（测试计量技术及仪器专业论文）毛竹秆茎维管束细胞壁结构图像分割与可视化研究.pdf

摘要目前有关竹材结晶的研究一般采用物理或化学的分析方法，但这些研究方法都不够直观，不能直接观察到结晶的分布情况。计算机图像处理技术以及人工智能的不断发展，为实现竹材结晶研究的智能化刨造了有力的条件。本文介绍了毛竹秆茎维管束横切面结晶图像的获取方法，并以该结晶图为研究对象，应用数字图像处理方法实现毛竹维管束结晶区的完整分割，并应用三维重构技术对维管束结构的三维可视化展开了初步探究。根据毛竹秆茎横切面结晶图所呈现的网状结构以及维管束结晶细胞排列紧密等特点，本文提出了基于模糊推理的图像分割算法和基于形状特征的目标提取算法，综合以上两种算法实现维管束结晶的图像分割。首先，应用基于模糊推理的图像分割算法实现维管束结晶的初步分割。初步分割后大部分薄壁细胞被剔除，维管束结晶区信息保留完整并成为独立连通区域；其次在初步分割的基础上应用基于形状特征的目标提取算法实现维管柬结晶区域的完整提取算法的软件实现通过在w m d o w sx p 系统上用v c + + 6 0 编程实现，并对开发的系统软件进行了实验检测测试结果表明，综合应用本文提出的以上两种算法可以完整地分割出维管束结晶区，无论是对于单个维管束的结晶图像，还是多个维管束的结晶图像，其分割效果良好，且维管束晶区信息保存完整，这为分析毛竹结晶度数据和维管束形态特征量测等后续研究奠定了良好的基础。此外，本文还对毛竹维管束细胞壁结构的三维形态展开了初步研究。首先，利用清华大学的o c t 系统获取了毛竹内部组织横切面二维断层图像；其次，利用本文开发的维管束结晶图像分割系统软件逐层进行分割处理：最后，基于3 d d o c t o r 软件实现维管束结构的三维重建。关键词：毛竹；维管束结构；图像分割；三维重建r e s e a r c ho di m a g es e g m e n t a t i o na n dv l s u a l i z a t i o no fc e l lw a l ls t r u c t u r eo fv a s c u l a rb u n d l e si np h y l l o s t a c h y sp u b e s c e n sc u i ma b s t r a c tu s u a l l y ，t h ep h y s i c a lo rc h e m i cm e t h o d sa r eu s e dt os t u d yb a m b o oc e l lw a l lc r y s t a l ，b u tt l l e s em e t h o d sa r cn o tm t u i d o m s t i c w ec a n td i r e c t l ya c q u i r e dc e l lw a l lc r y s t a ld i s t r i b u t i o n a st h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e ri m a g ep r o c e s s i n ga n da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et e c h n i q u e ，w et a k ea d v a n l a g eo f r e a l i z i n gt h i sa j i 也i nt h i sp a p e r , t h ea c q u i r i n gm e t h o d so nv a s c u l a rb u n d l ec r y s t a li m a g ei nt h et r a i l s v c r s es e c t i o no fp h y l l o s t a c b y sp u b e s e e n sc u t t n sa r ei n t r o d u c e c la p p l y i n gd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n i q u e ，w cr e a l i z eg o o ds e g m e n t a t i o no ft h ev a s c u l a rb u n d l ec r y s t a li m a g e ，b a s e do i lt h es e g m e n t e di m a g e , w es t u d yv a s c u l a rb u n d l ev i s u a l i z a t i o ns t r u c t u r eb ya p p l y i n g3 dr e c o n s t r u c t i o nt e c h n i q u e p h y l l o s t a c h y sp u b e s c e n sc e l lw a l li n c l u d e sv a s c u l a rb u n d l e sc e l l sa n dp a r e n c h y m ac e l l s v a s c u l a rb u n d l ec e l l sa r r a n g ec l o s e l y , a n dt h a tp a r e n c h y m ac e l l sa r r a n g el o o s ea n di tl o o k sl i k en e la c c o r d i n gt ot h e i rc h a r a c t e r i s t i c s w ep r e s e n tt w oi n l a g es e g m e n t a t i o na l g o r i t h m sb a s e do nf u z z yi n f e r e n c ea n ds h a t f e a t a r er e s p e c t i v e l y , a n dc o m b i n ea b o v et w oa l g o r i t h m st or e a l i z ev a s c u l a rb u n d l e sc r y s t a li m a g es e g m e n t a t i o n f i r s t l y , w em & k ep l r i m a r ys e g m e n t a t i o nb yu s i n ga b o v ef i r s ta l g o r i t h ma r e rf i r s ts e g m e n t e d , t h em o s to f p a r e n c h y m ac e l l si m a g ei se l i m i n a t e d ,v a s c u l a rb u n d l ec r y s t a li m a g eb e c o m e sas i n g l ei n t e g r a t e du n i t s e c o n d l y , w eg e tw h o l ev a s c u l a rb u n d l ec r y s t a li m a g eb yu s i n ga b o v es e c o n da l g o r i t h mb a s e do i lp r i m a r ys e g m e n t a t i o ma l g o r i t h ms o f t w a r ei sp r o g r a n u n e dw i t hv c + + 6 0i nw i n d o w sx po p e r a t i o ns y s t c m t h er a s i n gr e s u l ts h o w st h a tc o m b i n i n ga b o v et w oa l g o r i t h m sw ec a ns e g m e n tv a s c u l a rb u n d l ec r y s t a lj m a g ea c c u r a t e l y , i l om a f t e rw h a tv a s e u l a rb u n d l ec r y s t a l 血a g ei so n e0 1 n o thl a y sag o o df o u n d a t i o nf o rt h el a t e rm e a s u r e m e n to fb a m b o oc r y s t a l l i n i t ya n dv a s c u l a rb u n d l es h a p ep a r a m e t e r s b e s i d e s , ap d m a r yr e s e a r c ho i l3 dv i s u a l i z a t i o no fv a s c u l a rb u n d l es t r u c t u r ei sd o n e f i r s t l y , t w o - d i m e m i o n a li n l a g e $ o fp h y l l o s t a c h y sp u b e s c e n sc e l lw a l la r eg a i n e dw i t ho 西c a lc o h e r e n c et o m o g r a p h y ( o c t ) s y s t e mo ft s i n g h u au n i v e r s i t y s e c o n d l y , a b o v et w oi i l l a g cs e g m e n t a t i o na l g o r i t h m sa r cu s e dt os e g m e n ta l lt w o - d i m e n s i o n a li m a g e s a tl a s t , a3 dr e o o n s t z u e t i o ni sd o n eb y3 d - d o c t c i rs o f t w a r e k e yw o r d s ：p h y l l o s t a c h y sp u b e s c e n s ；v a s c u l a rb u n d l es t r u c t u r e ；i m a g es e g m e n t a t i o n ；3 dr e c o n s t r u c t i o nn本学位论文知识产权声明本学位论文是在导师( 指导小组) 的指导下，由本人独立完成。文中所引用他人的研究成果均已注明出处。对本论文研究有所帮助的人士在致谢中均已说明。基于本学位论文研究所获得的研究成果的知识产权属于南京林业大学。对本学位论文，南京林业大学有权进行交流、公开和使用。研究生签名：仰簪，1l、导师签名：易仁日期：7 占_ o致谢研究生的学习阶段即将结束，这三年来的学习与生活紧张而又充满了快乐在论文完成之际，首先衷心感谢我的导师刘云飞副教授。本论文从选题到最后完成都是在他的悉心指导下完成的。刘老师广博的学识、严谨求实的作风和灵活的教育方式让我永生难忘三年来，刘老师不仅在学业上严格要求，而且在生活中也给予了我极大的帮助。在导师的指导和帮助下，我不仅学到了丰富的专业知识，还学到了对科学研究的严谨态度和做人的原则，使我终身受益再次向刘老师致以崇高的敬意，并祝他事业蒸蒸日上在课题的资料收集和实验材料的收集过程中薛联凤老师给予了我极大的帮助，并且在课题研究期间对我的学习、论文研究工作给予了不少的启迪和宝贵意见。在此表示我最诚挚的谢意!感谢殷冬萌、王建文、滕辉、宋换容、王玉红、周昀等同学大家有缘相聚在同一个实验室，情同手足，互相帮助，共同进步他们既是我的学习伙伴，也是值得我交往的朋友，愿我们的友谊长存!感谢同一个宿舍的室友陈军、冷春龙和蔡金峰在生活中给予的关心与帮助感谢父母的养育之恩! 父母全力地支持与默默地鼓励是我不断前进的动力，无论何时何地，家人永远是我最坚强的后盾最后，向其他所有关心、支持和帮助我的老师、同学及朋友表示真诚的谢意!作者：王伟军二零零七年五月1 1 研究背景及意义第1 章绪论中国是世界上竹材资源最为丰富、竹类栽培和加工利用历史最为悠久的国家目前全球共有4 0 0 多个品种，而我国就有3 0 0 余种，其中毛竹面积多达2 7 0 万公顷，占竹林面积的6 5 。中国不仅竹种丰富，竹林面积大，分布范围也广。广泛分布于我国长江以南各省。竹是一种木本状多年生常绿森林植物，竹材用途广，经济价值高，是我国重耍的森林资源。竹子生长迅速，经营管理方便，仅需三、五年即可加工利用。因此，充分利用竹材，对我国经济发展将起很大作用“，竹子是多年生禾本植物。外观为圆柱形。中空有节，竹类细胞主要有纤维细胞、薄壁细胞、导管、表皮细胞等，其中竹纤维细胞约占细胞总面积的6 0 7 0 。因此竹子具有纤维含量高的特点，纤维素含量在4 0 5 0 之间，与木材接近，并含丰富的戊聚糖和木质素竹纤维具有很高的绿色环保性、耐磨性、抗菌性，优良的着色性、透气性、独特的回弹性、瞬间吸水性和较强的纵横向强度等优良特性，因而竹材的竹纤维提取和加工后可广泛地应用于纺织、制浆造纸等行业。竹材纤维之所以具备这些优良特性，源于竹纤维细胞特殊的排列方式和结构，细胞内部结构直接影响竹纤维所具备的特性嘲竹材细胞壁是竹纤维的主体，也是竹材细胞特有的一种结构，它关系到竹子组织的吸收作用、蒸腾作用和物质运输作用。还可以保持细胞免受干旱或其他外界的侵害同时细胞壁的形态决定了竹纤维的各项性能，如竹材细胞壁的结晶程度，就极大地影响着竹材纤维的性能随着细胞壁结晶度的增加，竹材纤维的抗拉强度、弹性模量、硬度及其尺寸的稳定性均随之而增加，而吸湿性、染料吸着度、柔顺性及化学反应性等均随之减少，因此研究竹材细胞壁结晶的形态特征，结晶区的分布、空闯性质、内外起因，对人为控制竹材纤维的性能，改良竹材品种具有一定的实践价值国内外有关竹材的研究主要集中在竹材的微观解剖特征、物理力学性质以及化学性质等方面，如开展了竹材的物理性质、化学成分与特性、力学性质、干燥特性、生物力学特性、微观及超微观鳃割构造等方面的研究工作。近年来，对竹材纤维以及竹材细胞壁中的结晶形态也展开了研究，例如用纤维形态测量竹材纤维壁厚的变化，用偏光显微镜测量纤丝角，用x 射线衍射法测量竹材维管束细胞壁结晶度等嘲但这些研究方法都不直观，不能直接观察到竹材细胞壁结晶区的分布情况，不便于我们研究竹材的细胞壁结晶区的结构形态。计算机数字图像处理技术是当前国际上正在发展的一门新兴学科，是人工智能领域中一个极为重要的方面，也是智能应用的热一点之一。随着现代计算机技术的飞速发展，图像处理、模式识别及人工智能等理论和技术也得到广泛发展，并在生物医学图像处理、遥感图像处理、地理信息系统等领域中都得到了广泛应用，数字图像处理技术对竹材细胞壁的像处理、地理信息系统等领域中都得到了广泛应用，数字图像处理技术对竹材细胞壁的结构开展研究已经成为可能。本文利用数字图像处理技术对竹材维管束细胞壁图像进行图像分割处理，具体研究了几种图像分割方法及其在细胞壁区域分割中应用。同时，对竹材细胞壁维管束结构的三维可视化进行初步探索。研究不仅提供了竹材维管束结构信息，如结晶区、结晶度、结晶形态特征等，也为后续研究奠定了基础。1 2 数字图像处理技术1 2 1 数字图像处理技术的发展及现状数字图像处理技术( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g y ) 是一门通过数字化的方法利用计算机对图像进行处理( 包括图像的输入、输出，图像的增强、调整、变换，图像的特征提取，图像的分析与识别等) 的新技术。通常所说的数字图像处理是指计算机进行的处理，因此也称为计算机图像处理( c o m p u t e ri m a g ep r o c e s s i n g ) 。数字图像处理技术起源于2 0 世纪2 0 年代，随着计算机科学技术的发展，数字图像处理技术近几十年来得到了长足的发展，并广泛应用于科学研究和生产实践的各个领域。所谓数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数，采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化。既一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。这个二维数值矩阵可以用二维数组来表示，这样，数字图像上的像素与二维数组中的各元素一一对应起来，二维数组就成了数字图像在程序中的表现形式，进而可采用各种算法对数字图像进行运算处理，以达到预期效果m 如图1 1 表明如何用一个数字阵列来表示一个物理图像。物理图像被划分为称作图像元素( p i c t u r ed e m e n t ) 的小区域，图像元素简称为像素( p i x e o 。图像转化的过程称为数字化，在每个像素位置，图像的亮度被采样和量化，从而得到图像对应点上表示其亮暗程度的一个整数值。对所有的像素都完成上述转化后，图像就被表示成一个整数矩阵每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置由扫描线内的采样点两个坐标决定，它们又称为行和列。表示该像素位置上亮暗程度的整数称为灰度。此数字矩阵就作为计算机处理的对象，对这个二维数字矩阵施加一系列的操作，得到所期望的结果即为数字图像处理。，簪呤三袁务袁炭o数字图像处理技术得到实用性发展是从于2 0 世纪2 0 年代开始，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术”1 数字图像处理技术开始得到实际应用使于6 0 年代初期，美国的j p l 实验室于1 9 6 4 年处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，使用图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得巨大成功。在6 0 年代，第3 代计算机的研制成功，以及快速傅立叶变换算法的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实现，人们从而逐步开始利用计算机对图像进行加工利用，在7 0 年代图像技术有了长足的进展，而且第1 本重要的图像处理专著也得以出版在8 0 年代各种硬件的发展使得人们不仅能处理2 - - d 图像而且开始处理3 - - d 图像，许多能获取3 - - d 图像的设备和处理分析3 - d 图像的系统研制成功，图像技术得到了广泛的应用。进入9 0 年代，图像技术已逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。以近年得到广为宣传和应用的多媒体为例，图像在其中占据了主要地位。2 1 世纪，图像技术必将得到进一步的发展和应用，从而改变人们的生活方式以及社会结构嘲数字图像处理取得另一个巨大的成就是在医学上获得的成果。1 9 7 2 年英国e m i 公司工程师h o u s f i e l d 发明了用于头颅诊断的x 射线计算机断层摄影装置，简称c t 。1 9 7 5年e m i 公司成功研制出c t 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1 9 7 9 年这项无损探伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献嘲。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这个领域的有航天航空、生物医学工程、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。随着图像处理技术的深入发展，数字图像检测技术也有了很大进步。在显微医学图像、红外成像检测等，特别是在工业检测方面使用数字图像处理与检测的手段越来越多。此外，数字图像处理技术已经广泛深入地应用于与国计民生休戚相关的各个领域，卫星遥感数字图像处理技术可以广泛地应用于所有与地球资源相关的农、林、地、矿、油等领域。其后，卫星遥感、军事、气象等学科的发展推动了数字图像处理技术的快速发展。推动数字图像发展的另一个动力是计算机硬件的不断降价在图像处理软件方面，有很多的世界上知名的大公司开发出了如p h o t o s h o p 等数字图像处理软件，美国a d o b e 公司的p h o t o s h o p 以其强大的图像处理能力、优良的制作效果、便捷的输入输出、易学易用的操作而受到广泛的青睐。在这些软件中，更侧重的是针对图像的颜色的处理通过强大的图像处理功能，使所要处理的图像更符合人们的各种要求。同时，在不同的应用场合，人们根据不同的要求通过各种编程语言，编辑成各种专用图像处理软件使图像处理更加实用、方便，满足了人们的具体要求。在图像检测方面，同时也有很多不同的公司开发出了针对不同情况下的图像检测软件，如美国m e d i ac y b e m e f i c s 公司所推出的g e l p r o 专业凝胶图像分析软件，p c i 公司推出的p c ig e o m a t i c a 遥感图像处理与检测软件等，这些图像检测软件都是在图像处理与检测基础上完成的，这些软件的出现推动了数字图像与检测的发展，同时也使更多的领域可以使用图像检测的方法来替代传统方法。1 2 2 图像分割概述在图像的研究和应用中，人们往往只对一幅图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域( 可以对应单个区域，也可以对应多个区域) ，称之为目标或前景，而其它部分称为图像的背景为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。所谓图像分割，从广义上来讲，是根据图像的某些特征或特征集合( 包括灰度、颜色、纹理等) 的相似性准则对图像象素进行分组聚类，把图像平面划分成若干个具有某些一致性的不重叠区域。这使得同一区域中的象素特征是类似的，即具有一致性：而不同区域间象素的特征存在突变，即具有非一致性。图像分营 ( i m a g es e g m e n t a t i o n ) 是数字图像处理中的一项关键技术，它不仅得到广泛地重视和研究，在实际中也得到大量的应用。图像分割在不同领域中有时用其它名称，如目标轮廓( o b j e c tl i n e a t i o n ) 技术、阈值化( t h r e s h o l d i n g ) 技术、图像区分或求差( i m a g ed i s c r ir u i n a t i o n ) 技术、目标检测( t a r g e td e t e c t i o n ) 技术、目标识另r j ( t a r g e tr e c o g n i t i o n ) 技术、目标跟踪( t a r g e tt r a c k i n g ) 技术等，这些技术本身或核心实际上是图像分割技术。图像分割是图像处理、分析的一项基本内容。图像工程是对整个图像领域进行研究应用的新学科，它的内容丰富，根据抽象程度和研究方法的不同可分为三个各有特点的层次：图像处理、图像分析和图像理解如图1 2 所示“：图1 2 图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行交换以改善图像的视觉效果。图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并得出对原始图像或客观场景的解释，从而指导和规划行动。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要的位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更围困回高层的图像分析和理解成为可能。但由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的，多年来一直受到研究人员的高度重视，被认为是计算机视觉中的一个瓶颈“”，自2 0 世纪7 0 年代至今，已提出上千种各种类型的分割算法。如：边缘检测法、区域的生长和分裂合并法、阈值分割法、小波分析法、数学形态学等“。这些分割算法都是针对某一类型图像、某一具体的应用问题而提出的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。图像分割在工业自动化、在线产品检验、生产程控、文件图像处理、遥感图像、保安监视、以及军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。例如：在遥感图像中，合成孔径雷达图像中目标的分割、遥感云图中不同云系和背景分布的分割等；在医学应用中，脑部m r 图像分割成灰质( g h d 、白质( 、m 田、脑脊髓( c s f ) 等脑组织和其它脑组织区域( n b )等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等；在面向对象的图像压缩和基于内容的图像检索中将图像分割成不同的对象区域等。在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。1 2 3 三维可视化技术概述三维可视化技术是目前的一个研究热点问题，是一门与多个技术领域有关的交叉学科，涉及计算机图形学、图像处理技术、计算机辅助设计，计算机视觉及人机交互技术等几个领域进入7 0 年代以来，随着计算机断层扫描( c t ：c o m p u t e d t o m o g r a p h y ) ，核磁共振成像m r i ：m a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g ) 等成像技术的产生和发展，利用该技术可以获得研究对象的二维数字断层序列图像人们为提高对研究对象认识的准确性与科学性，将二维断层图像序列重建得到具有直观立体效果的图像，展现出物体的三维结构与形态但二维断层图像只表达了某一截面的信息，仅由二维断层图像，人们很难建立起三维空间的立体结构图像三维重建与可视化技术就是在这一背景下提出的，这一技术一经提出，就得到大量研究与广泛应用“”。目前，图像三维重建技术广泛应用于医学、射电天文学以及工业无损检测等领域，而其中又以在医学( 尤其是放射诊断医学) 中的应用最为显著。通过二维断层图像成像系统扫描，人们可以得到人体及其内部器官的二维数字断层图像序列，通过观察二维切片图像去发现病变部分，作出定性分析，当然这依赖于医生的经验然而利用医学图像三维重建技术重构出人体器官，可以真实再现物体的本来面貌，辅助医务人员对病变体或感兴趣的区域进行定性直至定量分析，从而可以大大提高医疗诊断的准确性和正确性对于三维数据场，根据图像表达的方式，其成像方法可分为面绘制法( s u r f a r c ef i t t i n g )和体绘制法i t e m v o l u m er e n d e r i n 曲图像可视化的实现步骤可以分为原始图像获取和预处理、数据分析、综合处理和交互：1 ) 原始数据的获取和预处理。包括图像变形纠正、图像滤波和体数据生成以及其他预处理步骤。这一步为配合以后步骤从原始数据中建立有效数据集；2 ) 数据分析。包括相关特征的提取、多种数据融合及标注说明等；3 ) 综合处理。在提炼过的信息中建立可视的和可操作的表示方式，包括绘制和显示，以及建立可以交互的机制；4 ) 交互。提供各种形式的交互，包括视觉的、触觉的、听觉的、压力反馈和远程的交互操作。其流程如下图1 3 所示：特征检测分类度量分析量化标准和识别注册和匹配原始数据获取预处理数据分析综合处理交互图1 3 图像可视化流程圈1 3 本文研究的主要内容和方法变形纠正、体素离散、数据结构、滤波和增强图形和物力表示建立模型绘制体数据可视化纹理影射人际界面设计操作可交互的穿透观察虚拟训练本课题来自国家自然科学基金项目纤维植物细胞壁结构的结晶学分析，本文选用毛竹这一纤维植物作为研究对象，应用数字图像处理技术研究毛竹维管束细胞壁结构。在研究和分析以前算法和处理方法的基础上，对部分算法进行测验，并结合目前较新的图像处理技术，提出合适的图像处理算法，有针对性地研究毛竹维管束细胞壁结构图像。1 研究的主要内容利用制作好的竹材样品切片、偏光显微镜和数码相机拍摄毛竹维管束横切面结晶图，应用数字图像处理技术实现对维管束结晶区的图像分割，并对维管柬结构的三维可视化展开初步探究。2 方法实现( 1 ) 首先应用石蜡切片法制作毛竹样品切片，并利用实验室现有的o l y m p u sb x 4 1偏光显微镜和o l y m p u s 数码相机拍摄毛竹秆茎维管束横切面结晶图像。( 2 ) 根据图像所呈现的网状结构、薄壁组织分布稀疏以及纤维帽细胞排列紧密等特点，提出了基于模糊推理的图像分割算法和基于形态特征的目标提取算法，结合两种算法实现维管束结晶区图像目标分割。( 3 ) 在w m d o w sx p 系统上用v i s u a lc 卜 6 0 、m f c 以及其它类库开发实现上述分割算法的软件，对图像进行实验检测。( 4 ) 利用光学相干层析( o c t ) 系统获取毛竹内部结构的二维断层序列图像，对该图像进行维管束目标分割，并应用3 d d o c t o r 软件实现维管束结构的三维重构。1 4 本文结构安排论文共分为七章，各章的内容安排如下：第一章为绪论部分首先介绍了本文的研究背景与意义，从总体上论述了数字图像处理技术的发展、图像分割和三维重建技术，最后介绍了论文的主要研究内容和结构安排第二章介绍了样品的采集制作和图像的获取。详细论述了切片制作过程和图像获取方法，并简单介绍了毛竹秆茎维管束横切面结晶图像构造。第三章对维管束结晶区图像分割算法作了总体的概述。首先对前人提出的微型窗口过滤算法和基于小波的多分辨率图像分割算法的具体实现作了介绍，并对实验结果进行了分析评价第四章讨论了基于模糊理论的图像分割方法。首先简要地介绍了模糊理论基础知识，然后提出了一种基于模糊推理的维管柬结晶分割算法。第五章讨论了一种基于形状特征的目标提取方法。首先介绍了区域标识算法和具体实现过程，然后提出了一种基于形状特征的维管束目标提取方法第六章介绍了算法的软件实现过程，给出了实验结果，并对实验结果给出了评价分析。第七章讨论了维管束结构的三维可视化研究首先简单地介绍了图像三维可视化技术，然后介绍了维管束结构的三维重建过程结论部分对本文的研究和分析方法进行了总结。第2 章样品的采集制作与图像的获取2 1 毛竹的成竹期采样竹的生长可分为三个阶段，即竹笋的地下生长、竹笋幼竹的高生长和成竹生长。竹笋期指的是竹笋在土中的生长阶段，此时顶端分生组织不断地进行细胞分裂和分化，生长时间大约5 7 个月；幼竹期指的是幼竹的高生长阶段，此时顶端分生组织衍生出居间分生组织，秆茎中的组织分化出原形成层即早期的维管束，生长时间大约2 - 4 个月；成竹期一般指秆形生长结束后至可以砍伐利用的阶段，大约4 - 7 年。这一阶段表层系统( 表皮、下皮、皮层) 、基本系统( 基本组织、髓环和髓) 和维管组织都已生长成熟，秆茎的高度、粗度和体积也不再有明显的变化根据成竹的生理活动和物理力学性质的变化，可以将成竹的生长分为三个竹龄阶段，即幼林一壮龄竹阶段、中龄竹阶段和老龄竹阶段，相当于竹秆材质生长的增进期、稳定期和下降期。( 1 ) 幼竹阶段：幼竹从壮龄竹鞭上生长出，富有生活力。随着竹龄的增加，经过根系发展和竹叶更新，竹子的叶绿素、糖分等营养元素都处于高水平状态，是竹林生理代谢最旺、抽鞭发笋最强时期此时竹秆细胞壁逐渐加厚，内含物逐渐减少，干物质逐渐增加，竹材的物理力学性质也相应不断增长，竹秆的材质生长处于增进期。( 2 ) 中龄竹阶段：竹株的营养物质含量和生理活动强度，均处于高水平的稳定状态，但随即出现下降趋势，所连的竹鞭也逐渐老化，开始失去抽鞭发笋的能力竹秆的材质生长到了成熟时期，容重和力学强度都稳定在最高水平( 3 ) 老龄竹阶段：中龄以后的竹子，生活力衰退由于呼吸的消耗和物质的转移，竹秆的重量、力学强度和营养物质含量也相应降低，形成生理上的收支不平衡和材质生长上的下降趋势。在竹子种类中，毛竹是大型竹种，秆粗端直，木素含量低，纤维素含量较高，纤维长宽比大。竹的材质随竹龄的变化而变化，因竹种而不同。毛竹秆的寿命长，5 年生尚处于增进阶段，6 8 年生为稳定阶段，9 1 0 年或以上属老龄下降期。成竹期毛竹在增进阶段木质素大量增加，维管柬结晶区也已形成。本文选取处于成竹期增进阶段的毛竹作为样品采集对象。采样的地点为南京林业大学竹类植物园，采样的部位选在竹材分叉的第一节。2 2 切片制作方法为了获取毛竹秆茎维管束横切面结晶图像，需要先将采集到的毛竹样品制作成切片，利用偏光显微镜和切片可观察到其内部结构，并借助数码相机拍摄图像。本课题应用石蜡切片法制作毛竹秆茎样品横切面切片。石蜡切片法是研究植物内部结构最常用的一种制片方法“”，其优点是容易制成连续切片，供系统观察。石蜡切片的方法与步骤如下：( 1 ) 材料选择选取竹材样品，其大小按需要而定，但一般不宜过大幼嫩的根茎每段约5 r m ，如果材料较大，可以切成几个小片( 2 ) 固定固定的目的是在尽量短的时间内将活细胞杀死，以免细胞的细微结构受破坏常用的固定剂有：( a ) f 从( 福尔马林( 9 0 m 1 ) + 冰醋酸( s m l ) + 酒精( 5 m 1 ) ) 。( b ) 铬酸( 醋酸混合液) 此类固定剂的配方很多，常随材料性质的不同而有所改变，下面介绍常用的两种配方：a ：弱酸( 铬酸( 0 3 9 ) + 冰醋酸( 0 7 m 1 ) + 蒸馏水( 9 9 m 1 ) )这种固定剂适合于固定植物的胚胎、根和茎的生长点；b ：强酸( 铬酸( 1 克) + 冰醋酸( 3 m 1 ) + 蒸馏水( 9 6 m 1 ) )这种固定剂适合于普通材料。( c ) 纳瓦申液甲液：( 铬酸( 1 5 9 ) + 冰醋酸( 1 0 m 1 ) + 蒸馏水( 9 9 m 1 ) ) ；乙液：福尔马林( 4 0 r a l ) + 蒸馏水( 6 0 m 1 ) 。上述甲乙两液必须分别储藏，用时才混合，此固定剂固定效果很好固定的时间因固定剂的种类、材料大小及组织的软硬不同而有差别，一般至少要1 2 - 2 4 小时。大型材料要适当增加时间，2 天至数天也无妨固定剂的用量一般为材料的2 0 倍。肉质多浆的材料用量要增加到4 0 - 5 0 倍。材料中若有空气，固定材料需结合抽气进行，使固定剂充分渗透到组织中去( 3 ) 冲洗冲洗目的是将植物组织中的固定剂洗去，因为有些药剂会产生沉淀，妨碍以后的制片步骤凡是含铬酸固定剂固定的材料用流水冲洗即可，或每隔1 个小时换一次水，经过两天即可。如果固定剂含酒精，冲洗时则必须用等浓度酒精更换2 - 3 次，每次间隔2 - 3 小时( 4 ) 脱水酒精是脱水常用的脱水剂，脱水时，将酒精的浓度逐步提高，其顺序如下：1 0 哼8 0 _ 9 0 l o o 如果是水冲洗，材料应当加大1 0 - - 9 1 5 - - 9 2 0 - - 9 3 0 - 9 5 0 每个浓度所需要的时间因材料的大小有所不同，一般每级为2 个小时( 5 ) 透明利用透明剂将植物细胞或组织内的酒精取代出来，以增加折光度，并使以后溶解的石蜡容易进入植物细胞的内部常用的透明剂有二甲苯、氯仿、香柏油、丁香油、樟脑油、松脂精等。其中二甲苯是常用的透明剂。透明过程中透明剂的加入逐步提高常用的次序如下：纯酒精+ 二甲苯鸟纯酒精4 - 二甲苯马纯酒精+ 二甲苯坚_ 纯二甲苯坚b 纯二甲苯( 6 ) 渗蜡应用石蜡取代植物细胞或组织中的二甲苯，渗蜡前石蜡必须事先处理，使纯蜡能够充分进入植物细胞或组织。采用的石蜡一般以5 2 c 一5 6 c 为宜，最好采用浮蜡法。加蜡后放入3 5 c 的烘箱中6个小时( 或过夜) ，以后( 第二天) 在将温度升高至5 6 c ，每隔2 - 3 小时换一次纯蜡，纯蜡的比例逐渐加大，待无气味即可。( 7 ) 包埋将渗好蜡的材料包埋成块，以便切片( 8 ) 切片借助于旋转切片机，将材料切成8 - 1 2j 朋的连续切片( 9 ) 粘片和烫片在绝对洁净的载波片上涂上少量的粘片剂，并将其均匀展开粘片剂的配置是用等量的蛋白与甘油搅拌均匀，加入1 克水杨酸钠或碾碎麝香草酚结晶，以纱布过滤，储存在清洁瓶中备用。在涂有粘片荆的载玻片上滴上2 - 3 点水，然后将检查过的蜡带材料放置在水面上，将此载玻片移到烫片箱上，温度保持在4 3 ，蜡带受热后便将徐徐展开。( 1 0 ) 干片一般在4 5 以下烘干2 天( 4 5 ) 。( 1 1 ) 脱蜡将彻底干燥过的切片置入二甲苯中，溶去植物细胞中的石蜡。( 1 2 ) 脱水脱蜡后逐级脱水，再过度到用纯酒精脱水两次。( 1 3 ) 透明将脱水后的切片逐级通过二甲苯至纯二甲苯透明( 1 4 ) 封片一般用加拿大树胶封片。( 1 5 ) 干燥( 烤片)在旋转式切片机上切成8 l ol lm 的薄片。切片经烘烤后，经二甲苯透明，中性树胶封片，放在3 7 下干燥2 3 毛竹维管束横切面结晶图像获取制作好切片后，本文选用o l y m p u sb x 4 1 偏光显微镜观察毛竹维管束横切面结晶结构，并利用偏光显微镜配备的数码相机拍摄图像。具体操作步骤如下：1 调整好偏光显微镜a ) 调整光源使其发出的单色光经起偏器后，成为线偏振光；b ) 调整起偏器使其线偏振光的偏振方向与检偏器偏振方向垂直，此时无出射光穿过目镜，表明偏光显微镜已经调整好2 将石蜡切片放入载物台上，因结晶的存在，从切片后折射出的偏振光其偏振方向发生了改变，不再与检偏器的偏振方向垂直，有部分线偏振光穿过检偏器到达目镜，因此从目镜中可观察到线偏振光通过切片所呈现的图像。3 选择合适的物镜，调整调焦旋钮来对样品聚焦，借助偏光显微镜配备的数码相机就可以拍摄到图像选择放大倍数为4 0 x 的物镜，并对毛竹切片某一维管束细胞壁进行聚焦，拍摄到如图2 1 ( a ) 的结晶图像；选择放大倍数为l o x 的物镜，对切片中含有多个维管束的某区域进行聚焦，拍摄到如图2 1 ( b ) 的结晶图像，图像中含有多个维管束。( a ) 单个维管束( b ) 多个维管束图2 1 毛竹维管束细胞壁横切面结晶图像2 4 毛竹维管束横切面结晶图像构造简介从图2 1 ( a ) ( b ) 可以看出，毛竹秆茎维管束横切面结晶图像呈现错综交织的水平网状结构，主要部分是薄壁组织和维管束，其中略里4 瓣“梅花”形的是维管束。个数众多的维管束散布在由薄壁细胞所组成的基本组织中“”图z 1 ( a ) 呈现的是其中一个维管束，位于其四周的纹理基元密集较大的是纤维帽，并且都已完全结晶。在维管束的四个方向上分布着外方纤维帽、内方纤维帽和侧方纤维帽，位于其外侧四周纹理分布稀疏的是由薄壁细胞所组成的基本组织，内侧有导管和筛管，如图2 2 所示。毛竹维管束的纤维帽区域结晶区已经完全结晶，本文的主要目标之一就是利用图像分割技术准确、完整地分割出维管束结晶区。2 5 本章小结图2 2 毛竹维管柬横切面结晶图本章主要介绍了竹子各生长阶段的特点，并介绍了采集样品的选择以及样品的石蜡切片制作方法。本论文的研究选取了成竹期1 5 年生的毛竹秆茎作为采集样品，并将制作好的切片利用o l y m p u sb x 4 1 偏光显微镜和显微镜配备的数码相机获取毛竹维管束细胞壁横切面结晶图像从拍摄的结晶图像直观地观察到毛竹内部结构，并对其结构作了简介。从结晶图像可看出，图像噪声小，且结构没有破损，这说明利用石蜡切片法制作的毛竹切片效果良好第3 章毛竹维管束结构的图像分割算法概述3 1 前人研究的算法在这之前，同一研究课题的老师也曾经对毛竹维管束结晶区的图像分割进行了算法研究，提出了微型窗口过滤算法和基于小波的多分辨率图像分割算法，以下对这两种算法进行介绍，并对算法的实验结果展开分析3 2 微型窗口过滤算法3 2 1 算法思想与实现过程微型窗口过滤法采用相邻点之间近距离像数比较法提取有用信息，通过比较相邻点之间像数值的大小确定是否保留该像素点。具体为：首先定义一定距离或范围作为比较标准，然后在定义距离范围内，根据测试点与相邻点像素值之间的关系，来决定这个点的去留，剔除无用的信息，达到分割的目的。相邻点像数值比较法将微型窗口分为水平窗口、垂直窗口和自定义3 x 3 结构窗口3x 3 窗口只是为了说明问题举出的一个演示窗口，在图像处理中，由图像的具体情况选定窗口的大小，最佳窗口选择可通过多次试验获得) 各窗口处理方法如下：( a ) 水平结构对于任何一点，比较左右一定距离内的像素值，如果测试点与左右像素值相同，则保留像素值，如果在此范围内像素有变化，则将测试点剔除( b ) 垂直结构对于任何一点，比较上下一定距离范围内的像素值，如果测试点与上下点像素值相同，则保留像素值不变，如果在此范围内像素有变化，则将测试点剔除。( c ) 3 x 3 结构对于任何一点，比较它的8 个方向邻居点像素值，在对任何一点的8 个邻居点处理时，像素值的地位不平等，以测试点为中心把测试点周围的8 个点分为3 列，左为一列，右为一列，中间为一列，应用循环语句，像数的比较从左到右，从上向下，对测试点测试时，左边、上边测试点在上一个循环比较时，已经是确定的值，所以测试点的像数值确定以右为准。微型窗口过滤算法思想的实现具体有以下三个处理过程：一、剔除无用信息为了讨论方便，本文以3 x3 结构为例，讨论剔除无用信息的处理过程。3 3 结构中的中心点定义为测试点，周围8 点定义为它的相邻点，为了比较测试点与8 个相邻点之间像素值关系，特引入几个符号来说明各自在3 3 结构中的位置，符号的定义如表3 1 。符号含义测试点。相邻点中与测试点像数不相同，剔除信息测试点的相邻点中，存在少于5 个且不连续时，则此测试点定义为歧义需要保留的信息点表3 1 符号介绍和定义图像处理过程分别用图3 1 、图3 2 、图3 3 示意说明。具体操作步骤如下：a ) 如果测试点的左右相邻点，与测试点像素值相同，那么测试点被赋予同样的像数值，属于保留信息。b ) 如果测试点的上下相邻点，与测试点像素值相同，那么测试点被赋予同样的像数值，属于保留信息。c ) 如果测试点的相邻点中有4 到8 点，而且这些点连续，此时测试点赋值为，如图3 1 所示d ) 相邻点中有5 个点和4 个点，且这些点不连续，如图3 2 中所示测试点就属于剔除歧义点，要被赋值为o 。此时将图像分割为不同的区域。e ) 测试点的相邻点中右边有3 个半包围连续的点，而且窗口右侧的相邻点都为，则把歧义替换为，这一点消除特殊模式的歧义点也有讨论。d 除了e ) 的特例以外，少于4 点的都要剔除掉，表示此点信息为孤立分散点。o o oo o oo o oo o oo , eo , oo , oo , oo , o0 0 0 0 00 00 0 0 0 0c i )【图3 1 五种要替换成0 0 00 0 0 0 00 0 0 0 0 00 oo o0 o0 o0 0 0 0 0 0 00 0 o ( c )( 曲【j图3 2 五种要替换成o ，认为有歧义= 、消除特殊模式的歧义点1 4 经