閻夢(mèng)晴 于司杭 王培亮 王逸飛 李明寶

摘要 在水土防治中采用植物根系固定土壤的措施，引入基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)，為植物根系固土機(jī)制的研究提供根系和土壤等的形態(tài)特征參數(shù)。對(duì)比Sobel、Prewitt、Roberts、LoG、Canny 5種邊緣檢測(cè)器的效果，對(duì)比基于梯度的邊緣信息改進(jìn)全局閾值處理方法和Otsu方法進(jìn)行最佳全局閾值處理的效果，確定Canny邊緣檢測(cè)器和Otsu閾值處理方法相結(jié)合的最優(yōu)算法。該數(shù)字圖像處理技術(shù)可為植物根系固土機(jī)制的研究提供可靠的分析手段。

關(guān)鍵詞 根系固土；數(shù)字圖像處理；Canny邊緣檢測(cè)器；Otsu閾值處理

中圖分類號(hào) S157.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）31-11039-04

Study of Soil Reinforcement by Plant Roots Using MATLAB Digital Image Processing

YAN Mengqing， YU Sihang， WANG Peiliang*， LI Mingbao* et al

（School of Civil Engineering， Northeast Forestry University， Harbin， Heilongjiang 150040）

Abstract For soil conservation， adopting the root reinforcement measure and using digital image processing based on MATLAB can provide morphological character parameters of plant roots and soil for the study of mechanism of soil reinforcement by plant roots. After constrasting the effects of five edge detectors including Sobel edge detector， Prewitt edge detector， Roberts edge detector， LoG edge detector and Canny edge detector， and the effects of two methods of threshold processing， including overall threshold processing which improved the edge information and based on gradient and Otsu threshold processing， the Canny edge detector and the Otsu threshold processing are the best algorithm. This Digital Image processing based on MATLAB provides a dependable method in the study of mechanism of soil reinforcement by plant roots.

Key words Soil reinforcement by plant roots； Digital image processing； Canny edge detector； Otsu threshold processing

我國(guó)是世界上水土流失最嚴(yán)重的國(guó)家之一^[1]。水土流失會(huì)破壞土壤的肥力，造成土壤干層，淤積水庫(kù)、阻塞河道、抬高河床，惡化生態(tài)環(huán)境。雖然自新中國(guó)成立以來(lái)，我國(guó)的水土流失治理已經(jīng)逐漸成為國(guó)建的生態(tài)建設(shè)重點(diǎn)工程，但是由于我國(guó)國(guó)土面積大，自然地理?xiàng)l件特殊，以及長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)水土資源的過(guò)度利用，我國(guó)水土流失仍然面積大、分布廣，防治任務(wù)艱巨^[2]。防止水土流失，采用科學(xué)、環(huán)保的植物固土措施，引入數(shù)字圖像處理技術(shù)研究植物根系固土機(jī)制，能夠?yàn)槲覈?guó)農(nóng)業(yè)水土保持增添新的技術(shù)手段，促進(jìn)我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的發(fā)展。

水土流失的防治措施有工程措施和植物措施，其中植物措施不僅可以防治水土流失，還可改善局部的生態(tài)環(huán)境，節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本，具有生態(tài)可持續(xù)性。近年來(lái)，由于生態(tài)環(huán)境建設(shè)的需要及各學(xué)科科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，植物根系固定土體機(jī)理的研究成為根系研究的焦點(diǎn)^[3]。根系與土壤形成復(fù)合結(jié)構(gòu)體，起到固定植物地上部分以及固定土壤、防止水土流失的作用。對(duì)植物根系固定土體的機(jī)理進(jìn)行綜合定量研究，對(duì)于搭建優(yōu)良的人工水土保持生態(tài)系統(tǒng)不僅具有廣闊的應(yīng)用前景，而且具有重要的學(xué)術(shù)意義^[1]。對(duì)于根系固土力學(xué)機(jī)理的研究，已經(jīng)得到越來(lái)越多學(xué)者的重視，植物根系防治水土流失已經(jīng)成為水土保持領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外科研專家運(yùn)用各種科學(xué)技術(shù)方法對(duì)根系固定土體的力學(xué)機(jī)理進(jìn)行了研究，測(cè)定植物根系本身的抗拉力^[4-5]，采用原位剪切試驗(yàn)得到的有根土和無(wú)根土的抗擠強(qiáng)度值作為衡量根系固土性質(zhì)的指標(biāo)^[6]。隨著科學(xué)技術(shù)手段的不斷進(jìn)步，土壤中根系的幾何形態(tài)和分布情況能夠通過(guò)各種試驗(yàn)方法得到，在研究植物根系在土壤中的分布以及根系幾何形態(tài)的提取與仿真方面，也不可避免地需要對(duì)根土斷層圖像、土壤裂縫圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，為科研人員提供根系的形態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)。

運(yùn)用數(shù)字圖象處理技術(shù)，對(duì)根系固土抗裂性試驗(yàn)中的試驗(yàn)圖像進(jìn)行特征提取，將裂縫的圖像特征（如裂縫寬度、深度等）用以衡量根系固土的抗裂有效性，補(bǔ)充完善了宏觀的試驗(yàn)指標(biāo)，通過(guò)這些指標(biāo)可以直觀地反映根系固土的程度。通過(guò)對(duì)圖像特征的提取，建立更加全面的參數(shù)，這些參數(shù)可作為研究抗裂性及其影響因素之間的橋梁。運(yùn)用數(shù)字圖像處理，能夠使根系固土抗裂性這一性質(zhì)轉(zhuǎn)化為更加具體且全面的數(shù)學(xué)指標(biāo)，通過(guò)這些量化的指標(biāo)可建立抗裂性與其影響因素之間的關(guān)系，探究它們的影響機(jī)理，這將為研究植物根系固土防治水土流失奠定很好的理論基礎(chǔ)。數(shù)字圖像處理技術(shù)的引入，將成為水土保持研究領(lǐng)域的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，將為分析根系固土機(jī)制提供有效的技術(shù)手段。

1 基于MATLAB的數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理，把一幅圖像定義為一個(gè)二維函數(shù)f（x，y），其中x、y是空間坐標(biāo)，f是任意坐標(biāo)（x，y）處的幅度（稱為亮度或灰度）。MATLAB（矩陣實(shí)驗(yàn)室）是處理矩陣和線性代數(shù)的強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算軟件，將圖像作為矩陣來(lái)處理，選用MATLAB軟件能有效地提高圖像處理的效率，準(zhǔn)確地提取出數(shù)字圖像的特征。將坐標(biāo)值（x，y）數(shù)字化稱為采樣，將幅值8數(shù)字化稱為量化，采樣和量化后得到一個(gè)實(shí)數(shù)矩陣。假設(shè)，對(duì)圖像f（x，y）采樣后得到M×N的圖像，坐標(biāo)值為離散量。將基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于根系固土抗裂性試驗(yàn)，旨在得到土壤裂縫的圖像特征。

1.1 邊緣檢測(cè)算法

從輸入的圖像中提取屬性，進(jìn)行圖像分割。分割算法的基本原理是基于灰度的突變來(lái)分割圖像，基于檢測(cè)灰度值的不連續(xù)來(lái)檢測(cè)邊緣。灰度的不連續(xù)性的檢測(cè)采用一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。圖像處理中的二階導(dǎo)數(shù)由于對(duì)噪聲過(guò)于敏感而很少直接用于邊緣檢測(cè)，僅在與其他邊緣檢測(cè)技術(shù)結(jié)合時(shí)使用，在此不作討論。

圖像二維函數(shù)f（x，y）的梯度為

1.2.5 Canny邊緣檢測(cè)器。

與LoG檢測(cè)器相比，Canny邊緣檢測(cè)器指定了高斯濾波器中的標(biāo)準(zhǔn)差σ，以此來(lái)平滑圖像，減少噪聲。在（x，y）處計(jì)算局部梯度[g2x+g2y]1/2和邊緣方向arctan（gx/gy），通過(guò)尋找f（x，y）的梯度局部最大發(fā)現(xiàn)邊緣。Canny邊緣檢測(cè)器使用了兩個(gè)閾值來(lái)檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣，此方法更有可能檢測(cè)到真正的弱邊緣。

2 結(jié)果與分析

為得到土壤裂縫的形態(tài)特征參數(shù)，要選用適宜的邊緣檢測(cè)器以及閾值處理方法。通過(guò)5種不同邊緣檢測(cè)器的處理結(jié)果圖與原裂縫圖的對(duì)比，選擇出精度最高的邊緣檢測(cè)器。在此基礎(chǔ)上，采用兩種不同的閾值處理方法，對(duì)比所得圖像的精確度，確定最適宜的閾值處理方法。

2.1 邊緣檢測(cè)器的選用

土壤的裂縫圖像來(lái)自于牛國(guó)權(quán)^[8]所做的根系固土抗裂有效性試驗(yàn)，見(jiàn)圖2（a）。

圖2為5種不同邊緣檢測(cè)器處理土壤裂縫圖像后的結(jié)果圖。由圖2（b）、（c）可知，Prewitt邊緣檢測(cè)器和Sobel邊緣檢測(cè)器的效果均不佳，二者顯然無(wú)法檢測(cè)到圖像中的弱邊緣，無(wú)法有效分割出土壤裂縫的圖像。Roberts邊緣檢測(cè)器原理如圖1所示，與Prewitt和Sobel邊緣檢測(cè)器相比，Roberts邊緣檢測(cè)器模板是非對(duì)稱的，雖然簡(jiǎn)單，但用于檢測(cè)土壤裂縫的圖像特征時(shí)，如圖2（d）所示，其效果不好。由圖2（e）可知，LoG檢測(cè)器結(jié)果比前3種檢測(cè)器的效果好，但不及Canny邊緣檢測(cè)器。由圖2（f）可知，Canny邊緣檢測(cè)器功能強(qiáng)大，能檢測(cè)到細(xì)微的圖像特征，但是在檢測(cè)土壤裂縫時(shí)，還需調(diào)整參數(shù)盡可能地減少不相關(guān)的細(xì)節(jié)。

土壤裂縫圖像不同于其他圖像，為了獲取裂縫的形態(tài)參數(shù)，通過(guò)對(duì)比研究了5種邊緣檢測(cè)器以及2種閾值處理方法，確定了最優(yōu)邊緣檢測(cè)器和閾值處理方法，即結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)器和Otsu閾值處理的方法，能夠得到最精確的裂縫圖像。圖6所示的圖像能夠精確地反映原圖中土壤的裂縫形態(tài)。將二維圖像數(shù)字化，可得到裂縫邊緣的二值化圖像，在MATLAB中以矩陣形式存儲(chǔ)了圖像像素，再后期運(yùn)用裂縫形態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行根系固土機(jī)制研究時(shí)，即可直接調(diào)用。

3 結(jié)論

該研究以根系固土試驗(yàn)中土壤裂縫圖像為例，運(yùn)用MATLAB軟件，對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，對(duì)比Sobel、Prewitt、Roberts、LoG、Canny這5種邊緣檢測(cè)器的效果，選擇最適合用于檢測(cè)土壤裂縫的Canny邊緣檢測(cè)器。比較基于梯度的邊緣信息改進(jìn)全局閾值處理方法和Otsu方法進(jìn)行最佳全局閾值處理的效果，確定使用Otsu方法進(jìn)行閾值處理能得到最優(yōu)閾值。結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)器和Otsu閾值處理方法，是最適用于土壤裂縫圖像的數(shù)字圖像處理方法。

為防止水土流失，對(duì)植物根系固定土體機(jī)制的研究中，引入基于MATLAB的數(shù)字圖像處理方法，能夠得到宏觀圖像中如根系、土壤裂縫等圖像的形態(tài)特征參數(shù)。處理后的根系、裂縫等邊緣像素的特征以及根系圖像像素尺寸與實(shí)際尺寸存在線性關(guān)系，根據(jù)各個(gè)參數(shù)的幾何特性可分析出根系的長(zhǎng)度、表面積、平均直徑、體積以及根系間的夾角，或是裂縫的長(zhǎng)度、寬度、面積等。通過(guò)該研究結(jié)果，可以為關(guān)于根系固土相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供可靠分析手段以及根系的形態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)。

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