【正文】 式中，GrayValue(z)表示第z 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；ni 表示灰度值為i 的像素個(gè)數(shù)；N 表示圖像總像素?cái)?shù)；Ceiling(X)函數(shù)能獲取大于或等于X 的最小整數(shù)。手動(dòng)算法是通過(guò)觀察直方圖，用鼠標(biāo)點(diǎn)選方式選擇分割閾值。形態(tài)學(xué)中的閉運(yùn)算[25]恰好能滿足這種要求。、135176。圖3 LAS 軟件主界面圖 1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。 3）將圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入到電腦中，在默認(rèn)條件下，運(yùn)行LAS 軟件即可得到如圖8b、c 所示。因此，在垂直拍照情況下，GCCA 法相對(duì)Photoshop 法、長(zhǎng)寬系數(shù)法在精確度上有顯著優(yōu)勢(shì)，其測(cè)量精度不受葉片形狀和葉片大小的影響。 3）依據(jù)GCCA 法編制成的LAS 軟件，可消除人為因素的影響，大大提高葉面積測(cè)量的互動(dòng)性和通用性。相對(duì)于長(zhǎng)寬系數(shù)法、Photoshop法，其測(cè)量精度受到葉片形狀、大小的變化和圖片傾斜失真的影響較小。根據(jù)水稻葉、銀杏葉、黃瓜葉測(cè)量結(jié)果的平均相對(duì)誤差依次增大，進(jìn)一步得到長(zhǎng)寬系數(shù)法的測(cè)量精度隨著葉面形狀復(fù)雜性的增大而減小。圖7 連通域掃描結(jié)果圖 4）葉面積統(tǒng)計(jì)與計(jì)算。 2 軟件開發(fā) 開發(fā)背景與運(yùn)行環(huán)境介紹 為了體現(xiàn)GCCA 法既實(shí)現(xiàn)多葉片同時(shí)測(cè)量，又保證 較高的葉面積測(cè)量精度，本文基于Visual Basic 2010 對(duì)GCCA 算法進(jìn)行軟件開發(fā)，軟件名為“LAS”。、90176。為此，需要對(duì)這些空缺像素進(jìn)行灰度插值。其最大優(yōu)點(diǎn)就是穩(wěn)定性好。 在曝光不足或過(guò)度的情況下，圖像灰度可能局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，這將產(chǎn)生一個(gè)模糊不清的圖像[11]，可以通過(guò)灰度變換對(duì)灰度級(jí)灰度進(jìn)行擴(kuò)展，有效地改善圖像的視覺效果。 ：可測(cè)單張葉片的面積，也可以多張葉片同時(shí)測(cè)量，分別顯示葉片的形狀和面積數(shù)據(jù)，并能測(cè)量和統(tǒng)計(jì)葉片上的蟲斑面積大小。同時(shí)還利用Visual Basic 2010 對(duì)GCCA 法進(jìn)行了軟件開發(fā)，并與坐標(biāo)紙法、長(zhǎng)寬系數(shù)法、Photoshop 法進(jìn)行了試驗(yàn)比較。馬彥平[9]等提出植物多葉片圖像目標(biāo)識(shí)別和葉面積測(cè)量方法，實(shí)現(xiàn)了多葉面積同時(shí)測(cè)量，速度快、精度高，但對(duì)圖片要求較高，對(duì)于一般傾斜失真圖片的葉面積測(cè)量誤差較大。 中值濾波去噪 由攝像頭獲得的圖像經(jīng)過(guò)A/D 轉(zhuǎn)換、線路傳送都會(huì)產(chǎn)生“噪聲”[11]，因此在進(jìn)行二值化之前改善圖像，必須進(jìn)行降噪處理。該方法可以根據(jù)灰度直方圖實(shí)際情況，自行選擇閾值。閉運(yùn)算是先膨脹后腐蝕的過(guò)程，通常用來(lái)填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體和平滑其邊界[26]，同時(shí)并不明顯改變其面積。、90176。 Framework 類庫(kù)中LockBits函數(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存鎖定，并返回BitmapData 類型數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的快速操作；采用自定義法為默認(rèn)灰度方法，++，見圖4；采用式（3）為灰度變換方法，經(jīng)灰度變換得到效果圖5a，重新統(tǒng)計(jì)出灰度直方圖并進(jìn)行插值處理，得到光滑的直方圖，見圖5b；采用中值濾波法去噪；采用OTSU 法、迭代法和手動(dòng)選擇法為灰度圖二值化方法，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的分離的目的。其中，圖8b 為L(zhǎng)AS軟件對(duì)原圖像進(jìn)行GCCA 法處理后的圖像，圖8c 為圖8b 各葉片的統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果。 表3 測(cè)量結(jié)果表明：1）在傾斜拍照的情況下，Photoshop 法測(cè)量相對(duì)誤差雖然也隨著葉面積增大而有減小的趨勢(shì)，但相對(duì)于垂直拍照，其測(cè)量誤差顯著增大； 2）表3 中水稻葉傾斜測(cè)量相對(duì)誤差遠(yuǎn)大于其他兩種葉型測(cè)量相對(duì)誤差還表明，Photoshop 法不適合測(cè)量長(zhǎng)條形的葉片； （3）GCCA 法的測(cè)量精度受圖像傾斜失真的影響較小。如果用白紙帶蓋住葉片的葉柄，該軟件還可以應(yīng)用于無(wú)損測(cè)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(cè)量提供了切實(shí)可行的新方法。針對(duì)GCCA 法，編制了LAS 軟件，并與坐標(biāo)紙法、長(zhǎng)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(cè)量精度較高、穩(wěn)定性較好、適用