（机械设计及理论专业论文）基于计算机视觉的雾滴尺寸参数检测系统研究.pdf

摘要 雾滴的尺寸参数是评价植保机械性能的最主要质量指标。本文将计算机视觉技术和灰 色系统理论运用于雾滴尺寸参数检测中，建立雾滴尺寸参数自动检测和优化系统。论文主 要研究内容与工作如下： ( 1 ) 根据雾滴图像的特点，提出一种自适应均值滤波法和一种基于最佳阈值的图像 分割算法实现对雾滴图像的分割；研究基于数学形态学和边缘检测算子的雾滴图像检测算 法；通过实验验证，这些方法对雾滴图像分割和检测具有好的效果。并据此完成对雾滴的 识别、标记和参数测量。 ( 2 ) 针对雾滴图像中粘连雾滴的特点，运用基于距离变换的分水岭分割算法对粘连 雾滴进行分割；提出对距离变换的算法进行优化，使其算法的效率大为提高，应用灰度重 建避免图像过分割现象产生，实验表明，该方法对粘连雾滴的分割效果好。 ( 3 ) 运用灰色系统理论建立雾滴尺寸参数预测的灰色伽( 1 ，1 ) 模型，通过实例应用 和比较表明该方法对雾滴尺寸参数的预测精度高。 关键词：植保机械；雾滴；尺寸参数；图像分割；分水岭算法；灰色预测 r e s e a r c ho f d r o p l e ts 娩em e a s u r e m e n ts y s t e mb a s e d o n c o m p u t e r v i s i o n a b s t r a c t d r o p l e t ss i z ei s 觚i i i l p o r t 锄ti 1 1 d e xf o re s t i m a t i n gt h ep e r f o m a n c eo fe q u i p m e n tf o rc r o p p m t e c t i o n i nt l l ep a p e r ，o n 吐l eb a s i so fc o m p u t e rv i s i o na n dg r a ys y s t e mt l l e o r y ，t ：h e 如p l e ts i z e a l l t o m a t i cm e a s u r e m e n ta n do p t i i l l i z a t i o ns y s t e mw e r ee s t a b l i s h e d t h em a i l l 、o r ki 1 1 c l u d e di 1 1 t l l e 廿l e s i sw a ss h o w na sf - o u o 、v s ： ( 1 ) a c c o r d i i l gt om ed r o p l e ti m a g ec h a r a c t e r i s t i c ，a na d a p t i v em e a nf i l t e ra l g o r i 她a i l d as e g m e n t a t i o nm e t l l o db a s e do n 也eo p t i l i l u mt h r e s h o l d 、e r ep r o p o s e d d r o p l e ti i i l a g ee d g e d e 纸嫩o na l g o r i m mo fm a t h e m a t i c a lm o 印h o l o g ) ra n do p e r a t o rf o re 姑ed e t e c t i o nw e r es t i l d i e d t h ee x p e r i m e n tr e s u l t ss h o w e dn l a tt h e s em “h o d sa r ee f f e c t i v ei i l l p r 0 v e da l g o r i l m s ，锄dt 1 1 e d i o p l e t s 、r ed e t e c t e da i l dl a b e l e da n dt l l ed r o p l e tp a r a m e t e rw e r em e 硒u r e da c c o r d i i l gt 0t h c a ：b o v er e s u n s ( 2 ) t h ec o n g l u t i n a t e dd r o p l e t s 、e r es e g m e n t e db a s e do nm ew a t e r s h e da l g o r i t l l mo f d i g t 锄i c e 仃a i l s f 0 ma i m i n ga t 廿l ec o n g l u t i i l a t e d d r o p l e t si i lm ed r o p l e ti m a g e ad i s t a n c e 仃a n s f o mo p t i n l i z a t i o na l g 耐m mw 硒p r o p o s e 也觚dt h ea l g o r i t l l me 硒c i e n c yw 觞g r e a y i m p r o v e d g 瑚l y s c a l er e c o n s 仃u c t i o na l g o r i t l l m 、v 嬲a p p l i e dt oa v o i di n l a g eo v e r _ s e g m e n t a t i o n p h e i l o m e n o n t h ee x p e d m e n t ss l l o w e dt l l a tt l l e s em e t l l o d sw e r ee n e c t i v e ( 3 ) 1 1 1e s t a b l i s h m gt 1 1 em o d e lo ff o r e c a s t i n g 由叩l e ts i z e ，n l eg r a yn l e o 巧w a sa p p l i e d a j l e x 锄p l es h o 、e dt i l i sm e 廿l o d 、v a sp r o v e dt ob ep r e c i s eb yt l l ed r o p l e ts i z cf o r e c a s t sa n d 、a s h e l p 如lt oc h o o s et 1 1 e0 t h e rp a r a m e t e f so fs p r a ys y s t e mw i t h i nac e r t a i l ld r o p l e ts i z es c o p e k e y w o r d s ：e q u i p m e n tf o rc r o pp r o t e c t i o n ；d r o p l e t s ； d i m e i l s i o np 2 u r 锄e t e r s ； i m a g e s e g m e n t a t i o n ；w a t e r s h e da l g o r i t h m ； 伊a yf o r e c a s t i n g i i 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作 所取得的成果。尽我所知，除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做 出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全意 识到本声明的法律结果由苯人承担。 学位论文作者( 本人签名) ： 劬浒歹月弓日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解南京林业大学有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版( 中国科学技术 信息研究所；国家图书馆等) ，允许论文被查阅和借阅。本人授权南京林业大学 可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以汇编和综合 为学校的科技成果，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论 文全部或部分内容。 保密口，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密瓯 ( 请在以上方框内打“ ” ) 勋p 辫r 月3 日 l 触浒r 月孑1 日 队r 筝莰 魄同 名 名签签 人 人 本本 者师 作受 划教论酬导 学指 致谢 本文是在导师周宏平教授的悉心指导下完成的。在学习期间，导师的指导和鼓励使我 在探索新的领域时总是能充满信心和勇气导师宽厚的胸怀、严谨的治学态度以及对新领 域的探索精神，这些都将使我受益终生，在此向导师表示深深的感谢! 本论文的研究工作 还得到了郑加强教授的悉心指导，教授春智的思想、丰富的知识和实践经验给我提供了极 大的帮助，在此表示衷心的感谢! 在学习期间，得到了赵茂程教授、茹煜、商庆清、贾志成等老师的关心和帮助。感谢 高绍岩硕士、赵柬裕硕士、周博硕士等人的帮助和支持。 感谢我的家人，他们对我生活上的关心照顾，以及对我学习上的支持是我坚强的后盾。 本文是在国家林业局“9 4 8 ”项目“林业病虫害防治大型车载烟雾机技术引进。 ( 2 0 0 5 4 1 6 ) 的资助下完成的，感谢国家林业局“9 4 8 ”项目的支持 在此向所有关心、爱护、帮助过我的人再次表示诚挚的谢意。 作者：梁萍 2 0 0 8 年4 月 l 绪论 1 1 课题的研究目的和意义 近年来由于气候变化、经济全球化和人类活动等因素影响，野生动物疾病、林业病虫 鼠害以及外来生物入侵等问题日趋严重，直接威胁到人与自然、社会的和谐发展。森林病 虫害是林业生产中极具破坏性的生物自然灾害，是被世人公认的“无烟的森林火灾”，它 不仅破坏自然资源，更重要的是破坏人类赖以生存的生态环境。据统计，我国林业有害生 物种类有8 0 0 0 多种，发生严重的有2 0 0 多种，每年发生面积达1 2 亿亩，造成经济损失 高达8 8 0 亿元【ij 。森林病虫害严重制约了我国造林绿化和生态环境建设，在相当长时间内 必须使用农药才能有效防治森林病虫害。随着全社会对森林生态环境的关注，在森林病虫 害防治专家的不断研究和不懈努力下，森林病虫害防治技术和农药已得到较好和较快的发 展，但在防治手段和装备上还未能得到较好的配套。施药手段和设备的落后与欠缺是制约 森林病虫害防治发展的重要原因。目前，一些发达国家普遍推广精准施药，农药的使用正 向着精密、微量、高浓度、强对靶性发展，由传统的高容量低浓度喷雾法向低容量高浓度 喷雾法发展，大量应用低容量、超低容量、控滴喷雾、防飘喷雾，气流辅助喷雾等一系列 新技术、新机具，施药量大大降低，农药的利用效率和工效大幅度提高【2 3 】。根据农业部 2 0 0 2 年对我国植保机械现状调查结果表明：目前国产的植保机械中有8 0 左右处于发达 国家2 0 世纪5 0 6 0 年代的水平；喷洒的农药利用率比较低，仅为2 0 3 0 左右，大部 分飘移、蒸发和流失到土壤中1 4 】。因此，提高我国植保机械的性能和使用水平是当前一项 重要而艰巨的任务。 植保机械性能的优劣最主要的质量指标就是喷雾技术指标，包括雾滴尺寸、雾滴谱范 围、雾滴的射程与流量，以及雾滴在空中的悬浮时间等。在森林病虫害防治过程中，喷洒 相同药量的情况下，雾滴直径越小，雾滴数目也越多，覆盖面积大且比较均匀，并能渗入 微细空隙粘附在植株上，流失较少，防治效果好。不同大小的雾滴在不同生物体上沉积量 不同，两者存在一个最佳关系，即所谓生物最佳粒径理论( b i o l o 百c a lo p t i m u md r o p l e t s i z e ，b o d s ) 【引，不同生物靶标捕获的雾滴粒径范围不同，只有在最佳粒径范围内，靶 标捕获的雾滴数量最多，防治害虫的效果也最好，对于大多数生物靶标，2 0 1 0 0um 是 最佳粒径范围，如表1 1 。 表1 1 生物靶体对应的最佳雾滴粒径 喷雾技术除了广泛地应用于农林植保外，还大量地在应用于食品加工、化工、喷雾除 尘、药品生产、喷雾冷却、喷涂、水泥生产、金属冶炼、卫生防疫、消防和燃料雾化等各 行业领域。为了更好地理解和控制这些喷雾过程，需要严格地依赖于平均雾滴尺寸和雾滴 尺寸分布。如在食品、化工、医药等工业中进行喷雾干燥时，雾滴尺寸分布直接影响产品 的颜色、容重、溶解度、扩散性等物理性质【6 】；在环保方面，利用水的雾化过程进行防尘 和降尘；在车用发动机中，雾化使连续液体破裂成为大量离散型液滴，明显地增大了液体 的表面积，雾化使随之发生的燃烧传质传热过程大为加强。因此，雾化过程的研究和对雾 滴尺寸的测量对于实际喷雾和燃烧系统的设计和改进是十分重要的；在消防方面，水喷雾 以其雾滴小、蒸发快、灭火效果好、电绝缘性好等优点在消防行业中已得到了广泛的应用， 水喷雾的灭火效率与其雾滴直径有很大的关系，研究单滴水滴在灭火中的最佳尺寸，是进 一步研究水喷雾灭火效率的重要基础。 雾滴尺寸参数是决定植保机械性能的重要指标，随着人们对雾滴尺寸影响雾滴性能发 挥的深入认识，以及对雾滴漂移等所产生问题的极大关注，雾滴尺寸测量技术的研究正日 益被重视。因此，快速、准确地测量雾滴尺寸，掌握喷雾雾滴尺寸分布规律是研制、试验、 生产和使用植保机械必不可少的技术，对更好地理解和控制各个领域喷雾过程具有非常重 要的意义。本研究以国家林业局“9 4 8 ”项目“林业病虫害防治大型车载烟雾机技术引进 ( 2 0 0 5 4 - 1 6 ) ”为背景，对雾滴尺寸参数的检测技术进行研究。 1 2 国内外研究现状分析 1 2 1 雾滴参数测量技术的研究现状 早期人们应用捕捉法测量喷油嘴的雾滴尺寸，后来又发展了光学测量雾滴尺寸的技 术，因光学测量系统的价格昂贵，在我国的喷雾技术研究中，只有少数采用激光粒谱仪进 行测量。目前普遍应用的雾滴尺寸测量原理归纳起来有3 类p j ： ( 1 ) 机械方法：如将雾滴冷冻或冷却成固体颗粒进行测量，以及利用不同尺寸雾滴 的运动惯性和速度差异特性来区分雾滴尺寸范围等。 ( 2 ) 电气方法：如充电线法( c h a r g e d w i r e ) 和热线法( h o t 一谢r e ) 。 ( 3 ) 光学方法：如利用雾滴的一些物理特性( 光强、相差、荧光和极化等) 进行测 量和高速摄影、激光全息、激光图像化和扫描技术等。 目前应用最广的还是下面两种简便的机械方法。 ( 1 ) 由于雾滴碰撞而在试样表面上留下印痕、圈痕或斑点，雾滴即被收集在试样表 面。标准的试样表面可以是氧化镁，当雾滴与氧化镁碰撞时就形成一个圈痕，测得的圈痕 尺寸经过修正后，即得到雾滴的真实尺寸。国外目前比较普遍是将雾滴沉积在水敏纸或油 敏纸上形成印痕，然后进行测量和修正得到真实的雾滴尺寸。 ( 2 ) 对于水剂雾滴，传统的采样方法是用油盘法，将雾滴收集在一个油质的基块上， 再用特殊的机油或植物油涂盖。这样雾滴到达油盘后可保持它原来的球形，不需要修正系 2 数。同时雾滴被油包围，其蒸发速度可显著降低，而且一般雾滴不会进一步发生分裂现象， 从而能够直接获得真实的雾滴尺寸信息。 上述的两种机械方法，基本以手工操作为主，需经过采样垫制作、雾滴采集、显微镜 测定、计数、计算和修正等多个步骤，操作十分繁琐，劳动强度大，精度也低。随着光学 技术的不断发展，将激光技术引入雾滴的测量，借助于计算机的处理，使测量过程变得简 便易行，而且准确。按其工作原理，激光法可分为两类，第一类为激光全息法，利用激光 的相干法，通过激光底片( 干板) 纪录被测雾滴的空间全息图像，实现雾滴直径大小和三 维坐标参数与绝对浓度的精密测量，不需采样，并可在一定雾滴运动速度范围内进行动态 测量。第二类激光衍射法，利用单色平行光的衍射现象，通过一定的傅立叶光学变换，对 不同直径雾滴的衍射光环能量信息进行转换，非接触地测得被测空间粒谱和百分浓度，并 通过计算机及时获得有关数据。激光测量系统中采用小功率氦氖气体激光源发射一束激 光，当雾滴进入激光束时，就产生衍射现象。衍射角的大小与微粒的大小成反比关系，即 雾滴的直径大，衍射角就小，直径小，衍射角就大。如英国马尔文( m a l v e m ) 仪器公司 利用激光衍射法研制的m 饿r s i z c r 激光粒度仪可以测量0 0 5 9 0 0um 范围内的雾滴尺 寸，s p r a y t e c 激光粒度仪可以测量0 1 2 0 0 0 um 范围内的雾滴尺寸【引，但是由于其价格昂 贵，在国内，一般企业或研究机构难以承受。目前，国内的济南微纳仪器有限公司推出了 基于激光衍射法的w i i l i l e r 系列的喷雾激光粒度仪可以测定0 6 2 0 0 0 pm 范围内的雾滴尺 寸【9 1 。w 1 1 1 1 e r 系列的喷雾激光粒度仪具有较高的性价比，相信喷雾激光粒度仪的国产化一 定会为我国雾滴参数测量的研究提供一个良好的技术平台。 除上述机械法和激光法外，少数也采用其他的测量方法，如利用电子显微镜测量气流 中微小雾滴的直径，其依据的原理是，当气流运动时，微粒立刻以几乎相同的速度，沿同 一方向运动；当气流滞止时，微粒立刻滞止。基于气流中微粒的时间常数极短这一特征， 可以直接捕捉取样，用电子显微镜拍照，即可取得微粒尺寸及其分布【l 们。其他的测量方 法则基于油盘法和激光法，在计算机的辅助作用下测量雾滴尺寸，因计算机参与了雾滴的 采样、分析和处理，所以这种方法能迅速采样、测量，而且在被测范围内能获得较好的雾 滴尺寸分辨率，适应性强。 减小雾滴直径通常可提高药效，因此在解决药液漂移和沉降的矛盾前提下，细雾滴将 成为喷雾技术的发展新趋向，为适应新型喷雾技术的发展，对雾滴测量技术的要求也越来 越高，在积极推广高科技测量技术的同时，将计算机视觉技术引入其中，快速、准确地完 成测量，将成为雾滴尺寸参数测量的发展趋势。 1 2 2 基于计算机视觉的雾滴尺寸参数检测技术国内外研究现状 采用计算机视觉技术对各种图像的研究，已引起国内外的普遍重视和强烈兴趣。国外 在这方面的研究工作十分丰富，如集成电路的缺陷检测【l l 】，印刷质量检测【1 2 1 ，纺织品的 自动检测13 1 ，农产品的质量检测【14 1 ，木材表面缺陷的检测【1 5 1 等。国内在计算机视觉方面 的研究起步较晚，但是近年来也在某些行业进行了相关研究和报道，如集成电路【l6 1 、零 件表面检测1 7 1 、纺织品的缺陷检测1 8 1 、农产品的自动分类【1 9 1 2 0 1 、树木外形的识别【2 l 】、皮 革的自动检测【2 2 1 、显微细胞图像的识别【2 3 】以及建筑材料的自动分检【2 4 】等。图像处理技术 在农业和林业机械上的应用开始于2 0 世纪7 0 年代末期，主要研究集中在利用计算机视觉 技术对农产品( 如苹果、桃、西红柿、黄瓜以及肉类产品等) 进行品质检测【2 孓2 7 1 。随着电子 技术、计算机软硬件技术、图像处理技术以及人类相关的生理技术的迅速发展，计算机视 觉在理论和实践上都取得了重大的发展，在农业、林业上的应用也有了很大的发展。除了 品质检测外，已经渗透到喷药、施肥、播种、收获等方面，朝着精确农业、精确林业的方 向发展口8 - 2 9 1 。 在国外，r c d e r k s e n 等开发了一套能表示出在人工目标和叶片图像上水溶性荧光示 踪剂喷洒沉积特征的计算机视觉系统，该系统以自动化方式将样本装在合适的位置，对准 照相机聚焦，获取图像并分析这些图像，在获取某一图像后，可以用常规的图像处理与分 析算法，提取喷洒覆盖面、示踪剂强度、液滴形状和液滴尺寸分布有关的特性参数【3 。 e v a n s 研制了用于表征荧光微粒喷洒沉积的机器视觉系统，采用图像处理算法求出沉积特 性沉积覆盖的目标面积，发现在图像分析测得的被覆盖面积的百分比和用荧光计测得的物 质沉积量之间有高度相关性【3 l 】。k p s u d h e e r a 利用c c d 摄像机和图像处理技术对灌溉喷 头水滴直径进行了测量【3 1 】。a 。d e g 砖等在实验室利用反射型相机拍摄了沉积在水敏纸、 硅酮油和玻璃等三种标靶上的雾滴图像，在对图像分析的基础上，作为评价喷嘴性能和喷 雾调节的依据【3 3 】。r e w 6 1 f 利用d r o p l e t s c a j l 软件和可移动的扫描仪来分析试纸上的雾滴， 同时对风洞条件的雾滴尺寸进行了研究【3 4 3 引。澳大利亚昆士兰大学农药使用与安全中心 ( c p a s ) 的g a r yd o r r 利用计算机建立了喷雾漂移的模型，对喷雾过程进行了三维仿真 研究，模拟喷嘴喷洒以及雾滴运动和洒落在叶片上的过程，取得了较好的效果。 在国内，郑加强等通过对油盘采集雾滴、计算机视觉测量雾滴尺寸进行了探索，建立 种基于计算机视觉的雾滴尺寸的测量方法。结果表明，基于计算机视觉的雾滴尺寸测量 系统得到的雾滴尺寸信息，同系统测量获得的体积中径与喷雾系统公司( s p r a y i n gs y s t e m s c o ) 提供的雾滴尺寸非常接近【36 。邱白晶等针对植保机械化性能检测中对雾滴尺寸分布 特征检测常用方法的不足，提出了利用高速摄影结合数字图像处理技术对农药雾化场中空 间雾滴特征参数进行检测统计的方法。试验结果表明，该方法实现了对喷雾场中的雾滴分 布特征的快速准确检测，同时避免了对喷雾场的干扰口7 】。陈益民利用计算机显微图像识 别技术对雾滴直径测量的方法进行了研究f 3 8 1 。黄银娣利用激光全息法对全息照片的定性 分析和采用计算机图像处理结果的分析得到喷雾场的雾滴分布情况【39 。王喜世利用激光 作为光源对喷雾场产生片光，再应用c c d 摄像机得到雾滴在片光下对光的散射而得到雾 滴的数字图像，对雾滴数字图像进行计算机处理从而得到雾滴的大小等特征参数【4 0 j 。 目前，雾滴尺寸测量方法和设备中较为先进的是激光衍射法、激光粒谱仪、激光全息 摄影技术等。这些方法和设备在一些方面改进了传统的测量方法，但是，至今仍难以推广 4 到生产实际中去，原因有以下5 个方面： ( 1 ) 系统庞大，造价昂贵，一般均在3 0 万元以上( 国产的价格约为1 0 万元) ，且用 途单一。 ( 2 ) 本类方法均为相对测量，有多种能量，物理量的转换及繁杂的数学推导，需要 人为标定的参数较多，因而要求操作规程严格，难度较大，必须专门训练，否则测量结果 难以保证准确性。 ( 3 ) 不能用于高液滴浓度场测量，比如衍射法仅能对2 0 透光率 5 0 范围的单 散射进行有效测量。 ( 4 ) 利用光学特性( 如光强、相差、荧光和极化等) 测量只能测出整体雾滴的平均 粒径，而不能对每一个雾滴进行微观测量，难以完成对喷头或喷雾进行定量的分析。 ( 5 ) 包括激光粒谱仪、雾滴分析仪在内的光学仪器对雾滴测量的结果表明，不同仪 器的测量存在的系统误差超过了同一喷头在不同时间进行测量所造成的再现性误差。 随着光电制造技术和数字图像处理技术的不断发展下，计算机视觉技术已在各个领域 得到广泛地应用。开展基于计算机视觉的雾滴参数测量技术的研究，能迅速完成雾滴的测 量和分析，而且可以得到雾滴参数的量化指标。利用计算机视觉技术对喷雾性能检测和雾 滴尺寸的测量已成为喷雾技术研究的重要方向。 1 3 本文主要研究内容 本文将基于计算机视觉对植保机械的喷雾系统中雾滴图像进行检测研究，在获取雾滴 尺寸参数数据的基础上，引入灰色系统理论，建立雾滴尺寸参数预测的g m ( 1 ，1 ) 模型 对雾滴尺寸参数进行预测。雾滴尺寸参数测量系统如图1 1 所示。 图卜1 雾滴尺寸参数测量系统 5 ( 1 ) 利用显微镜和相机采集油盘上的雾滴图像，同时采集相应的单位尺寸标尺的显 微图像，以供后续完成对雾滴图像尺寸的标定。 ( 2 ) 通过对雾滴图像的处理，包括：图像的灰化、平滑、锐化，二值化、识别和分 割等，运用s u a lc + + 语言进行编程，建立雾滴图像的分割和识别算法和机制。 ( 3 ) 在通常的喷雾系统的研究中，对雾滴尺寸参数的分析通常是建立在收集大量样 本之上，分析工作繁琐、复杂，同时得到的数据，还会存在大量的不完全明确的信息。引 入灰色系统理论用于雾滴尺寸参数预测，其数据拟合方法充分利用了相近样本的内在关联 性，只需较少的样本就可得出相应的分析数据，大大简化了常规的可靠性分析方法，可以 有效保证分析数据的可靠性，同时，通过建立灰色模型可以预测某雾滴尺寸范围所对应的 喷雾系统的其他参数，为喷雾系统的应用提供有力的分析工具。 雾滴尺寸参数测量系统中的关键技术在于雾滴图像的分割和识别以及对雾滴尺寸参 数的预测研究，其中粘连雾滴的分割将是研究重点，同时将结合激光粒度仪测量的雾滴的 尺寸参数与预测结果进行比较，以便对预测模型进行修正。 6 2 雾滴图像采集与预处理研究 植保机械性能的优劣最主要的质量指标就是喷雾技术指标，包括雾滴尺寸、雾滴谱范 围、雾滴的射程与流量，以及雾滴在空中的悬浮时间等。在森林病虫害防治过程中，喷洒 相同药量的情况下，雾滴直径越小，雾滴数目也越多，覆盖面积大且比较均匀，并能渗入 微细空隙粘附在植株上，流失较少，防治效果好。因此，准确测量雾滴尺寸、掌握喷雾雾 滴尺寸分布规律，对更好地控制喷雾各过程具有重要意义【4 1 1 。 2 1 雾滴尺寸参数测量的指标 雾滴尺寸测量的准确性与雾滴采样的方法及测量仪器的精度均有很大的关系。根据中 华人民共和国机械行业标准植物保护机械术语( 旧t7 8 7 5 一1 9 9 9 ) 【4 2 1 ，按照粒径大 小雾滴可分为4 种： 表2 一l 雾滴种类及粒径分布范围 雾滴种类 雾滴粒径( 体积中值直径v m d ) 范围( um ) 烟雾( r o s o l s ) 弥雾( m i s t s ) 细雾( f i n es p r a y s ) 粗雾( c o a r s es p r a y s ) 5 0 v m d 5 0 v m d l o o 1 0 0 ( 3 - 7 ) 式中r ( f ，) 是图像上( f ，) 点的灰度值，( f ，j f ) 是图像上( f ，歹) 点的权重系数，一般 ( f ，歹) 2 1 。 ( 3 ) 求出新的阈值 瓦。，：墅生 ( 3 8 ) 。 2 ( 4 ) 如果瓦= 瓦+ l ，则结束，正即为最佳阈值，否则七卜后+ 1 ，转2 。 在图3 1 中，应用最佳闽值的图像分割算法，通过迭代求出图像的最佳分割阈值，较 好地分割出雾滴的图像。确定最佳阈值是本算法的关键，对于图像中不存在明显的灰度差 异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 1 9 o 舞气，二。掌0 囊分= ；， 。巷，。* j 吩 瀚| ：。疆。灞 r ：毒一? - 蒸 二。簿。主o 一n 。w - ， 图3 1 最佳阈值的雾滴图像分割算法实例 3 1 2 基于边缘检测的分割 人眼对图像进行分割比较直观，也很迅速，但由计算机来进行分割并非易事。人们希 望通过分割后的图像更便于计算机识别和理解，是图像处理向图像可分析过渡的一个关键 步骤。然而，一般图像的构成是十分复杂的，对图像自动分割十分困难，其分割的结果往 往不能令人满意。虽然目前已研究出很多边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍 使用于各种图像的有效方法。 图像的边缘是图像最重要的特征，边缘像素虽然只占图像的少数部分，但却包含了图 像的大部分信息。因此，图像边缘的检测和提取一直是图像处理的重要研究方向，在图像 特征提取以及和图像相关的模式识别研究中，图像边缘的检测都占有极其重要的地位。 边缘检测是所有基于边界分割方法的第一步，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总 存在灰度边缘。灰度边缘是灰度值不连续或突变的结果，这种不连续或突变可以利用一阶 和二阶导数来检测。一阶导数的幅度峰值对应边缘位置，二阶导数的过零点可以判断边缘 位置。边缘的检测可以借助空域微分算子通过卷积完成，实际上数字图像中求导数是利用 差分近似微分来进行的，微分运算作为传统的图像边缘检测方法的基础，它可以实现图像 高频分量的增强。根据模板的大小和微分的阶数不同，人们已提出了许多不同的算子，一 阶算子如r o b e n s 算子、s o b e l 算子、p r e 晰t t 算子等，二阶算子如l a p l a c i a j l 算子等。l a p l a c i a l l 算子是基于二阶导数在边缘处过零的特点来提取边缘的。图3 2 比较了几种边缘检测算子 检测雾滴图像的结果。从图中可以看出，虽然这些算子计算简单、速度较快，但都存在如 下缺陷：r o b e r t s 、s o b e l 和p r e 埘t t 算子虽然经我们的视觉可以看出其检测的结果已基本 将边缘显现出来，但其边缘很不连续；l a p l a c i a n 算子的检测效果相对较好，但对噪声的 干扰很敏感，导致检测结果不稳定。这样，得到的边缘像素是孤立的或分小段连续的，可 能会使得雾滴面积等参数的定量计算无法进行；同时，它们检测所得到的边缘宽度比实际 的大，引起相邻雾滴边缘的重叠。 2 0 a ) 原图 c ) s o b e l 算子 b ) r o b e r t s 算子 e ) l 印1 a c i 趾算子 图3 2 几种边缘检测算子检测雾滴图像方法比较 3 1 3 基于数学形态学的分割 数学形态学是一种非线性滤波方法，可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分 割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题，在图像处理领域 得到了越来越广泛的应用【5 引。数学形态学在处理二值图像时，将二值图像看成是集合， 并用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目 的，形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素之间的相互作用，结构元素的形 状决定了这种运算所提取的信号的形状信息。结构元素是一个可以在图像上平移、且尺寸 比图像小的集合，相当于信号处理中的“滤波窗口”。基本的数学形态学运算将结构元素 在图像范围内平移，同时施加交、并等基本集合运算。结构元素是一种收集图像信息的探 针，具有一定的形状，如圆形、正方形、十字形等，对于每一个结构元素，要指定一个原 点，它是结构元素参与形态学运算的参考点，该原点可以包含在结构元素中，也可以不在 结构元素中，但运算结果会有所不同。结构元素的选取原则有： ( 1 ) 结构元素必须在几何上比原图简单，而且有界； ( 2 ) 结构元素的形状最好具有某些凸性，如：圆形、方形、十字形等。 3 1 3 1 数学形态学的基本运算 ( 1 ) 膨胀运算 膨胀运算是数学形态学的最基本的运算，表示用某种“探针”( 即某种形状的基元或结 构元素) 对一个图像进行探测，以便找出在图像内部可以放下该基元的区域。设彳和b 是整数空间z 中的集合，其中彳为图像区域集合，b 为具有原点的结构元素，则b 对么 的膨胀运算定义为： f、 么ob = 扛i 【( b ) ，n 彳】m ( 3 9 ) 其中 表示对原点的映射，( b ) ，表示b 平移x ，n 表示交集，用b 膨胀彳实际上就是 雪的位移与彳至少有一个非零元素相交时b 的原点位置的集合。 如图3 3 所示，图中b 为一个包含原点的圆盘，膨胀的结果是使图像扩大了。因为膨 胀是利用结构元素对图像的补集进行填充，因而膨胀表示对图像外部作滤波处理。 图3 3 膨胀运算示例 ( 2 ) 腐蚀运算 设么和b 是整数空间z 中的集合， 素，则b 对么的腐蚀运算定义为： 彳 b = x l ( b ) ，么) o b 其中么为图像区域集合，b 为具有原点的结构元 ( 3 1 0 ) 用b 腐蚀a 实际上就是b 完全包括在a 中时b 的原点位置的集合，腐蚀后的图像有 所收缩，简单的腐蚀运算是将一个物体沿边界减小的过程。如果原点在结构元素的内部， 那么，腐蚀具有收缩输入图像的作用，如图3 4 所示。图中结构元素b 为一个圆盘。从几 何角度看，圆盘在a 的内部移动，将圆盘的原点位置( 这里为圆盘的圆心) 标记出来，便得 到腐蚀后的图像。 命b 图3 4 腐蚀运算示例 膨胀与腐蚀这两种操作有着紧密的关系：使用结构元素对图像进行腐蚀操作相当于使 用该结构元素的映像对图像背景进行膨胀操作，反之亦然。即： ( 么ob ) 。= 彳。o b 。 ( 3 1 1 ) 彳ob 。= ( 彳。召) 。( 3 1 2 ) 其中，彳。表示么的补集，b 表示曰的补集，称之为膨胀与腐蚀的对偶性。 ( 3 ) 开启运算 使用同一个结构元素对图像进行腐蚀，然后进行膨胀的运算称为开运算。开运算的运 算符记为“o ”，彳用b 进行开运算记为彳ob ，其定义为： 么ob = ( 彳o b ) ob( 3 1 3 ) ( 4 ) 闭合运算 使用同一个结构元素对图像进行膨胀，然后进行腐蚀的运算称为闭运算。闭运算的运 算符记为“”，彳用艿来进行闭运算记为4 b ，其定义为： 彳b = ( 彳0b ) b ( 3 1 4 ) 由于膨胀和腐蚀不互为逆运算，所以不能互换次序，将其结合使用形成图像的开运算 和闭运算，开运算和闭运算都可用来提取图像特征和平滑图像，用开运算处理图像，可以 剔除比结构元素小的特定图像细节，使边界平滑，消除尖峰凸缘，切断狭细边缘而起到分 离作用。从消除比背景亮且尺寸比结构元素小的角度来看，开运算有点像非线性低通滤波 器。但是开运算与阻止各种高空间频率的频域低通滤波器不同，在大小结构都有较高的空 间频率时，开运算只允许大结构通过而能去除小的结构。用闭运算同样平滑边界，并填充 小孔，消除凹沟等，闭运算对较暗特征的功能与开运算对较亮的特征一样，它可将比背景 暗而且尺寸比结构元素小的结构除掉。开运算和闭运算可用于对几何特征的定量研究，因 为它们对所保留或除掉的特征的灰度影响很小。运用闭运算可去除分割后目标区域内形成 的孔噪声，开运算则可以去除图像背景上的点噪声。由此将二值化过程中产生的噪声去除， 并定程度上平滑了边界。因此经过形态滤波的图像( 如图3 5 的b ) 所示) ，不仅去除 了图像噪声，平滑了图像边界，而且也方便了后续图像的处理和雾滴尺寸的测量计算。在 实际应用中，为达到最佳的滤波效果，需结合使用形态开运算、闭运算。形态学滤波变换 效果与结构元素的形状与尺寸密切相关。为此，应该尽量选取与检测目标相似的形状，这 样既可以消除噪声，又可以保护检测目标的边界。 鬻攀0 分o 豢誊 5 鬻o 0 。； 等 ：； 谬：* 。赣? r 螨 谬。8 ：赣。懿t ：幽- 黪 攀黼磐瀵 ：蠢乞j - 麓 3 1 3 2 种子填充 o o ： ； 。：。 ， o o 。 - 。 a ) 原图b ) 数学形态学处理 图3 5 数学形态学处理雾滴图像的实例 在使用阈值分割以后，由于阈值的选取或者图片源( 光源太强和噪声等影响) 的问题， 使得经常出现雾滴内部有孔洞的问题，如图3 5 的a ) 图，这样的结果对以后的数量以及 面积的统计非常不利，所以需要对雾滴中的孔洞进行填充，虽然通过多次膨胀和腐蚀可以 有效地填充孔洞，但腐蚀和膨胀的不可逆性会造成一定的误差，在本研究中，采用了种子 填充算法，可以较好地填充雾滴内部的孔洞。 种子填充算法首先假定封闭轮廓线内某点是已知的，然后算法开始搜索与种子点相邻 且位于轮廓线内的点。如果相邻点不在轮廓线内，那么就到达轮廓线的边界；如果相邻点 位于轮廓线之内，那么这一点就成为新的种子点，然后继续地搜索下去。 最简单的种子填充算法称为漫水法。这是对定义区域进行填充的算法，其基本方法是： 首先在区域内测试一点( x ，y ) 的像素值，看其是否具有原始给定的值，也就是决定该点是 否在区域内未被填充过。如果是，则改变其颜色或亮度，然后再在其四个方向或八个方向 上扩展，继续测试，通过反复调用，实现四连通或八连通式的区域填充。 通过上述算法，可以获得雾滴的孔洞区域，将获得的孔洞区域涂黑填充，在原始的二 值图像上，可以实现对雾滴内部亮点在二值化时形成的孔洞进行有效的填充。雾滴图像分 割后的种子填充如图3 6 所示。 2 4 二：曩二二。0 ： - ： - ： - 图像处理作为一门交叉学科，各种图像处理算法中融合了许多其他应用数学的理论知 识，如图论、小波算法、模糊数学、神经网络、遗传算法、灰色理论等。图像分割算法更 是如此，随着其他应用学科逐渐融入图像分割算法中，人们提出了许多新颖的分割算法来 满足对复杂图像进行分割的要求。 ( 1 ) 基于图论的图像分割 基于图论的图像分割技术作为一种新的研究方法，引起了人们越来越多的兴趣。该方 法将图像映射为带权无向图，把一个像素或一个区域视作节点，图的每一条边被赋予权重， 这个权重是通过对那些处在相同分割之中的边相关联的像素或区域所期望的某种度量来 测定；通过使图的成份中节点的特征代价函数最小化，将这样的图分成一些组成成份。基 于图论的图像分割方法主要有：基于最小生成树的方法、最小化切割方法和谱方法等，其 中利用最小生成树的方法很有优势。它能够获取图像的全局特征，得到比较理想的分割效 果；它的计算速度非常快，能够在线性时间复杂度内对图像完成分割；它的算法结构和实 现方法相对简单，可以容易地应用到特定的领域中，或者和其他分割方法进行组合，获得 良好的分割效果。最小化切割方法与基于最小生成树的方法有非常密切的联系，从某种意 义上讲，最小化切割可以通过最小生成树完成。谱方法主要是通过对图谱的分析来发现图 的主要性质与结构，即对图像构造相似度矩阵w 或l a p l a c i 锄矩阵l ，然后求解矩阵的特 征矢量并以此直接或进一步构造特征矢量知道分割1 5 酬。 ( 2 ) 基于小波变换的分割算法 这类算法是将小波分析理论与经典的图像处理与分割技术结合起来进行图像分割的。 对原始图像进行多分辨率小波变换，一般用二进制小波变换在低频段采用长时间窗，在高 频段采用短时间窗，将原始信号分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向 特性的子带信号。这些子带信号具有良好的时域、频域等局部特征，这些特征可用来表示 原始信号的局部特征，用以克服傅立叶分析在处理非平稳复杂图像时所存在的局限性。进 而在不同的分辨率层次上对图像进行分割。虽然小波变换有很多优良特性，但如果直接用 于边界提取可能出现孤立像素点和不连续，还会检测到多余的伪边缘点。而且由于在小波 变换离散化过程中，只能以一定精度记录和处理各分辨率上的分析结果，不可避免地引入 了频率分量的截断误差，造成部分边缘信息的丢失。另外若图像中存在噪声也会对准确识 别边缘位置产生很大影响。因而常常将小波变换方法和其他方法结合起来应用p 。 ( 3 ) 基于模糊数学的分割算法 基于模糊数学的分割算法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。广义模糊 算子认为灰度的变化是光照不均造成的，边缘是高频成分，但图像边缘包括了图像其它部 分的灰度信息，由于量化影响，灰度值在边缘处产生突变。此算子在广义模糊集合的范围 内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在 较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。模 糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊率或模糊熵来选取图像的分 割阈值，最后用阈值法处理图像得到边界。 ( 4 ) 基于遗传算法的分割方法 此算法是h o l l a l l d 受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编 码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群 中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来 工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的选择、交叉、变异作用完成搜 索过程。此算法主要用在某些阈值法、基于参数模型匹配算法及区域生长法中，以改进它 们的性能。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低 算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。 ( 5 ) 基于灰色一神经网络的图像分割方法 在文献