Растительные ресурсы, 2019, T. 55, № 4, стр. 537-547

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ ЕГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

Для экологических исследований выбирается биологический индикаторный объект, который обладает достаточной изменчивостью в ответ на воздействия окружающей среды. С целью количественной оценки воздействия определяются значения каких-либо параметров индикаторного объекта – биологических маркеров. Часто используемыми в экологических исследованиях маркерами являются параметры листьев растений. Для иллюстрации предлагаемой методики был выбран биологический индикаторный объект – береза повислая (Betula pendula Roth), а в качестве маркера – асимметрия листовых пластинок. Считается, что в оптимальных условиях среды для листовых пластинок древесных растений характерна симметрия, тогда как неблагоприятные факторы вызывают асимметрию.

В настоящее время существует практика оцифровки гербариев, путем их фотографирования. Однако, цифровая фотография может быть использована не только для хранения информации, но и измерения параметров запечатленных на ней объектов.

Для получения цифрового изображения листовых пластинок целесообразно размещать их на листах белой бумаги (например формата A4) сериями. Каждая серия может насчитывать 15 и более листовых пластинок, в зависимости от их размера. Листовые пластинки размещаются на листе так, чтобы они не перекрывали друг друга. Геометрические оси симметрии листовых пластинок должны быть примерно параллельны друг другу и короткой стороне листа бумаги. Затем выполняется фотографирование, в результате которого получают растровое цветное изображение (рис. 1). Для измерений необходим файл цифровой фотографии серии листовых пластинок в формате JPEG достаточного разрешения.

Важно отметить, что цифровые фотографии отличаются по цветопередаче, разрешению, постобработке в фотокамере или программным обеспечением сканера. Заметим также, что JPEG является форматом с потерей информации, однако алгоритмы последующей оцифровки не используют цветовую информацию, поэтому этой стороной вопроса можно пренебречь.

Для задач экологического анализа серии листовых пластинок, относящиеся к одному и тому же месту сбора, могут быть объединены в группу.

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛИСТОВЫХ ПЛАСТИНОК

Полученное цифровое изображение серии листьев в ходе измерения обрабатывается с помощью программы измерения (ПИ).

Программа измерения создана с помощью языка программирования, встроенного в комплекс Matlab. Она включает действия, характерные для обработки растрового изображения с целью получения его параметров (рис. 2):

1. визуализацию изображения;

2. преобразование изображения;

3. автоматическое распознавание всех его замкнутых областей, обладающих признаками листовой пластинки;

4. определение наборов графических характеристик: координаты ограничивающего прямоугольника, площадь листовой пластинки, координаты верхней и нижней точек пластинки, и др., требуемые для расчета.

Процесс преобразования цветного изображения, осуществляемый стандартными функциями Matlab, включает ряд последовательных автоматических действий: 1) преобразование цветного изображения в цветное с меньшим количеством оттенков – постеризацию; 2) преобразование цветного постеризованного изображения в “серое” (содержащее оттенки серого); заливку малых областей внутри границы пластинки (“пустот”); 4) преобразование “серого” изображения в изображение, содержащее только черный и белый цвет – бинаризацию (рис. 3).

Если на изображении присутствуют разноцветные пятна, то автоматически правильно отнести цвет пятна к темному или светлому оттенку серого без дополнительного анализа сложно. Поэтому универсальным подходом для случаев, когда все листья зеленые, а несколько листьев имеют желтые пятна или целиком желто-коричневые, является снижение яркости цветного изображения прежде его преобразования к “серому”.

Бинаризация заменяет условно светлые серые пиксели на белые (код-1), темные пиксели на черные (код-0). Здесь и далее подразумевается значение кода, соответствующего цветовому оттенку в матрице изображения.

Стандартная функция Matlab автоматического распознавания объектов на цифровом изображении позволяет выделить два вида объектов: фон – черный и пятна – белые (или наоборот). В результате формируется массив листовых пластинок, каждой из которых соотносится своя бинарная матрица изображения, отобразив которую, можно видеть отдельную листовую пластинку.

Разработанный и реализованный программой измерения алгоритм использует данные матрицы бинарного изображения листовой пластинки в качестве исходных.

ПРИНЦИП ИЗМЕРЕНИЯ

Измерения параметров листа, в том числе его асимметрии, по существующим, широко распространенным методикам сложно автоматизировать [1]. Так, указанная методика предполагает для определения необходимых параметров листовой пластинки проводить измерение параметров жилок и их взаимного расположения с помощью линейки и транспортира.

Наиболее трудоемкий этап – автоматическое распознавание жилок листовой пластинки, которое требует тонкой ручной настройки при обработке изображения практически каждой серии, а иногда и отдельной листовой пластинки, то есть кропотливой профессиональной работы человека, владеющего навыками обработки изображений. Поэтому на начальном этапе пришлось отказаться от идеи распознавания жилок, тем самым, от копирования методики ручных измерений.

Параметры жилок левой и правой половинки листовой пластинки связаны, некоторым образом, с расположением кромок левой и правой части относительно главной жилки. Было выдвинута гипотеза о том, что числовые значения параметров, характеризующих расположение соответствующих точек на правой и левой кромке листа, при достаточно большом их количестве, пригодны для того, чтобы заменить в анализе параметры жилок листа при расчете асимметрии листовых пластинок для оценки качества среды. В соответствии с этим был разработан и реализован алгоритм оценки положения точек левой и правой кромки листовой пластинки относительно центральной жилки и расчета средневзвешенного показателя асимметрии по бинарному изображению.

На основе матрицы бинарного изображения листовой пластинки мы получаем:

1. показатели асимметрии;

2. логарифм асимметрии;

3. площадь левой и правой половинок листовой пластинки;

4. суммарную площадь листовой пластинки.

Значения этих параметров для выбранной группы или серии листовых пластинок автоматически экспортируются в таблицу Excel.

Программа измерения обрабатывает растровое изображение, представленное двумерной матрицей пикселей. Каждый пиксель в матрице характеризуется индексом строки и столбца. Если принять значение индекса строки как значение ординаты пикселя – Y, а значение индекса столбца как значение абсциссы пикселя – X, то можно трансформировать изображение, отсчитывать расстояния в пикселях в координатном пространстве индексов пикселей.

Количество белых пикселей цифрового изображения листовой пластинки эквивалентно действительному размеру, умноженному на некоторый масштабный коэффициент, рассчитываемый по числу точек на дюйм.

Определение расстояния P_li в пикселях от геометрической оси симметрии, координата которой – Х = const, до левой кромки листа с координатой – X_li и расстояния P_ri от геометрической оси симметрии до правой кромки листа с координатой – X_ri осуществляется подсчетом пикселей левее и правее геометрический оси симметрии соответственно (рис. 4):

Где i – индекс строки матрицы изображения, для которой вычисляется расстояние; соответствует координате Y.

Если минимальный шаг разбиения геометрической оси симметрии повернутого вертикально листа – t соответствует 1 пикселю, то число шагов – n будет равно числу строк матрицы бинарного изображения листовой пластинки.

При ручном размещении листовых пластинок на листе бумаги можно получить лишь приблизительно вертикальное расположение центральной жилки (рис. 5а). Для корректных измерений необходимо точное расположения по вертикали крайних точек основания и вершины листовой пластинки. Для этого матрица цифрового изображения корректируется, осуществляется так называемый доворот. Доворот осуществляется стандартными методами трансформации матриц, известными из матричной алгебры. После этого пятно цифрового изображения листовой пластинки смещается, а вершина и крайняя точка основания располагаются строго вертикально (рис. 5b). Линия, соединяющая две эти точки, образует геометрическую ось симметрии листовой пластинки, если считать за вертикаль короткую сторону листа формата А4 (рис. 5).

В соответствии со значениями Y_rots начала и Y_rotf выполняется расчет угла доворота растрового изображения α

Теперь можно подсчитывать число пикселей слева и справа относительно геометрической оси симметрии листовой пластинки. Относительная асимметрия отдельной листовой пластинки рассчитывается как средневзвешенный арифметический показатель.

Вычисление относительной величины асимметрии для каждого шага – A_i производится по формуле (3). При этом модуль разности расстояния от геометрической оси симметрии до правой кромки листовой пластинки – P_ri и расстояния геометрической оси симметрии до левой кромки листовой пластинки – P_li делят на сумму этих расстояний:

Показатель асимметрии отдельной листовой пластинки – A вычисляется как среднее арифметическое относительных величин асимметрии каждого шага (4). Для его расчета суммируют значения относительных величин асимметрии всех шагов и делят на число шагов:

Для анализа экологического состояния среды по биоиндикаторным видам [1] используется понятие флюктуирующей асимметрии, ее расчет выполняется как интегральный арифметический средневзвешенный показатель относительных асимметрий отдельных листьев. Методика предусматривает получение величины флюктуирующей асимметрии группы листьев – A_f как средневзвешенной величины асимметрий всех листовых пластинок группы (5):

где A_k – показатель асимметрии k-ой листовой пластинки группы листьев, V – число обрабатываемых листовых пластинок в группе.

Значение суммы белых пикселей, полученное левее геометрической оси симметрии в каждой строке матрицы изображения, дает при суммировании площадь левой половины листовой пластинки (6). Аналогично рассчитывается площадь правой половины.${\text{\;}}$Этот показатель не используется при оценке качества среды [1], но позволяет параллельно с основным параметром получить дополнительную информацию о листовой пластинке.

Уже предпринимались попытки измерения площадей листовых пластинок средствами Adobe Photoshop CS3 Extended для последующей обработка результатов измерений средствами Microsoft Excel. С.И. Марченко приводит описание данной методики [4]. Для нее характерна трудоемкая, профессиональная работа с цифровыми изображениями.

Специализированное программное обеспечение, в котором реализована методика, описываемая в статье, выполняет расчет площадей левой и правой половинок листовых пластинок серии полностью автоматически. Значения площадей автоматически выводятся в таблицу Excel наряду с показателями асимметрии по каждой листовой пластике. При этом можно сопоставлять различные показатели одной листовой пластинки.

Используя рассчитанные значения площадей левой и правой половинки листа, можно получить показатель асимметрии по площади листовой пластинки – A_S. Этот параметр рассчитывается как отношение модуля разности площадей половинок листа (6) к общей площади листовой пластинки.

Рассматриваемая методика позволяет получить величину флюктуирующей асимметрии группы листьев как средневзвешенную величину асимметрий площадей всех листовых пластинок группы.

где ${{A}_{{{{S}_{k}}}}}$ – показатель асимметрии площади k-ой листовой пластинки группы листьев, V – число листовых пластинок в группе.

Приведенные выше идеи реализованы алгоритмически, блок-схема на рис. 6 дает представление о работе ПИ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автоматизация измерений морфологических параметров биологических объектов представляет определенный интерес в связи с необходимость проведения экологической биоиндикации.

Разработанное авторами программное приложение (ПИ) решает актуальную задачу, позволяет выполнить измерения в автоматическом режиме (не считая загрузку фотографий), с минимальным вмешательством человека в процесс измерения. Видеозапись с экрана процесса измерения с помощью ПИ [10].

Надеемся, что описанная методика заинтересует специалистов и любителей природы. Доступ для скачивания программы открыт для всех желающих в репозитории Github [11].

Описанная методика, была опробована при измерении параметров листовых пластинок, собранных на территории г. Пскова [12].

Авторами была подана заявка на изобретение: Способ определения асимметрии листовой пластинки. Самаркина Е.И., Самаркин А.И. 17.03.20162016109734.