孙小添;王海超;郭根胜;裴志永

内蒙古农业大学能源与交通工程学院

厚度测量;变分水平集;主动轮廓;表皮细胞;狭叶锦鸡儿;

针对传统叶片横切面宽度测量效率低、重现性差、劳动强度大，以及已有图像处理算法精度不高等问题，本研究提出一种基于变分水平集主动轮廓算法来提高叶片图像分割效果，从而更准确地测量细胞厚度。以狭叶锦鸡儿（Caragana Stenophylla Pojark）叶切片表皮细胞为研究对象，依据图像特点，首先采用基于几何均值和三维块匹配算法，实现图像盲去噪；然后采用变分水平集主动轮廓算法，分割预处理后图像提取表皮细胞；最后采用最小距离求交法确定出骨架曲线上局部拟合中心线的垂线与表皮细胞轮廓2交点，通过计算2交点间的距离，并除以对应比例关系，得出表皮细胞实际厚度。结果表明，（1）图像经去噪后，有效去除图像噪声，图像质量明显提高，相较传统Lazy Snapping算法和Graph Cut算法，本文提出算法虽耗时较长，但分割效果很明显，平均分割误差（R）、过分割误差（O_R）和欠分割误差（U_R）分别为5.670%、0.589%和5.900%,所用时间为30.228 s;（2）通过与交互测量值的比较得出，本文算法测量值与交互测量值间相对误差为3.27%,均方根误差为0.983,相对较小，结果较准确；（3）通过对同一幅图像30次重复测量后发现，相较ToupTek（高分辨率智能显微镜成像CCD相机）Toupview软件交互测量方法，本文算法用时更短，稳定性较高，误差为0.007。