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    基于圖像的小麥白粉病病斑形狀演變規(guī)律

    2019-11-28 10:54:11曹衛(wèi)鋒袁萬賓刁智華毋媛媛
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年18期
    關(guān)鍵詞:圖像處理

    曹衛(wèi)鋒 袁萬賓 刁智華 毋媛媛

    摘要:通過圖像處理技術(shù)獲取小麥白粉病單個病斑從顯癥開始到病斑枯萎的整個生命周期內(nèi)病斑變化的時間序列圖像集,并通過定義面積、周長和圓形度3個形狀參數(shù)描述和總結(jié)了單個病斑形狀在整個生命周期內(nèi)的演變規(guī)律。結(jié)果表明,病斑面積變化曲線從顯癥開始到穩(wěn)定成熟期之間符合生物學(xué)上的“S”形增長曲線,從穩(wěn)定期到病斑枯萎之間的衰亡期內(nèi)表現(xiàn)為反“S”形曲線,皆可以用Logistic曲線擬合;其周長曲線在生長期內(nèi)為時間變量的一次函數(shù),其斜率會因病斑個體的不同而不同;其圓形度曲線在整個周期內(nèi)為遞減的指數(shù)曲線,在顯癥后的較短時間內(nèi),數(shù)值迅速下降,在面積值達(dá)到邏輯斯蒂快速增長期時趨于穩(wěn)定。通過圖像處理技術(shù)來獲得小麥白粉病單個病斑的形狀演變參數(shù),建立了全周期內(nèi)更加精確化的演變模型,為病害發(fā)展?fàn)顩r的自動化識別研究起到推動作用,促進(jìn)農(nóng)業(yè)智能化發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:圖像處理;小麥白粉病;形狀特征;演變規(guī)律;Logistic模型;農(nóng)業(yè)智能化

    中圖分類號:S435.121.4+6?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    文章編號:1002-1302(2019)18-0132-04

    收稿日期:2018-07-11

    基金項目:國家自然科學(xué)基金(編號:61501407);河南省科技廳科技攻關(guān)項目(編號:162102110118);河南省高等學(xué)校重點科研項目(編號:15A413006);河南省高等學(xué)校青年骨干教師培養(yǎng)計劃(編號:2016GGJS-088)。

    作者簡介:曹衛(wèi)鋒(1975—),男,河南汝南人,碩士,副教授,主要從事嵌入式系統(tǒng)研發(fā)。E-mail:weifeng_cao@163.com。

    通信作者:刁智華,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事圖像處理及模式識別研究。E-mail:diaozhua@163.com。

    農(nóng)作物病害的發(fā)生是由病菌侵染農(nóng)作物而引起的,隨著病菌的生長擴散,會在農(nóng)作物表面出現(xiàn)病斑,此過程稱為病害的顯癥。在顯癥后病斑會隨著病害的加重逐漸擴展,其形狀表現(xiàn)直接反映了病害的發(fā)展程度,因此病斑形狀的演變過程研究一直是農(nóng)業(yè)病害研究的重要領(lǐng)域之一。國內(nèi)外農(nóng)業(yè)研究人員對病斑的形狀演變過程進(jìn)行研究,總結(jié)演變規(guī)律,并建立回歸方程式以預(yù)測一些病害的發(fā)生,成果較豐富[1-3]。但是在傳統(tǒng)的測量方法中以游標(biāo)卡尺或直尺為測量工具,操作難度和所得數(shù)據(jù)誤差都較大;對病斑的測量以病斑的長寬為基礎(chǔ)參數(shù)[4-5],但因形狀其他參數(shù)無法獲得,造成形狀演變參數(shù)單一、描述能力差的缺點;使得病斑測量的自動化程度低,智能化識別病害階段的研究欠缺,不符合農(nóng)業(yè)智能化的發(fā)展趨勢。

    隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和各種模式識別技術(shù)發(fā)展的日趨成熟,相關(guān)研究人員通過提取農(nóng)作物病害圖像樣本的顏色、形狀和光譜等特征對病害種類進(jìn)行識別,并取得了一定的成果[6-11],但此類研究完全集中于病害種類的識別,對其動態(tài)演變過程的研究還沒有找到相關(guān)研究報道。鑒于此,本試驗以小麥白粉病為研究對象,定義形狀參數(shù)并利用圖像處理技術(shù)定量地提取單個病斑參數(shù)值,描述單個病斑在全周期內(nèi)的演變過程,總結(jié)演變規(guī)律。目的在于完善小麥白粉病單個病斑形狀的演變規(guī)律,促進(jìn)病害發(fā)病情況的自動判斷,為病害生理周期階段判斷的自動識別系統(tǒng)奠定技術(shù)基礎(chǔ),對推進(jìn)農(nóng)業(yè)智能化的發(fā)展進(jìn)步有著巨大的意義。

    1?材料與方法

    1.1?材料選取

    試驗于2016年在河南農(nóng)業(yè)大學(xué)科教園區(qū)的小麥白粉病試驗田區(qū)進(jìn)行,試驗時間為4月下旬至6月上旬,此時間段為河南地區(qū)小麥白粉病集中暴發(fā)的快速生長期。供試品種為無白粉病抗性的小麥,病害的發(fā)生為自然條件下的隨機發(fā)生,無人為干預(yù)措施,確保病害生長的自然化。于4月下旬開始在研究區(qū)內(nèi)選擇病害初始顯癥的葉片作為供試材料,按照目標(biāo)病斑周圍雜質(zhì)少、葉片發(fā)育健康的原則進(jìn)行目標(biāo)病斑的選擇,并進(jìn)行部位標(biāo)定。

    1.2?圖像采集

    用紅色背景布襯于病害葉片的下部,并在背景布上放置1個邊長為5 mm的黑色正方形標(biāo)志物,作為精確測量的參考值。從葉部單個病斑的顯癥開始,利用佳能6D型號相機結(jié)合佳能USM微距鏡頭在每天早、晚2個時間點采集病斑圖像,直至病斑枯萎死亡為止。獲取的原始圖像如圖1所示。

    1.3?圖像預(yù)處理

    本研究的數(shù)據(jù)是基于病斑的形狀特性提取的特征值,對圖像的紋理及顏色等特征均沒有涉及,因此病斑的二值化圖像為本研究的最終要求圖像。

    參考標(biāo)志物為黑色,背景顏色為紅色,葉片為綠色,病斑的顏色呈現(xiàn)白色到灰褐色變化過程,這些顏色都有較大的RGB值差別。分別利用閾值分割法結(jié)合形態(tài)學(xué)運算方法對標(biāo)志物及病斑進(jìn)行分割提取,并把分割后的圖像二值化處理,獲得的最終圖像如圖2、圖3所示。

    2?病斑形狀特征定義

    小麥白粉病的單個病斑在生長過程中展現(xiàn)出一定的規(guī)律性:在開始出現(xiàn)時是面積、長度均較小的順葉脈方向的長條狀斑點,隨著時間的延續(xù),長條狀斑點面積逐漸變大,并以葉脈方向為基準(zhǔn),朝向橢圓狀的形狀發(fā)展。根據(jù)病斑的此種生長規(guī)律在保證相對性和平移不變性的原則下選擇病斑的面積、周長以及病斑的圓形度作為參數(shù)選擇的特征參數(shù),定義如下。

    2.1?病斑的面積S

    num=∑Mx=1∑Ny=1f(x,y);(1)

    S=AM×S0。(2)

    式中:num為圖像中目標(biāo)物所占像素數(shù)(即所有像素值為0的像素點數(shù),個);A為病斑所占像素數(shù),個;M為標(biāo)志物所占的像素數(shù),個;S0為標(biāo)志物的實際面積,為25 mm2;S為病斑的面積值,mm2。

    2.2?病斑的周長L

    L=(n+2×m)×AMS0。(3)

    式中:n為周長計算中從邊界上第1個計算點為基準(zhǔn),該基準(zhǔn)點的上、下、左、右4個方向的點數(shù),個;m為該基準(zhǔn)點的對角線方向上的像素點數(shù),個。

    2.3?病斑的圓形度C

    在二值圖像中,若圖像病斑對應(yīng)的像素位置坐標(biāo)為(xi,yj)[i=0,1,2,…,(M-1);j=0,1,2,…,(N-1)],那么形狀質(zhì)心位置坐標(biāo)為

    x=1MN∑M-1i=0∑N-1j=0xi

    y=1MN∑M-1i=0∑N-1j=0yi。(4)

    用病斑區(qū)域R的所有邊界點定義病斑特征圖形度C,即

    C=μRδR。(5)

    式中:μR為從病斑區(qū)域質(zhì)心到邊界點的平均距離;δR為從病斑區(qū)域質(zhì)心到邊界點距離的均方差。計算公式分別如下:

    μR=1K∑K-1k=0‖(xk,yk)-(x,y)‖δR=1K∑K-1k=0[‖(xk,yk)-(x,y)‖-μR]2。(6)

    在所選擇的3個形狀參數(shù)中,面積S和周長L是具有單位的絕對值,圓形度C為相對值,無量綱。這些參數(shù)的選擇保證了參數(shù)具有位移和旋轉(zhuǎn)不變性,可以較好地描述小麥白粉病單個病斑的形狀特征。

    3?數(shù)據(jù)分析與建模

    3.1?各參數(shù)比較分析

    從試驗開始,定量標(biāo)記40個病斑。由于在生長過程中,葉片表面病斑的增多有些出現(xiàn)病斑連片的現(xiàn)象而舍棄,同時會在拍攝過程中不斷增添符合要求的新病斑。最終在1個月內(nèi)獲得20組有效數(shù)據(jù),鑒于數(shù)據(jù)量較大、繪制較多影響繪制圖的可讀性,現(xiàn)選取3組具有代表性的數(shù)據(jù)組作圖如圖4至圖7所示。

    由圖4可以看出,小麥白粉病單個病斑從顯癥到死亡的整個生命周期為19 d左右。在成熟期,病斑S1的面積為7.9 mm2,S2、S3為3.3 mm2左右,說明不同個體在生命周期上的差異性不是很明顯,但是個體成熟期時的面積有著較大的差異性。所有曲線的分布趨勢是一種左右不對稱且左右平衡點不同的偏正態(tài)分布曲線。從顯癥開始到面積增長到最大值之間的曲線符合生物學(xué)上的“S”形增長曲線的特征:面積值在顯癥初期增長緩慢,隨后以指數(shù)形式增長,然后增長速度放緩進(jìn)入穩(wěn)定期。主要原因是初期處于調(diào)整期增長緩慢,當(dāng)

    病菌達(dá)到一定數(shù)量,增長迅速,隨后由于病斑部位營養(yǎng)的缺乏,環(huán)境壓力變大,增長變緩。病斑面積在短暫的穩(wěn)定期之后進(jìn)入衰亡期,穩(wěn)定期的時間持續(xù)較短(1~2 d),其后為4 d左右的衰亡期。在衰亡期內(nèi),面積值也呈現(xiàn)一種反“S”形曲線,最后趨于某一值而穩(wěn)定,主要是由于附著于葉片表面的病菌孢子脫落會導(dǎo)致病斑面積逐漸縮小,并在脫落完畢后裸露出生長菌絲的葉片基底,此時即為病斑在視覺上的最后面積值。

    由圖5可以看出,在成熟期,L1為12 mm,L2、L3為8 mm 左右,說明不同病斑在個體成熟期時的周長值也存在較大差距,此差距較面積的2倍值較小。周長曲線的發(fā)展趨勢有著一致性:從顯癥開始到個體成熟期之間,周長與時間之間有著典型的線性關(guān)系,在短暫穩(wěn)定期之后的衰亡期內(nèi)也是較明顯的線性關(guān)系。

    由圖6可以看出,在病斑顯癥初期圓形度C較大,且隨著時間的延長下降較快,起始面積越小,該值越大,在顯癥后的3~4 d內(nèi)降為<1的值,隨后整個周期內(nèi)較為平穩(wěn),無明顯變化。

    從圖7可看出,在顯癥初期,面積和周長具有較小的數(shù)值,而圓形度數(shù)值較大,隨著病斑的生長,面積具有典型的“S”形生長趨勢,周長為直線增長,圓形度以指數(shù)的形式快速下降,并在面積曲線“S”形增長的第1個拐點處達(dá)到<1的值,在隨后的時間內(nèi)該值仍為減小趨勢,但減小量較小,相比于前期的數(shù)值,可以認(rèn)為是穩(wěn)定值。

    3.2?數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

    從單個病斑的面積角度來看,由于各種因素的影響使不同病斑面積存在差異性。所得試驗數(shù)據(jù)顯示,在病斑成熟期最大面積可達(dá)15.69 mm2,最小只有1.536 mm2,相差近10倍,因此在面積上的差異性很大,很難建立數(shù)值一致的面積增長模型,但是增長趨勢有著共同的特性,即生長期曲線呈“S”形曲線增長規(guī)律,衰亡期呈現(xiàn)反“S”形消亡規(guī)律,契合Logistic模型規(guī)律,多位學(xué)者運用Logistic模型對病斑擴展進(jìn)行描述[12]。Logistic增長模型源于描述生物種群增長規(guī)律[13-14],其經(jīng)典積分形式如式(7)所示,本研究以該模型為基礎(chǔ)進(jìn)行模型構(gòu)建。

    y=b1+ep(x0-x)。(7)

    式中:b、p、x0為模型參數(shù)。

    由圖4可知,面積的變化曲線有2個重要的階段,為生長期和衰亡期,分別列出2個階段的模型參數(shù)式和經(jīng)修改后的模型參數(shù)式:

    y1=a1+a2-a11+ep(m-x);(8)

    y2=a3+a2-a31+eq(n-x)。(9)

    式中:a1、a2、a3分別為病斑顯癥起始值、成熟期穩(wěn)定值和衰亡后最終值;p、m、q、n為模型參數(shù);x取時間變量t。

    生長期和衰亡期模型的銜接點為病斑的成熟穩(wěn)定期,具有共同的平衡值:穩(wěn)定期的面積值,且2個函數(shù)的重疊部分都在對方的平衡值的范圍內(nèi)。因此,全周期的模型的函數(shù)式如下:

    y=y1+y2-a2。(10)

    將公式(8)與公式(9)代入公式(10)可得:

    y=a1+a3-a2+a2-a11+ep(m-x)+a2-a31+eq(n-x)。(11)

    依據(jù)公式(11)利用Origin 8.0軟件對不同病斑的面積變化數(shù)據(jù)組進(jìn)行擬合,并使用軟件自帶的擬合評價參數(shù)(剩余平方和、R2)作為擬合效果的評價參數(shù),各擬合結(jié)果參數(shù)見表1。由表1可以看出,剩余平方和基本保持在小數(shù)點后3位的水平,R2值均在0.99以上,說明公式(11)函數(shù)模型對單個病斑面積變化曲線具有較好的擬合效果。

    4?結(jié)論

    通過對獲得的小麥白粉病單個病斑在整個生命周期內(nèi)的時間序列圖像集進(jìn)行病斑形狀參數(shù)的定義與提取,總結(jié)病斑演變規(guī)律得出以下主要結(jié)論:

    (1)病斑面積值先以“S”形曲線的形式增長,達(dá)到穩(wěn)定期后,又以反“S”形曲線的模式衰亡,2個階段均可用Logistic模型進(jìn)行擬合,最后可建立單個病斑全周期面積變化模型,且具有較好的擬合精度。

    (2)病斑周長值從顯癥開始到個體成熟穩(wěn)定期之間與時間有著典型的線性關(guān)系,在短暫穩(wěn)定期之后的衰亡期內(nèi)也是較明顯的線性關(guān)系。面積曲線與周長曲線的對比更能顯示前者的“S”形特征與后者的線性特征。

    (3)在病斑顯癥初期圓形度具有較大的數(shù)值,且隨著時間的增長,其數(shù)值下降較快,并在面積曲線的“S”形增長的第1個拐點處降到<1的數(shù)值,隨后整個周期內(nèi)數(shù)值較為平穩(wěn),無明顯變化,整個趨勢呈現(xiàn)較為顯著的指數(shù)下降形式。

    本研究利用圖像處理技術(shù)獲取小麥白粉病單個病斑在整個生命周期內(nèi)的時間序列圖像集并定義多個形狀參數(shù),有效地降低了測量難度,提高了數(shù)值的測量精度和病斑形狀描述能力。建立了基于Logistic模型的全周期內(nèi)面積變化曲線的函數(shù)模型,數(shù)字化表達(dá)了病斑面積的變化過程,較以往僅具有生長階段的面積變化模型有了較大的進(jìn)步。該模型的建立總結(jié)了白粉病單個病斑在整個生命周期內(nèi)的形狀演變規(guī)律,面積曲線的變化趨勢在不同的生命發(fā)展階段呈現(xiàn)不等同的特點,結(jié)合圓形度的指數(shù)發(fā)展規(guī)律可為病斑發(fā)展周期時間段自動化識別的判別提供理論基礎(chǔ),有利于推動病害發(fā)展?fàn)顩r自動化識別的研究進(jìn)展,促進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

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