葉面積測定儀基于矩形框的幾何校正方法(文件)
【正文】 的圖像，圖8c 為圖8b 各葉片的統(tǒng)計計算結(jié)果。為了驗證GCCA 法的測量精確度及其使用范圍，對gpgpgp3 和gp4 進(jìn)行垂直拍照，選擇坐標(biāo)紙法為標(biāo)準(zhǔn)方法，分別用長寬系數(shù)法[28]、Photoshop 法及GCCA 法測量各葉片面積，測量結(jié)果見表2，其中坐標(biāo)紙法和長寬系數(shù)法是直接測量，GCCA 法和Photoshop 法是通過Photoshop 和LAS 軟件掃描圖像間接得到。共4 個方向拍照，并用坐標(biāo)紙法、Photoshop 法和GCCA 法測量各葉片的面積，測量結(jié)果見表3。 4）GCCA 法測量精度并不隨葉片形狀和葉片大小變化而變化。 表3 測量結(jié)果表明：1）在傾斜拍照的情況下，Photoshop 法測量相對誤差雖然也隨著葉面積增大而有減小的趨勢，但相對于垂直拍照，其測量誤差顯著增大； 2）表3 中水稻葉傾斜測量相對誤差遠(yuǎn)大于其他兩種葉型測量相對誤差還表明，Photoshop 法不適合測量長條形的葉片； （3）GCCA 法的測量精度受圖像傾斜失真的影響較小。而Photoshop 法測量結(jié)果變異度大，測量結(jié)果相對不穩(wěn)定。如果一次同時測量20 片葉片， s。 2）GCCA 法繼承了數(shù)字?jǐn)z影圖像處理法的優(yōu)勢，是一種快速的植物葉面積測定方法。如果用白紙帶蓋住葉片的葉柄，該軟件還可以應(yīng)用于無損測量，所以GCCA 法既可以應(yīng)用于室內(nèi)，也可以推廣到室外，為葉面積的測量提供了切實可行的新方法。因此，如何引入邊緣陰影抑制技術(shù)解決結(jié)果稍稍偏大和如何將LAS 進(jìn)一步完善，開發(fā)出一套數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和葉面積測量于一體的LAS 葉面積測量系統(tǒng)，有待進(jìn)一步的研究。如在葉面積測量過程中常常需要繪制矩形框，圖像導(dǎo)入等操作，特別是在無損測量時總需要用白紙帶蓋住葉柄，極不方便。當(dāng)一次測量20 片葉片時，葉片測量速度能達(dá)到5 片/s。針對GCCA 法，編制了LAS 軟件，并與坐標(biāo)紙法、長寬系數(shù)法、Photoshop 法進(jìn)行了比較，得出如下結(jié)論： 1）GCCA 法是一種測量精度較高、穩(wěn)定性較好、適用范圍較廣的測量方法。結(jié)果表明：平均測量1 片葉片，坐標(biāo)紙法用時415 s，長寬系數(shù)法用時13 s，Photoshop 法用時8 s， s。由統(tǒng)計原理可知，變異系數(shù)可以比較不同均值的樣本間的變異度，能正確地反映資料的精確性[10]。同理，對水稻葉的相對誤差和黃瓜葉的相對誤差再做兩獨立樣本t 檢測，P= 。Photoshop 法人為因素影響較大，容差的選擇直接關(guān)系到測量結(jié)果的精度； 3）長寬系數(shù)法測量誤差整體較大。、側(cè)對著矩形框俯視60176。圖8 默認(rèn)條件下運行界面圖 3 結(jié)果與分析 選取水稻葉、銀杏葉、黃瓜葉（這3 種葉片的選取具有普遍性，能代表常見葉片形狀，如狹長形、扇形以及不規(guī)則形狀等）各5 片為研究對象，接著把5 片水稻葉分別命名為aaaaa5，銀杏葉命名為bbbbb5，黃瓜葉命名為ccccc5。 2）用相機拍照，注意要保證矩形框在成像范圍內(nèi)。注：圖中數(shù)字3 是LAS 軟件對葉片自動進(jìn)行的編號。LAS 軟件可以獲取每一個連通域的像素總數(shù)以及矩形框總像素。采用矩形框幾何校正法和雙線性插值法，圖6 為幾何校正前后圖。LAS 可分為圖片讀取、灰度化、去噪、二值化、幾何校正、形態(tài)學(xué)處理、邊緣校正、多目標(biāo)識別、葉面積統(tǒng)計與計算和打印結(jié)果輸出數(shù)據(jù)11 個功能塊，數(shù)據(jù)預(yù)處理、幾何校正、連通域掃描和葉面積計算與輸出4 個主要步驟。圖2 連通域掃描方向定義 面積計算根據(jù)連通域掃描統(tǒng)計結(jié)果，目標(biāo)區(qū)域面積用式（6）計算式中，Ati 為第i 片葉片面積（掃描目標(biāo)），mm2；Ar 為實際矩形框的面積，mm2；Nr 為原圖像縮放控制后的參考區(qū)域，即矩形框和矩形框內(nèi)部的像素總數(shù)；Nti 為第i 片葉片像素總數(shù)，即連通域掃描后葉片所對應(yīng)連通域的像素個數(shù)；i 為葉片編號。 注：4 為1800、135176。4個方向上相鄰像素點。在像素矩陣（圖2b）中黑色方格為當(dāng)前像
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