶片拍摄后，采用图像处理方法处理。

下面结合实验对本发明的应用原理作进一步的描述。

1内容及方法

1.1.材料

本发明选取牡丹江师范学院校园内9种具有代表性的秋色叶植物进行研究，其中秋叶红色5种，秋叶黄色4种，如下表1。

表1秋色叶植物名录

1.2研究期气温动态变化特征

由于植物秋季叶色变化与温度变化具有一定的关系，研究期间材料选取当天最低、最高温度及日温差变化如图2。结果表明2015年10月3日至11月3日的30天秋季时段，最低、最高温度因大陆季风性气候冷暖气流交替变化而变化，最高温度在5-20℃，最低温为-5-6℃。昼夜温差较大，日温差在7-21℃之间，温度变化适合秋叶植物叶色改变。

1.3方法

1.3.1取样方法

自2015年10月3日起，每五天进行一次拍照记录，每种植物选择一棵有代表性的进行研究，每棵植物选取三个叶片，进行标记。每次拍摄照片在同一时间段，全光照在叶片上，没有任何角度遮挡情况下进行拍照。拍摄整体照以及被标记叶片的特写照片，每个照片拍摄重复三次。拍摄前用小喷壶，纸巾等对叶片进行清洗处理，防止叶片上的灰尘对实验结果产生影响。

1.3.2颜色测定方法

RGB模型也称为加色模型，它是一种发光的色彩模式，RGB分别代表着3种颜色：R代表红色，G代表绿色、B代表蓝色，0-255为三种颜色模式的数值范围。CMYK是3种印刷油墨名称的首字母：青色Cyan、品红色Magenta、黄色Yellow。0％-100％为四种颜色的含量比例范围。而K取的是black最后一个字母，之所以不取首字母，是为了避免与蓝色(Blue)混淆。CMYK可以准确地用数字来描述一种颜色的多少。叶片拍摄后，采用PhotoshopCS3软件进行测定叶片的RGB值和CMYK值，并采用excel表格进行图表处理。

1.3.3图像处理方法

叶片拍摄后，图像处理方法同。

2结果与分析

2.1彩叶植物的RGB值和CMYK值变化分析

由图2可以看出，RGB的色彩模式中，除了紫丁香和山杏G值为最高以外，其他植物均以R值为最高，B值为最低，忽略不计。不同植物R值最高值出现的时间及最高值不同。茶条槭R值最高值在10月8日和13日到达255，呈现先升后降的趋势，10天降低45.4％；茶条槭G值与R值走势相同，最高值在10月13日达到246，10天降低83％；火炬树R值最高值在10月13日到达229，呈先升后降的趋势，10天降低30％；火炬树G值呈现降低的趋势，最高值在10月3日达到153，20天降低60.8％；五叶地锦R值最高值在10月13日到达230，呈现先升后降的趋势，10天降低40％；五叶地锦G值逐渐降低，最高值在10月3日达到102，20天降低60.8％；金焰绣线菊R值最高值在10月13日到达255，呈现先升后降的趋势，10天降低16.4％；金焰绣线菊G值与R值走势相同，最高值在10月13日达到170，10天降低22.4％；连翘R值最高值在10月3日到达247，呈现逐渐降低的趋势，20天降低85.7％；连翘G值与R值走势相同，最高值在10月3日达到187，20天降低57.2％；百花花楸R值最高值在10月3日到达235，呈现逐渐降低的趋势，20天降低31.1％；百花花楸G值呈现先降后升的趋势，最高值在10月3日达到115，随后降为最低，5天降低45.2％；金山绣线菊R值最高值在10月8日和13日到达255，呈现先升后降的趋势，10天降低45.2％；金山绣线菊G值与R值走势相同，最高值在10月13日达到246，10天降低83％；紫丁香R值最高值在10月8日和13日到达255，呈现先升后降的趋势，10天降低45.4％；紫丁香G值与R值走势相同，最高值在10月13日达到246，10天降低83％；山杏R值最高值在10月8日和13日到达255，呈现先升后降的趋势，10天降低45.4％；山杏G值与R值走势相同，最高值在10月13日达到246，10天降低83％；但是在后期G值呈现急速下降的状态，最后接近30，随着时间的变化RGB值均呈现先升高后降低的趋势；其CMYK值中K值最低，整个CMYK值呈现先降低后升高的趋势；，火炬树叶片的R值最高，并且远高于其他值，最高值在趋势变缓，随着时间的变化RGB的趋势不同，R值呈先升高后降低的趋势，G值呈下降趋势，B值呈下降升高再降低；其CMYK值中K值最低，整个CMYK值趋势不同，CK值呈现先降低后升高的趋势，M值呈现升高趋势，Y值呈现升高降低再升高。

2.2色彩模式R/G值分析

由于植物叶片颜色是一个色彩混合的模式，除了要考虑某一种颜色在叶片中存在的量以外，还要考虑其他相关颜色在叶片中存在的量。上述图中均反映出R和G值较高，而B值相对较小，不做重点考虑。所以使用R与G的比值来反映出植物叶片中红色与绿色的色彩模式含量的大小，从而对植物的叶色表达具有一定的表象意义。当二者比值大于1时，说明叶色红色色彩模式多于绿色，当二者比值小于1时，说明叶色红色色彩模式少于绿色。由表2可以看出，除金山绣线菊外，多数秋叶植物随着时间的变化，R/G值有逐渐升高的趋势，说明叶色中的红色模式逐渐升高。但是不同植物R/G比值的最高点出现的时间不同。10月8日，百花花楸R/G值最高；10月13日，连翘R/G值最高；10月18日，五叶地锦、金焰绣线菊、山杏R/G值最高；10月23日，茶条槭、火炬树R/G值最高。

表2 9种植物色彩模式的R/G值分析

2.3植物叶色变化率分析

关于秋天和秋叶如何界定，从同一棵植物或同一种植物30％以及以上的叶片同时开始变色，并且呈现出鲜明亮丽的色彩时，则看作秋色出现的标志。本发明中按上述标准，以叶片同时变色30％作为秋色叶植物开始变色的临界参考点，当叶片变色率达到60％以上，就认为该植物或已具有较好的秋色景观。

从图3可以看出，随着时间的变化9种秋色叶植物变色率有所变化，但是变色速度不同，不同植物变色速度为山杏>紫丁香>五叶地锦>金焰绣线菊>炬树>茶条槭>连翘>金山绣线菊>百花花楸。调查期间，不同植物变色早晚也不同，变色最早的是百花花楸，最晚的是山杏。调查初期，只有百花花楸、连翘、茶条槭和金山绣线菊变色率超过30％以上，呈现秋色叶标志，同时百花花楸和金山绣线菊已经具有较好的秋色景观。说明他们的变色期较早，应该提早进行调查，而其他5种植物，变色较晚，山杏在调查初期还没有变色迹象，调查中期只有紫丁香还未呈现变色标志，其他植物均己变色30％以上，而且在10月18日时除紫丁香外，其他植物均已呈现较好的秋色景观。调查末期即10月23日除金焰绣线菊以外，所有植物均已落叶，调查截止。而适宜的低温、湿润的空气和土壤以及背风的环境则是秋叶保持鲜艳并延长观赏期的关键。

3结果

3.1秋色叶植物变色率与标准色彩模式的关系

通过研究发现，所调查的9种秋色叶植物中，丁香和山杏G值最高，同时二者的植株变色率在这个期间也较低，说明这两种植物的色素依然以叶绿素为主，使植物呈现绿色为主的现象。其他均是R值最高，但是金山绣线菊和茶条槭的R值和G值相差不多，其他植物二值相差较高，但所有植物都是K值最低，且变化幅度不大。总的来说，植物的RGB三条折线走势基本相同，CMYK四条折线走势基本相同，并与RGB走势相反。RGB值从大到小分别为R、G、B，CMYK值排序为Y、M、C、K。C、K多数时候为0，或接近0。说明C值和K值基本可以忽略不计，所以在评价植物叶片色彩是可以以RGB值作为主要的数据评价依据。

以茶条槭为例，在评价叶色时如果单独考虑R值最高即为最佳观赏叶片时期，其最佳叶色观赏期为10月8-13日，但是如果采用R/G值作为参考指标的话，其比值最高的时间为10月23日，所以在评价植物叶片色彩观赏价值时不能只以某一种色彩模式为主，应该综合考虑几种色彩模式中的相关性进行研究植物色彩的最佳观赏值。如果考虑植物的生理机制，进一步研究各类色素比值、R/G值和植物叶片最佳观赏期之间的关系会具有一定的意义，但是如何能兼顾好植物叶片取相的阶段连续性及色素含量测定的连续性，是一个值得研究的问题。

RGB值是植物色彩表现的一种量化指标，通过研究发现叶片的RGB值变化与植物的变色率相关性不大，因为变色率观察的是整株变色情况，在植物RGB特征值统计时并不能代表所有植物的变色情况，所以二者的相关性不大。

3.2秋色叶植物变色率与温度的关系

影响植物变色的因素很多，研究表明，夜温低使林中或植物微环境相对湿度上升，可增加植物根系吸收利于色叶形成的磷、钾肥和微量元素，而减少不利于色叶形成的氮元素的吸收[15、16]，光照、水分、土壤、温度等[17、18]也因为影响植物体内的某些基因和酶等进而影响植物叶色。本发明发现10月8日相比10月3日温度有所升高，植物变色速度较快，13日时温度下降，并且最低温度一直持续到调查结束，只有最高温度先升高后降低，但是对植物的变色影响不大，植物的变色率一直有所升高。说明彩叶植物在秋季变色与温度有一定的相关性，最低温度在彩叶植物变色率上具有主要作用，最低温度下降使植物变色加快，二者呈现负相关，但是最低温度持续有一定的期限，当达到某一个临界期限时植物变色率将不再增加，或者有降低的趋势，或者导致植物落叶。对于北方来说，温度是影响秋色叶植物变色率的一个重要因素，但不是绝对因素，还可能与植物所处的位置，光照条件等有关。此变色物候仅为2015年观测的结果，秋色叶植物变色期在不同年份会因为气候而有不同的变色时间范围，但大多数植物变色顺序基本可以了解，可以为秋色叶植物的应用配置作参考依据。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法，其特征在于，所述基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法包括：

步骤一，每五天进行一次拍照记录，每种植物选择一棵有代表性的；

步骤二，叶片拍摄后，采用PhotoshopCS3软件进行测定叶片的RGB值和CMYK值，并采用excel表格进行图表绘制；

步骤三，叶片拍摄后，采用图像处理方法处理。

2.如权利要求1所述的基于色彩模式的秋色叶植物的叶色检测方法，其特征在于，所述步骤一中每棵植物选取三个叶片，进行标记；拍摄整体照以及被标记叶片的特写照片，每个照片拍摄重复三次；拍摄前用小喷壶，纸巾对叶片进行清洗处理。