田孟祥+張時(shí)龍+何友勛+余本勛+葉永印

摘要：谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對(duì)目前水稻谷粒人工計(jì)數(shù)和光電計(jì)數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)。試驗(yàn)表明，該方法可實(shí)現(xiàn)水稻谷?？焖?、準(zhǔn)確地自動(dòng)計(jì)數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計(jì)數(shù)方法，有很強(qiáng)的實(shí)用性和重要推廣意義。

關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動(dòng)計(jì)數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項(xiàng)目：貴州省科技廳重大專(zhuān)項(xiàng)（編號(hào)：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計(jì)劃（編號(hào)：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所項(xiàng)目（編號(hào)：[2012]3）。

作者簡(jiǎn)介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國(guó)最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺(tái)灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進(jìn)行大批量的考種，其中谷粒計(jì)數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進(jìn)行穗粒數(shù)、千粒重測(cè)定的組成部分。目前谷粒計(jì)數(shù)普遍采用人工計(jì)數(shù)方法或使用半自動(dòng)光電計(jì)數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點(diǎn)。經(jīng)過(guò)不斷實(shí)踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的快速、高效水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件進(jìn)行分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)，大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)介紹，旨在為水稻谷粒考種研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺(tái)，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬(wàn)像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺(tái)，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)搭建MATLAB即矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix Laboratory），由美國(guó)新墨西哥大學(xué)創(chuàng)建，最初只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算，經(jīng)過(guò)不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強(qiáng)數(shù)值計(jì)算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國(guó)際公認(rèn)優(yōu)秀科技應(yīng)用軟件。MATLAB 具有很強(qiáng)的開(kāi)放性和適應(yīng)性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號(hào)處理工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，極大地方便了不同學(xué)科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡(jiǎn)單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)表達(dá)問(wèn)題和求解，使其越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強(qiáng)大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺(tái)等搭建了水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)，該平臺(tái)各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺(tái)調(diào)試好后，在LED拷貝臺(tái)上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內(nèi)，啟動(dòng)攝像頭的拍照功能，對(duì)谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調(diào)用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內(nèi)，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計(jì)數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗(yàn)需要，先后對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進(jìn)行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷?？s小，使得粘連谷粒分離，確保計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性。最后為連通域計(jì)數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見(jiàn)圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設(shè)定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫(xiě)成MATLAB程序代碼如下。

2結(jié)果與分析

運(yùn)行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對(duì)數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進(jìn)行多次測(cè)試，結(jié)果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動(dòng)地統(tǒng)計(jì)出谷粒數(shù)，統(tǒng)計(jì)數(shù)目與實(shí)際相符，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計(jì)數(shù)量的準(zhǔn)確性，然而準(zhǔn)確的圖像分割需要有良好的圖像質(zhì)量，即背景與目標(biāo)有明顯的色調(diào)區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺(tái)上可達(dá)到試驗(yàn)?zāi)康?，如沒(méi)有LED拷貝臺(tái)，可用白紙?zhí)娲匾獣r(shí)須補(bǔ)充光照以確保背景與目標(biāo)區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時(shí)谷?？烧尺B，但不能重疊，否則會(huì)影響統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。圖3為按照本試驗(yàn)程序?qū)⒃脊攘D像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實(shí)際數(shù)目相符。

從圖3可見(jiàn)，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對(duì)縮小而成功實(shí)現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性，從某種角度上說(shuō)，也減輕了操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度。

利用MATLAB圖像處理技術(shù)進(jìn)行水稻谷粒計(jì)數(shù)既快速，又準(zhǔn)確。值得一提的是，對(duì)于固定平臺(tái)，該程序具有相對(duì)的穩(wěn)定性，一次調(diào)試多次使用；當(dāng)平臺(tái)變動(dòng)時(shí)，只須對(duì)該程序稍調(diào)整參數(shù)即可。因此對(duì)于固定平臺(tái)，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進(jìn)行谷粒計(jì)數(shù)時(shí)，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會(huì)立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)批量水稻谷?？挤N。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱(chēng)與程序中讀入圖像名稱(chēng)一致，否則程序無(wú)法讀入目標(biāo)圖像，導(dǎo)致程序運(yùn)行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時(shí)間，拍照后即可進(jìn)行處理，大大提高了考種效率。

3結(jié)論與討論

水稻谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時(shí)較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計(jì)數(shù)進(jìn)度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關(guān)注的問(wèn)題。已報(bào)道的水稻考種谷粒計(jì)數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱(chēng)重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復(fù)雜、準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題，實(shí)用性有限。通過(guò)探索實(shí)踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術(shù)的水稻谷粒自動(dòng)計(jì)

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎(chǔ)，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺(tái)，快速獲取圖像，調(diào)用軟件或工具箱函數(shù)并進(jìn)行適當(dāng)修正組成圖像處理程序，程序開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單且具有相對(duì)的固定性，一次成型多次受益，方便、實(shí)用，只須放置稻谷，拍照并運(yùn)行程序就可完成計(jì)數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單?；蛘尺B谷粒，均能進(jìn)行準(zhǔn)確、自動(dòng)計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。該方法大大減輕了考種勞動(dòng)強(qiáng)度，也彌補(bǔ)了人的精神及視覺(jué)容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計(jì)數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計(jì)數(shù)，具有很高的使用價(jià)值和重要的推廣意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術(shù)300問(wèn)[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J]. 醫(yī)學(xué)信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農(nóng)業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱(chēng)重法快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀(jì)洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國(guó)農(nóng)技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實(shí)粒數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.

摘要：谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對(duì)目前水稻谷粒人工計(jì)數(shù)和光電計(jì)數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)。試驗(yàn)表明，該方法可實(shí)現(xiàn)水稻谷粒快速、準(zhǔn)確地自動(dòng)計(jì)數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計(jì)數(shù)方法，有很強(qiáng)的實(shí)用性和重要推廣意義。

關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動(dòng)計(jì)數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項(xiàng)目：貴州省科技廳重大專(zhuān)項(xiàng)（編號(hào)：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計(jì)劃（編號(hào)：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所項(xiàng)目（編號(hào)：[2012]3）。

作者簡(jiǎn)介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國(guó)最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺(tái)灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進(jìn)行大批量的考種，其中谷粒計(jì)數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進(jìn)行穗粒數(shù)、千粒重測(cè)定的組成部分。目前谷粒計(jì)數(shù)普遍采用人工計(jì)數(shù)方法或使用半自動(dòng)光電計(jì)數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點(diǎn)。經(jīng)過(guò)不斷實(shí)踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的快速、高效水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件進(jìn)行分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)，大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)介紹，旨在為水稻谷粒考種研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺(tái)，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬(wàn)像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺(tái)，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)搭建MATLAB即矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix Laboratory），由美國(guó)新墨西哥大學(xué)創(chuàng)建，最初只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算，經(jīng)過(guò)不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強(qiáng)數(shù)值計(jì)算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國(guó)際公認(rèn)優(yōu)秀科技應(yīng)用軟件。MATLAB 具有很強(qiáng)的開(kāi)放性和適應(yīng)性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號(hào)處理工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，極大地方便了不同學(xué)科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡(jiǎn)單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)表達(dá)問(wèn)題和求解，使其越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強(qiáng)大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺(tái)等搭建了水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)，該平臺(tái)各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺(tái)調(diào)試好后，在LED拷貝臺(tái)上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內(nèi)，啟動(dòng)攝像頭的拍照功能，對(duì)谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調(diào)用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內(nèi)，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計(jì)數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗(yàn)需要，先后對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進(jìn)行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷?？s小，使得粘連谷粒分離，確保計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性。最后為連通域計(jì)數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見(jiàn)圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設(shè)定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫(xiě)成MATLAB程序代碼如下。

2結(jié)果與分析

運(yùn)行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對(duì)數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進(jìn)行多次測(cè)試，結(jié)果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動(dòng)地統(tǒng)計(jì)出谷粒數(shù)，統(tǒng)計(jì)數(shù)目與實(shí)際相符，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計(jì)數(shù)量的準(zhǔn)確性，然而準(zhǔn)確的圖像分割需要有良好的圖像質(zhì)量，即背景與目標(biāo)有明顯的色調(diào)區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺(tái)上可達(dá)到試驗(yàn)?zāi)康模鐩](méi)有LED拷貝臺(tái)，可用白紙?zhí)娲匾獣r(shí)須補(bǔ)充光照以確保背景與目標(biāo)區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時(shí)谷?？烧尺B，但不能重疊，否則會(huì)影響統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。圖3為按照本試驗(yàn)程序?qū)⒃脊攘D像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實(shí)際數(shù)目相符。

從圖3可見(jiàn)，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對(duì)縮小而成功實(shí)現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性，從某種角度上說(shuō)，也減輕了操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度。

利用MATLAB圖像處理技術(shù)進(jìn)行水稻谷粒計(jì)數(shù)既快速，又準(zhǔn)確。值得一提的是，對(duì)于固定平臺(tái)，該程序具有相對(duì)的穩(wěn)定性，一次調(diào)試多次使用；當(dāng)平臺(tái)變動(dòng)時(shí)，只須對(duì)該程序稍調(diào)整參數(shù)即可。因此對(duì)于固定平臺(tái)，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進(jìn)行谷粒計(jì)數(shù)時(shí)，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會(huì)立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)批量水稻谷粒考種。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱(chēng)與程序中讀入圖像名稱(chēng)一致，否則程序無(wú)法讀入目標(biāo)圖像，導(dǎo)致程序運(yùn)行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時(shí)間，拍照后即可進(jìn)行處理，大大提高了考種效率。

3結(jié)論與討論

水稻谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時(shí)較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計(jì)數(shù)進(jìn)度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關(guān)注的問(wèn)題。已報(bào)道的水稻考種谷粒計(jì)數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱(chēng)重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復(fù)雜、準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題，實(shí)用性有限。通過(guò)探索實(shí)踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術(shù)的水稻谷粒自動(dòng)計(jì)

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎(chǔ)，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺(tái)，快速獲取圖像，調(diào)用軟件或工具箱函數(shù)并進(jìn)行適當(dāng)修正組成圖像處理程序，程序開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單且具有相對(duì)的固定性，一次成型多次受益，方便、實(shí)用，只須放置稻谷，拍照并運(yùn)行程序就可完成計(jì)數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單粒或粘連谷粒，均能進(jìn)行準(zhǔn)確、自動(dòng)計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。該方法大大減輕了考種勞動(dòng)強(qiáng)度，也彌補(bǔ)了人的精神及視覺(jué)容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計(jì)數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計(jì)數(shù)，具有很高的使用價(jià)值和重要的推廣意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術(shù)300問(wèn)[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J]. 醫(yī)學(xué)信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農(nóng)業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱(chēng)重法快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀(jì)洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國(guó)農(nóng)技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實(shí)粒數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.

摘要：谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要組成部分。針對(duì)目前水稻谷粒人工計(jì)數(shù)和光電計(jì)數(shù)方法的不足，探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)。試驗(yàn)表明，該方法可實(shí)現(xiàn)水稻谷?？焖?、準(zhǔn)確地自動(dòng)計(jì)數(shù)，不僅大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，而且極大地提高了工作效率，是一種高效的水稻粒數(shù)計(jì)數(shù)方法，有很強(qiáng)的實(shí)用性和重要推廣意義。

關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理；水稻；谷粒；自動(dòng)計(jì)數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）02-0064-02

收稿日期：2013-06-13

基金項(xiàng)目：貴州省科技廳重大專(zhuān)項(xiàng)（編號(hào)：[2012]6005）；貴州省畢節(jié)市科技計(jì)劃（編號(hào)：[2012]34-3）；貴州省畢節(jié)市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所項(xiàng)目（編號(hào)：[2012]3）。

作者簡(jiǎn)介：田孟祥（1983—），男，貴州麻江人，碩士，助理研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： tmengxiang@126.com。

通信作者：余本勛，研究員，主要從事水稻遺傳育種研究。E-mail： bjriceybx@126.com。水稻是我國(guó)最重要的糧食作物之一，分布極廣，南至海南省崖縣，北至黑龍江省漠河縣，東至臺(tái)灣省，西至新疆都有種植[1]。目前已有大量從事水稻育種、栽培研究的人員，這些研究者在每年水稻收獲后都要進(jìn)行大批量的考種，其中谷粒計(jì)數(shù)是考種不可或缺的環(huán)節(jié)，是進(jìn)行穗粒數(shù)、千粒重測(cè)定的組成部分。目前谷粒計(jì)數(shù)普遍采用人工計(jì)數(shù)方法或使用半自動(dòng)光電計(jì)數(shù)器，但均存在高成本、低效率等缺點(diǎn)。經(jīng)過(guò)不斷實(shí)踐，筆者探索出1種基于MATLAB圖像處理技術(shù)的快速、高效水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其所需材料易得，操作簡(jiǎn)單，利用攝像頭拍照獲取圖像，再應(yīng)用軟件進(jìn)行分析處理，可實(shí)現(xiàn)谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)，大大減輕了操作者勞動(dòng)強(qiáng)度，極大地提高了工作效率，現(xiàn)對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)介紹，旨在為水稻谷?？挤N研究提供參考。

1材料與方法

1.1材料電腦1臺(tái)，可連接電腦并具有拍照功能的攝像頭（500萬(wàn)像素以上）1只，攝像頭支架，LED拷貝臺(tái)，水稻谷粒。

1.2方法

1.2.1水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)搭建MATLAB即矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix Laboratory），由美國(guó)新墨西哥大學(xué)創(chuàng)建，最初只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算，經(jīng)過(guò)不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)已成為具有超強(qiáng)數(shù)值計(jì)算、圖形圖像處理、仿真處理能力的國(guó)際公認(rèn)優(yōu)秀科技應(yīng)用軟件。MATLAB 具有很強(qiáng)的開(kāi)放性和適應(yīng)性，除主包外，還擁有各種工具箱，如圖像處理工具箱、小波分析工具箱、信號(hào)處理工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，極大地方便了不同學(xué)科的研究工作[2]。另外，MATLAB 使用方法較為簡(jiǎn)單，使用用戶非常熟悉的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)表達(dá)問(wèn)題和求解，使其越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外科技人員的青睞。本研究基于MATLAB的強(qiáng)大圖像處理功能，利用可拍照攝像頭、電腦、LED拷貝臺(tái)等搭建了水稻谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)平臺(tái)，該平臺(tái)各硬件組裝配置如圖1所示。

1.2.2水稻谷粒圖像的采集將平臺(tái)調(diào)試好后，在LED拷貝臺(tái)上放置一定量水稻谷粒，谷粒間不能重疊，并保證谷粒在攝像頭視野范圍之內(nèi)，啟動(dòng)攝像頭的拍照功能，對(duì)谷粒拍照獲取圖像，將采集到的圖像保存在MATLAB軟件搜索路徑中，便于圖片的后續(xù)調(diào)用。如圖像位置未在MATLAB軟件搜索路徑范圍內(nèi)，可利用addpath函數(shù)將其添加，用save函數(shù)保存。

1.2.3水稻谷粒圖像處理及計(jì)數(shù)利用MATLAB軟件的imread函數(shù)讀入圖像，再根據(jù)試驗(yàn)需要，先后對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理、圖像去噪、圖像分割等操作。在圖像處理中，須要進(jìn)行距離變換，取局部極小值，其目的是把每粒谷?？s小，使得粘連谷粒分離，確保計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性。最后為連通域計(jì)數(shù)，連通域數(shù)量即為水稻谷粒數(shù)目。谷粒圖像處理流程見(jiàn)圖2。

1.2.4MATLAB程序代碼根據(jù)設(shè)定的MATLAB圖像處理步驟，將其編寫(xiě)成MATLAB程序代碼如下。

2結(jié)果與分析

運(yùn)行上述MATLAB圖像處理程序，只需數(shù)秒即可在MATLAB命令窗口顯示水稻谷粒數(shù)。對(duì)數(shù)量約為100、200、300、400粒谷粒進(jìn)行多次測(cè)試，結(jié)果表明，MATLAB軟件能快速、高效、自動(dòng)地統(tǒng)計(jì)出谷粒數(shù)，統(tǒng)計(jì)數(shù)目與實(shí)際相符，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。本研究也發(fā)現(xiàn)，圖像分割為程序最重要的部分，能否正確分割圖像，影響統(tǒng)計(jì)數(shù)量的準(zhǔn)確性，然而準(zhǔn)確的圖像分割需要有良好的圖像質(zhì)量，即背景與目標(biāo)有明顯的色調(diào)區(qū)分，將谷粒置于LED拷貝臺(tái)上可達(dá)到試驗(yàn)?zāi)康?，如沒(méi)有LED拷貝臺(tái)，可用白紙?zhí)娲匾獣r(shí)須補(bǔ)充光照以確保背景與目標(biāo)區(qū)分明顯。還須注意的是，在放置谷粒時(shí)谷?？烧尺B，但不能重疊，否則會(huì)影響統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。圖3為按照本試驗(yàn)程序?qū)⒃脊攘D像在MATLAB軟件中處理后得到的一些圖像情況，該次水稻谷粒數(shù)為121粒，與實(shí)際數(shù)目相符。

從圖3可見(jiàn)，該方法可使粘連谷粒分離（方框區(qū)域），圖3-a、圖3-b、圖3-c中3粒谷粒粘連，到圖3-d中這 3粒谷粒相對(duì)縮小而成功實(shí)現(xiàn)分離，確保了統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性，從某種角度上說(shuō)，也減輕了操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度。

利用MATLAB圖像處理技術(shù)進(jìn)行水稻谷粒計(jì)數(shù)既快速，又準(zhǔn)確。值得一提的是，對(duì)于固定平臺(tái)，該程序具有相對(duì)的穩(wěn)定性，一次調(diào)試多次使用；當(dāng)平臺(tái)變動(dòng)時(shí)，只須對(duì)該程序稍調(diào)整參數(shù)即可。因此對(duì)于固定平臺(tái)，可將程序保存為軟件可讀的M格式文件，置于MATLAB軟件的搜索路徑中，每次進(jìn)行谷粒計(jì)數(shù)時(shí)，只須在MATLAB軟件的命令窗口中輸入原先保存的M文件名，軟件會(huì)立刻執(zhí)行M文件里的程序，很快完成水稻谷粒計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)批量水稻谷粒考種。還須注意的是，須將獲取的圖像名稱(chēng)與程序中讀入圖像名稱(chēng)一致，否則程序無(wú)法讀入目標(biāo)圖像，導(dǎo)致程序運(yùn)行失敗。另外，使用連接電腦的攝像頭拍照獲取圖像，縮短了獲取圖像的時(shí)間，拍照后即可進(jìn)行處理，大大提高了考種效率。

3結(jié)論與討論

水稻谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要部分，也是耗時(shí)較多的環(huán)節(jié)。如何加快谷粒計(jì)數(shù)進(jìn)度，提高考種效率，成為水稻科技工作者普遍關(guān)注的問(wèn)題。已報(bào)道的水稻考種谷粒計(jì)數(shù)方法，有巫伯舜的穗枝梗法[3]，單春生[4]、許桂玲等[5]的稱(chēng)重法，陳銘官的大小穗平均法[6]等。但是，筆者發(fā)現(xiàn)這些方法存在工序復(fù)雜、準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題，實(shí)用性有限。通過(guò)探索實(shí)踐，本研究探索出基于MATLAB圖像處理技術(shù)的水稻谷粒自動(dòng)計(jì)

數(shù)方法，該方法以MATLAB軟件為基礎(chǔ)，利用攝像頭連接電腦搭建獲取圖像平臺(tái)，快速獲取圖像，調(diào)用軟件或工具箱函數(shù)并進(jìn)行適當(dāng)修正組成圖像處理程序，程序開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單且具有相對(duì)的固定性，一次成型多次受益，方便、實(shí)用，只須放置稻谷，拍照并運(yùn)行程序就可完成計(jì)數(shù)工作。

利用該MATLAB圖像處理程序處理水稻谷粒圖像，不管是單?；蛘尺B谷粒，均能進(jìn)行準(zhǔn)確、自動(dòng)計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。該方法大大減輕了考種勞動(dòng)強(qiáng)度，也彌補(bǔ)了人的精神及視覺(jué)容易疲勞等的不足，極大地提高了考種效率。除水稻谷粒計(jì)數(shù)外，該方法還適用于小麥、玉米、大豆等粒數(shù)計(jì)數(shù)，具有很高的使用價(jià)值和重要的推廣意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]段玲玲，彭望瑗. 水稻栽培技術(shù)300問(wèn)[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1997.

[2]張季，楊亞平. Matlab在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J]. 醫(yī)學(xué)信息，2008，21（7）：1014-1017.

[3]巫伯舜. 快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 農(nóng)業(yè)科技通訊，1983（7）：12.

[4]單春生. 稱(chēng)重法快速測(cè)算水稻每穗粒數(shù)[J]. 種子世界，1986（2）：12.

[5]許桂玲，紀(jì)洪亭，潘劍，等. 水稻考種方法探析[J]. 中國(guó)農(nóng)技推廣，2012，28（6）：16-17.

[6]陳銘官. 在水稻考種中穗實(shí)粒數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的研究[J]. 福建稻麥科技，2001，1（1）：12-13.