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摘 要：根据果实的不同采摘用途,做到适期采收,方能获得加高的经济收益,用淀粉-碘染色法确定苹果成熟度是一 种实用的方式。但是直接用肉眼去判断分类苹果的采收期会受到人主观选择意向的影响,可能会错误的判断采收期。本文以甘 肃省静宁县果树研究所几种主栽苹果品种“静宁一号”“甘红”“成纪一号”“2001 富士”“Kco8 号”“首富一号”为研究对象, 将不同采收期的果实横切后用碘液染色,拍照研究。利用自适应阈值(OTSU)原理划分果实成熟度,制作碘-淀粉染色图谱。 再利用图像相似度公式 ：欧氏距离、切比雪夫距离、城市街区距离为测算方法,计算测试图像和碘-淀粉图谱各个成熟期图像 之间的距离,以此来判断测试图像的成熟期。利用自适应阈值的原理科学的制作了 6 种苹果的碘-淀粉染色图谱,并划分了 5 个成熟期。并以此为基础,通过距离测算的方法将测试样本准确的归类到合适的成熟期,且分类结果较准确,为苹果的采收期 提供了一定的理论依据。
Digital Image Processing Technology was Used to Draw the Apple Dyeing Map and Determine the Apple Maturity
WANG Yefeng, HAN Junying
(College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou Gansu 730070)
【Abstract】：According to the different picking uses of fruits, only when the fruits are harvested at the appropriate time can we obtain higher economic benefits. It is a practical way to determine the maturity of apples by starch iodine staining. However, judging the harvest time of classified apples directly with the naked eye will be affected by people's subjective choice intention, and may misjudge the harvest time. In this paper, several main apple varieties "Jingning No.1", "Ganhong", "Chengji No.1", "2001 Fuji", "Kco8" and "Shoufu No1". The principle of adaptive threshold (OTSU) was used to divide fruit maturity and make iodine starch staining map. Then using the image similarity formula: Euclidean distance, Chebyshev distance and urban block distance as the calculation method, calculate the distance between the test image and the iodine starch map images in each maturity period, so as tojudge the maturity period of the test image. Based on the principle of adaptive threshold, iodine starch staining maps of six kinds of apples were scientifically made, and five maturity periods were divided. On this basis, the test samples are accurately classified to the appropriate maturity period through the distance measurement method, and the classification results are more accurate. It provides a theoretical basis for the harvest time of apple.
【Key words】：digital image processing;apple;starch staining map;image similarity
0 引言
苹果是保障我国水果市场周年稳定供应最重要的大 宗水果 [1],采后贮藏显得尤为重要,采收时期的果实成熟度严重影响苹果采后贮藏特性,低成熟度苹果单宁、 淀粉含量高,果实风味和口感差,且果实易萎蔫,失重 率高 ;高成熟度苹果硬度低,贮运中容易受到机械损伤和微生物侵染,货架期短不适合长期贮藏。建立精准的 的采收成熟度判定方法,以保证苹果适期采收和贮藏质 量就显得尤为重要。
目前国内外研究者在苹果的成熟度及采收期方面进 行了大量的研究,为了确定苹果的采收期,其方法大致 为 ：人们利用生长季节苹果果实内积累淀粉,而在成熟 过程中淀粉逐渐水解为糖的原理 [2],由于苹果果实切片 的淀粉可与碘化钾溶液反应变为蓝黑色,根据此化学反 应在果实生长发育后期的一定阶段用横切面染色深度与 标准染色图谱相互比较,并结合其他衡量因子能准确、 可靠地确定果实成熟度和适宜的采收期。制作淀粉染色 图谱在生产上已被广泛应用 [3-7],但建立图谱的方法还 是将染色结束后的样品与 Blanpied 等的标准染色图谱 进行对照,挑选出与标准染色图谱染色深度和图形相近 的样本进行拍照。且在根据淀粉染色图谱判断成熟期时 也依靠人的主观意向去判断,并没有一个具体的指标去 量化,而且不同的人在用这种方法判断苹果采收期时带 有很强的主观性和片面性。
综上所述,利用碘—淀粉染色图谱来判断苹果的采 收期是一种很好的方法,但有很多问题还没有完善,尤 其是在科学的绘制染色图谱和分类方面还存在很多问 题,因此对于这方面的相关研究迫切需要展开论述。
目前,利用数字图像处理技术去研究苹果采收期的 相关研究还较少,本文旨在使用数字图像处理技术,利 用自适应阈值算法(OTSU) 为拍摄的苹果图像划分苹 果成熟期、绘制苹果淀粉染色图谱提供了一种科学的方 法,再利用图像相似度的算法对不同成熟期的苹果进行 科学的分类,为苹果确定采收期提供了一种简便、科学 的方法,在制作苹果淀粉染色图谱方面有一定的应用价 值,而且为果农在合适的日期采收苹果提供了一种可靠 的判定方法,丰富了数字图像技术在农业上的应用。
1 材料与方法
1.1 实验材料、设备
1.1.1 实验材料
本次实验苹果均采自甘肃省静宁县果树研究所,该 果园内地势平坦,苹果树形均为高纺锤形,如表 1 所示 为 2020 年 10 月采摘若干个苹果品种。从 10 月开始, 每隔 5 天采收一次,采收时,从每个品种的每株苹果树 的树冠外围及内膛的随机位置选取若干无病虫害、无机 械损伤的果实,当天带回实验室进行实验处理。
1.1.2 实验设备
本实验在 Windows10 操作系统下,利用 PyCharm 软件,并基于 OpenCV、NumPy 等开源库,采用 Python语言完成编程。
电脑硬件配置 ：16.0G 内存,Inter(R)core(TM) i5-10300Hcpu,64 位操作系统, 显卡 ：NVIDIA Geforce GTX 1650.
数码相机配置 ：尼康 COOLPIX B700.60 倍光学 变焦的尼克尔镜头,1/2.3 英寸 CMOS 传感器。
1.2 实验方法
1.2.1 样品的制备
当天将采收好的苹果带回实验室,沿着苹果赤道切 取 0.5cm 的薄片,利用碘化钾与淀粉化学反应变蓝的 原理,用镊子夹取苹果切片,将果实切面浸于配置好的 浓度为 0.5/L 碘化钾溶液中静置约 1min,然后用镊子 将果实切片取出后用自来水将碘化钾溶液冲洗干净,平 置于白色 A4 纸上,然后手持数码相机沿垂直距离果实 切片 30cm 高,在自动拍摄模式下采集果实切片图像, 照片格式均为 .jpg 模式,图像大小为 5184×3888 像素, 类型为 RGB 24 位真彩色。部分数据如图 1 所示。
1.2.2 图像数据处理方法
为了排除干扰并得到更好的实验效果,将拍好的图 片利用数字图像处理技术将苹果主要部分从图像中提取 出来。
(1)中值滤波。由于本实验数据受到阴影效果的影 响,需要利用边缘算子提取图像苹果主要部分,且苹果 内部对 Canny 算子的提取会产生影响,经过实验发现 需要利用中值滤波过滤掉图像内部的噪声,并且在保持 图像原有信息的前提下,对图像进行平滑处理,由于中 值滤波不采用加权求均值的方法,所以中值滤波不存在 均值滤波等带来的细节模糊问题。且本实验利用中值滤 波模糊图像是为了后期制作掩膜来提取原图关键信息, 所以不会将颜色特征模糊化,影响果实成熟期的判断, 也不会存在中值滤波会影响后期的图像处理的情况。
中值滤波会采用当前的像素点及其周围的像素点的 像素值从小到大排序,排序后为 [a1.a2.a3.…… ,an], 选 择 an/2 作为当前点的灰度值,依次遍历所有的像素点。
由于中值滤波中窗口对于图像的最终效果影响很大,本次实验后期会提取苹果主要特征,所以经过多次 实验, 采用 9×9 窗口对本次实验的图像处理效果最好。 如图 2 所示。
(2) Canny 算子。为了消除图片背景对实验的影 响,利用图像边缘算法,将苹果的边缘检测出来,许 多学者提出过很多相关算法,例如 ：Canny、Sobel、 Roberts、Prewitt 等, 经过实验发现 Canny 算子有很 强的检测精度,提取边缘的效果最理想。
Canny 算子的计算过程中,高斯平滑滤波的窗口 采用 1×1.虽然增加时间成本,但是提高了边缘提取 的准确性,且在双阈值的选择上,将阈值的最低值调整 到 25.可以使苹果的轮廓更加明显,但是阴影影响也 更明显,效果如图 3 所示。
(3)形态学处理。为了使 Canny 提取出的边缘更 加平滑,利用形态学的基本操作腐蚀和膨胀,消除图像 的边界点和对边界进行扩张。将 Canny 轮廓进行两次 膨胀与一次腐蚀,使白色边缘更加平滑,也能消除干扰 点。如图 4 所示。
最后为了消除阴影的影响,根据边缘制作半径略小 于轮廓内接矩形的圆形白色掩膜,将苹果有效部分提取 出来。最终效果图像大小统一取为 2400×2400.格式 统一为 .png 格式。最终效果如图 5 所示。
1.2.3 测试数据处理方法
由于苹果成熟过程中,果核中淀粉含量变化不明 显,为了消除果核对实验结果的干扰,将苹果图像在 上述处理过后,分别在每张图片的固定位置利用掩膜 取 8 个大小相同的矩形块,为了防止固定位置取得过于 极端,将 8 个矩形块图像相加后取平均值的图像用来测 试。如图 6 所示。
1.3 绘制苹果染色图谱的方法
最大类间方差又称 OTSU(自适应阈值大津法), 是一种基于模式分类思路的阈值分割算法,计算简单, 不受图像亮度和对比度的影响。自适应阈值分割算法的 原理是 ：先假设一幅图像简单的由前景色与背景色构成, 再利用统计学的方法统计灰度级中每个像素在整幅图像 中的个数,计算每个像素在整幅图像的概率分布。对灰 度级进行遍历搜索,计算当前灰度值下前景背景类间概 率。通过目标函数计算出类间方差下对应的阈值 [8],如式(1)所示 ：σB(2) = a1 (k)[m1 (k) − mG ]2 + a2 (k)[m2 (k) − mG ]2 (1)其中 a1(k)、a2(k) 分别为图像灰度值在区间像素出 现的概率, a1(k)=1-a2(k) ;m1(k)、m2(k) 分别为图像灰度 值在区间像素的平均灰度 ;mG 为整个图像的平均灰度 ; k 为像素灰度级。
由于淀粉染色图谱在不同的成熟期蓝色着色面积差 距较为明显,所以利用 OTSU 算法能够将不同成熟期的 苹果分类出来,比人的主观分类更加科学且更加合理, 利用 Python 算法程序测算每个品种每一张 png 格式 图片的自适应阈值。
图像直方图统计的是一幅图片颜色的像素值,在单 个或者一个范围内出现的频数,由于在一般情况下,图 像会在某一个颜色区间内呈现较高的值,通过测试图像R 通道可以看出阈值以 10 为区间分开时, 果实的 R 通 道呈现出随着果实不断成熟,峰值不断增大的规律,如 图 7 所示。
由于苹果果实在成熟过程中淀粉不断的水解,果实 染黑程度逐渐减弱,所以 R 通道的峰值在不断增大,说 明利用自适应阈值去划分成熟度是可行的。
根据文献记载,多数制作染色图谱会把染色图谱分 为 8 个染色等级,但在实际采收过程中,划分出太早或 太晚的淀粉染色级数在实际生产中作用不大,所以本文 对此进行修改,将每个品种分为 5 个染色等级。
1.4 图像对照分类方法
若要将一个未知成熟度的苹果切片与染色图谱进行对照,利用阈值的数值直接划分,有时会出现新的图像 城市街区距离公式如式(2)所示 ：
阈值介于两个阈值中间,所以将测试图像经过上述平均 值办法处理图像,然后将染色图谱中的图像也经过相同 的处理,再根据图像相似度算法,抽取其中 3 个距离公 式进行测定,对于两幅图片中每个像素点X (X1.X2.X3.… …,Xn)和 Y (Y1.Y2.Y3.……,Yn),距离公式如下 ：
切比雪夫距离公式如式(4)所示 ：
dChebychev (X, Y) = max | Xi − Yi | (4)
距离公式计算出的距离越小则代表两幅图像的相似 度越高,就可划分到某一个成熟期。
2 结果与分析
2.1 绘制苹果淀粉染色图谱
将每个品种的样本图片的自适应阈值测试出来, 将苹 果按照自适应阈值由低到高依次排列, 并以 10 为区间, 分 别为 ：[150. 160), [160. 170), [170. 180), [180. 190), [190. 200),每个品种划分为 5 个成熟期,如图 8 所示。 利用自适应阈值的方法划分出的苹果采收期基本能反映 出苹果淀粉逐渐水解的过程,且在 6 种苹果身上都具有 良好的效果。
2.2 测试结果
将每个品种的测试样本的平均值图像分别与染色图 谱中 5 个成熟期的平均值图像做距离计算,从上到下依 次为城市街区距离、欧氏距离、切比雪夫距离,测试结 果以 2001 富士为代表,得到测试结果如表 2 所示。由 表 2 可知, 3 种距离公式测算的与成熟期的最小距离都 一致,且分类结果也符合苹果的成熟期,并且水解程度 不规则的苹果也能有一个科学的方法去判断其成熟期。
3 讨论与结论
根据果实的不同采摘用途, 做到适期采收,方能获 得更高的经济收益 [9-12], 用淀粉-碘染色法确定苹果成 熟度是一种实用的方式,但是直接通过肉眼对比国外学 者的淀粉染色图谱来制作染色图谱存在受到人主观选择 意向的影响,会直接影响实际生产。本文利用苹果染色 切片的图像数据,并运用 OTSU 划分图像自适应阈值的 原理,发现了苹果越成熟,实验图像阈值也就更大,并 且利用图像 R 通道直方图证明了这个观点,由此可以加 以利用更加科学、合理的制作淀粉染色图谱,国内学者 制作碘—淀粉染色图谱的时候通常划分 8-10 个成熟期, 但是苹果成熟度过低或过高时果农都不会去采收,所以 本文划分了 5 个成熟期,更简便的判断苹果是否成熟, 也能变相的减少判断时的不确定性。
通过人工对比样本与染色图谱来判断,存在着随机 性和盲目性,所以迫切的需要一种科学的测算方法。由 于苹果成熟过程中淀粉不断地水解导致颜色不断地变
化,本文使用图像相似度中的距离算法,通过计算两幅 图片每个像素点的距离从而推算出苹果的成熟期,本文 利用了城市街区距离、欧氏距离、切比雪夫距离 3 种距 离方法测试,找出与淀粉图谱的最短距离, 3 种距离测 算划分的成熟期基本一致,通过图表测试结果可以看出 测试结果也基本正确。
判断苹果成熟期还需要测算苹果的硬度、可溶性固 形物、着色率等指标,再根据不同的采收用途来估计苹 果合适的采收日期,在以后的研究工作中可以利用数字 图像处理技术与这方面工作相结合,为苹果的采收提供 一些理论帮助。
参考文献
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