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user: 4. 结果与分析 4.1. 不同图像滤波技术对粒长粒宽的影响 水稻的谷粒形态与产量和品质密切相关，主要包括粒长、粒宽和长宽比等方面 [ 20 ] [ 21 ] ，粒长不仅决定稻米的外观和碾磨品质，而且对水稻的千粒重也有影响 [ 22 ] [ 23 ] ，因此图像滤波技术能否最大程度的保留谷粒数字图像的边缘特征，更好地反映谷粒形态特征是值得关注的问题。图2以内5优8015为例展示了谷粒数字图像经过不同图像滤波技术处理后的灰度图像与二值化图像，并与原图直接二值化后的效果进行了对比，我们将谷粒数字图像直接采用自适应阈值 [ 24 ] 二值化，即未经过任何图像增强滤波处理，作为对照进行对比分析。 结果表明(表1)，针对多种形态差异明显的谷粒，中值滤波和原图二值处理后获得的粒长粒宽均与人工测量结果有显著性差异，而BMO滤波则没有显著性差异，人工测量与各滤波技术所得粒长粒宽大小为人工测量 > BMO滤波 > 原图二值 > 中值滤波，以籼稻Y两优689和粳稻春优84为例，BMO滤波处理后所得粒长粒宽要显著大于原图二值和中值滤波，这两个品种的粒长较其他处理方式分别增加了0.33%、0.55%和0.28%、0.42%，粒宽较其他处理方式分别增加了1.26%、1.26%和1.22%、1.22%，而中值滤波和原图二值所得结果则无显著性差异。在长宽比方面，各滤波技术与人工测量之间则并无显著性差异。 将BMO滤波处理后所得测量结果与人工测量结果相比(表2)，不同水稻品种间其粒长相对误差分别为1.29%、0.88%、1.39%和0.76%，变异系数分别为0.94%、0.90%、1.25%和0.60%，其粒宽相对误差分别为2.90%、1.44%、0.71%和0.86%，变异系数分别为1.74%、1.04%、0.59%和0.66%，可见BMO滤波对粒形参数提取结果有较好的稳定性。 从上述结果来看，BMO滤波对不同水稻品种和同一品种多个重复的谷粒数字图像处理效果有较好的准确性和稳定性，中值滤波作为传统的图像滤波技术，其算法对去噪效果具有不稳定性，在滤波过程中丢失了大量的谷粒边缘特征信息，滤波效果不佳，而BMO滤波兼顾去噪增强与保留细节两方面，尤其是在保留图像中边缘特征信息效果显著优于传统图像滤波技术，但其所得结果与人工测量仍存在一定差距，其原因如下：一方面数字图像获取过程中，图像分辨率在一定程度上会导致谷粒信息的损失，一方面人工测量时，对粒长粒宽的判断存在主观上的判断，因此也会一定程度上影响测量结果。 图2. 内5优8015谷粒图像采用不同滤波技术后的效果局部图(其中(a)~(c)依次为无滤波处理、中值滤波、BMO滤波后的灰度图像，(d)~(f)依次为无滤波处理、中值滤波、BMO滤波后的二值图像) 4.2. 不同图像滤波技术对粒面积的影响 水稻千粒重是体现种子大小与饱满程度的一项指标，是检验种子质量和作物考种的内容，也是田间预测产量时的重要依据，有相关研究指出水稻千粒重与粒面积具有正相关性 [ 2 ] 。因此本研究利用不同图像滤波技术对谷粒数字图像进行处理后，统计获得谷粒平均粒面积，并与千粒重进行相关分析，结果表明，水稻千粒重与粒面积具有正相关性(图3)，即粒面积越大，千粒重越大，其中原图二值和中值滤波的相关系数分别为0.936和0.935，BMO滤波的相关系数为0.942，高于其他图像处理方式。 从3.1可知，BMO滤波对谷粒数字图像具有较好的处理效果，从处理后图像提取的水稻粒形参数与人工测量值无显著差异，但由于二维图像只能平面反映谷粒的形状、大小，并不能体现其厚度变化，因此该方法仍具有一定的局限性。从图3结果可知，水稻千粒重与水稻粒面积具有较高的正相关性，其中BMO滤波获得的结果正相关性最高，使得利用粒面积预测千粒重成为可能，在一定程度上弥补了二维图像的局限性。 Table 1 Rice grain shape parameters obtained from image analysis and manual measuremen 水稻品种 Rice varieties 粒形参数 Grain shape parameters 人工测量/mm Manual measurement/mm 滤波类型 Image filter 原图二值/mm Blank control/mm 中值滤波/mm Median filter/mm BMO滤波/mm BMO filter/mm 内5优8015 (籼) 粒长 9.93 ± 0.48a 9.77 ± 0.50b 9.76 ± 0.50b 9.80 ± 0.50a 粒宽 2.53 ± 0.16a 2.43 ± 0.21b 2.43 ± 0.21b 2.51 ± 0.20a 长宽比 3.93 ± 0.29a 4.03 ± 0.30a 4.04 ± 0.30a 3.92 ± 0.29a Y两优689 (籼) 粒长 9.14 ± 0.62a 9.08 ± 0.54b 9.06 ± 0.54b 9.11 ± 0.54a 粒宽 2.44 ± 0.12a 2.39 ± 0.22b 2.39 ± 0.21b 2.42 ± 0.22a 长宽比 3.76 ± 0.28a 3.81 ± 0.31a 3.80 ± 0.31a 3.78 ± 0.31a 春优927 (粳) 粒长 7.57 ± 0.37a 7.47 ± 0.46b 7.46 ± 0.46b 7.51 ± 0.46a 粒宽 3.25 ± 0.18a 3.17 ± 0.23b 3.17 ± 0.23b 3.21 ± 0.23a 长宽比 2.33 ± 0.12a 2.36 ± 0.21a 2.36 ± 0.21a 2.35 ± 0.21a 春优84 (粳) 粒长 7.29 ± 0.24a 7.19 ± 0.24b 7.18 ± 0.24b 7.21 ± 0.30a 粒宽 3.37 ± 0.16a 3.29 ± 0.17b 3.29 ± 0.17b 3.33 ± 0.19a 长宽比 2.19 ± 0.12a 2.18 ± 0.13a 2.18 ± 0.13a 2.17 ± 0.13a 表1. 根据不同图像滤波技术处理后的图像分析与人工测量得到的水稻粒形参数 Note: Different letters represent soil porosity obtained from three image filters differ significantly in the same soil layerand tillage methods (p < 0.05). 注：不同字母表示同一水稻品种同一谷粒形态参数不同图像处理方式间的差异显著，相同字母表示差异不显著(p < 0.05)。 Table 2 Relative error and variation coefficiency of grain shape parameters (BMO filter 水稻品种 Rice varieties 粒形参数 Grain shape parameters 相对误差/% Relative error/% 变异系数/% Variation coefficiency/% 内5优8015 (籼) 粒长 1.29 0.94 粒宽 2.90 1.74 Y两优689 (籼) 粒长 0.88 0.90 粒宽 1.44 1.04 春优927 (粳) 粒长 1.39 1.25 粒宽 0.71 0.59 春优84 (粳) 粒长 0.76 0.60 粒宽 0.86 0.66 表2. 粒形参数的相对误差和变异系数(BMO滤波) 图3. 千粒重与平均粒面积的相关分析((a)、原图二值；(b)、中值滤波；(c)、BMO滤波，p < 0.001)