全 文 ：植物生理学通讯 第 44卷 第 3期，2008年 6月 543
基于图像处理华中五味子叶面积的回归测算
卜海东 1，顾蔚 1,2,*，齐永平 1，王 之 1,2
陕西师范大学 1生命科学学院，2教育部药用植物资源与天然药物化学重点实验室，西安 710062
Regressive Estimation of Leaf Area of Schisandra sphenanthera Rehd. et Wils.
Based on Image Processing
BU Hai-Dong1, GU Wei1,2,*, QI Yong-Ping1, WANG Zhe-Zhi1,2
1College of Life Sciences, 2Key Laboratory of Education for Medicinal Plant Resource and Natural Pharmaceuutical Chemistry,
Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China
提要：采用数字图像处理法测定华中五味子叶面积，分别构建了老枝和新梢上叶片的面积与叶形特征值(叶长、叶宽和叶
长宽乘积)的相关性回归方程，并进行检验的结果显示，叶长宽乘积与叶面积的相关性最高，以其构建的回归方程测算的
叶面积精确度最高，是一种简便而科学的非破坏性的测定华中五味子叶面积的方法。
关键词：华中五味子；叶面积；数字图像处理；回归方程
收稿 2008-02-13 修定 2008-05-26
资助 国家“十一五”科技支撑计划项目(2 0 0 6 BA I0 6 A 1 3 -
0 6 )。
* 通讯作者(E-ma il：weigu @snnu .edu .cn；T el：0 29 -
8 5 3 1 0 2 6 6 )。
叶片是植物进行光合作用制造有机养分的主
要器官，植物体内约 90%的干物质是通过叶片合
成的，叶面积是生理生化、遗传育种和作物栽培
等研究的常用参考指标(高山等 2000；Arias等
2007)。华中五味子叶面积的大小直接影响植株的
生长发育、浆果的产量和品质。五味子中，有
人曾对北五味子[Schisandra chinensis (Turcz.) Baill.]
新梢上的叶面积进行过回归测算(艾军等 1999)，
而华中五味子叶面积的测定尚未见报道。二者同
属不同种，其地理分布和生境不同(中国科学院中
国植物志编辑委员会 1996)，引起叶片表型有差
异，因此叶面积的测定方法也有所不同。叶面积
的测定方法有多种，如方格纸法、剪纸称重法、
打孔称重法、复印称重法和叶面积仪测定法等(柏
军华等 2 0 0 5；陶洪斌和林杉 2 0 0 6；薛义霞等
2006)。近年来随着数码照相技术和图像处理软件
的不断改进，应用数码照相与 Photoshop相结合
的数字图像处理法测定叶面积越来越受人们的重视
(肖强等 2005；苑克俊等 2006)。加上回归方程
法具有简便和准确的特点，可毋需破坏叶片就迅
速测算出叶面积，适合于叶生长动态的研究(陈超
君等 2007；Rouphael等 2007)。本文采用数字图
像处理法测量华中五味子老枝和新梢上叶面积，
将叶面积与叶形特征值(叶长、叶宽和叶长宽乘
积)作回归分析，以期建立最佳的叶面积测算回归
方程和非破坏性的测算华中五味子叶面积的方法。
材料与方法
1 实验材料
2007年 6月下旬从秦岭南坡柞水县营盘镇野
生华中五味子(Schisandra sphenanthera Rehd. et
Wils.)的老枝和新梢上采集形态典型和大小各异的
叶片(图 1)各 30片，编号后装于塑封袋中，立即
带回实验室，置于 4℃冰箱中保存。
2 实验方法
2.1 标准面积图的制作与数字图像处理法的条件
优化 数字图像处理法即通过数码照相获得图像，
采用Adobe Photoshop CS3软件处理图像，得到
图像的像素值，通过计算得出图像的面积。像素
值越大测得的面积越大，Photoshop处理图像时，
容差和分辨率对测得的像素值均有较大影响。标
准面积图为在Word文档中绘制并打印出的不同直
径的黑色实心圆，各圆面积均可据圆面积公式求
得。通过数字图像处理法测定出标准面积图上各
圆(图 2-b)的像素值，将测出的像素值与圆实际面
积作相关分析，确定数字图像处理法测定面积的
最佳条件。操作步骤为：(1)在Word文档中绘制
直径为 1 .0、1 . 5、2 . 0、2 .5、3 . 0、3 .5、4 . 0、
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4.5、5.0、5.5、6.0、6.5、7.0、7.5、8.0 cm
的圆，将其线条设置为无色，填充黑色，打印
作为标准面积图(图 2-a)，将其展平固定在塑料板
上，数码拍照，输入计算机。(2)用 Photoshop CS
软件打开照片，点击“图像”→“图像大小”，
在复选框中调整照片的分辨率，点击“窗口”→
“直方图”，在工具栏点击魔棒工具，调整“容
差”，应用“魔棒”工具中的“添加到选区”
点击标准面积图上的单个待测圆，当整个圆都被
选上并且直方图中“像素”趋于稳定时，记录
该圆的像素值。( 3 )应用不同的容差( 3 0、3 5、
40、45、50、55、60)和照片分辨率(72 dpi、
120 dpi)，测定标准面积图上各圆的像素值，将
所测的像素值与其实际面积作回归分析，确定数
字图像处理法测定面积的最佳条件。
2.2 对照面积图的制作与用数字图像处理法测定
叶面积 以对照面积图作为拍照背景(图 2-c)，以
免拍照受到数码相机位置、景深、图片中叶片大
小等的限制(肖强等 2005)。操作步骤为：(1 )在
Word文档中绘制 9个面积为 1 cm×1 cm正方形，
其线条设置为无色，填充黑色，打印作为对照面
积图(图 2-a)，将其展平固定在塑料板上，作为拍
照背景，将待测叶片平展在其中央(图 2-c)，以
透明塑料板压平，数码拍照。(2)数字图像处理法
测定叶面积的条件以 2.1优化结果为准，方法同 2.1
中步骤(2)，测定叶片的像素值(PF)，同时也测定
叶片四周每个正方形的像素值，求出正方形像素
平均值(P对照)。(3)叶面积(LA)计算：LA=(PF/P对照)×
S对照，其中 S对照为对照面积图上单个正方形的平
均面积(图 2-c)。(4)用上述方法测定华中五味子老
枝和新梢上各 30枚叶片面积。
2.3 叶面积回归方程的建立 测量每个叶片的叶长
(L，叶基到叶尖的距离，不含叶柄)和叶宽(W， 与主脉垂直的最大宽度)，精确到 0.1 cm，计算
图 1 华中五味子叶片
a ：老枝上的叶片；b ：新梢上的叶片。
图 2 标准面积图的制作和 Photoshop处理的截图
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叶长宽乘积(LW)。用 SPSS 13.0分别对老枝和新
梢上叶片的形态特征值与数字图像处理法测得的对
应叶面积进行回归分析，得出相应的叶面积回归
方程。
2.4 最佳叶面积回归方程的建立和检验 采用所得
的回归方程分别测算出新梢和老枝上叶片面积，
并与实测叶面积(CI-202型便携式叶面积仪，美国
CID 公司)作回归分析和检验。相关系数(R )越
大，回归方程标准误(SE)越小，残差(测算面积与
实测面积的差值)越小，表明回归方程测算越精
确。若可靠性检验为不显著(ns)，则测算面积与
实测面积间差异不显著，表明回归方程可靠。通
过比较，筛选出测算华中五味子叶面积的最佳回
归方程。
结果与讨论
1 数字图像处理法的优化与检验
1.1 数字图像处理法的优化 Photoshop处理标准
面积图，应用不同的容差和分辨率，测得其上各
圆的像素值，将其与对应的实际面积做回归分
析，从不同处理测得各圆的像素值与其实际面积
的相关系数(图 3)可见，分辨率为 120 dpi测得的
相关系数均高于 72 dpi的。通过比较，优化出数
字图像处理法测定叶面积选用分辨率 120 dpi、容
差 30 处理图像。
1.2 数字图像处理法的检验 用数字图像处理法测
得15个不同直径圆的面积与对应实际面积作回归
分析和可靠性检验(表 1)，结果显示两者相关系数
(R)达到 0.9993，呈极显著相关(P<0.01)，回归方
程标准误(SE)较低，最大残差、最小残差和标准
差均较低；t
面积精确、可靠。
2 华中五味子叶面积回归方程的建立与检验
2.1 老枝和新梢上叶片叶形指数F检验 对华中五
味子老枝和新梢上叶片的叶形指数(叶长 /叶宽)进
行 F 检验。结果表明，叶形指数差异极显著
(F=17.5235，P=0.0001<0.01)，应分别建立回归
方程来测算各自的面积。
2.2 叶面积回归方程的建立 通过回归分析，建立
一元线性回归方程，并对所建方程作显著性检验
分析(表 2)。所有回归方程在 1%水平均呈极显著
的回归关系，比较各方程的相关系数(R)和回归方
程标准误(SE)得出，叶面积与各叶形特征值均呈
高度正相关。回归分析结果显示，华中五味子老
枝和新梢上叶面积的回归方程，均以叶长宽乘积
与叶面积的相关性最高，叶宽次之，叶长最低，
这与文献报道的结果(陈超君等 2007；薛义霞等
2006；Rouphael等 2007)一致。叶长宽乘积与叶
面积回归方程的SE最小，表明以叶长宽乘积与叶
面积构建的一元线性回归方程 LA=0.6614LW+
0.0260和 LA=0.6784LW-0.3442的拟合性最好。
2.3 叶面积回归方程的检验 随机选取华中五味子
老枝和新梢上生长良好、形态典型(图1)叶子各10
片，测量每个叶片的叶长与叶宽，求叶长宽乘
积，将各自数据代入相应的回归方程(表 2)，即
得到单叶面积。同时用 CI-202型叶面积仪测量其
表 1 数字图像处理法测得各圆面积与其实际面积的回归分析和可靠性检验
回归分析 残差分析 可靠性检验
R R2 SE F 最小残差 最大残差 标准差 t t14,0.05 差异显著性
0.9993** 0.9986 0.6206 9422.121 -1.0104 1.2173 0.5980 -0.139 2.145 ns
** 表示回归方程在 1 % 水平下呈极显著相关。
图 3 不同容差和分辨率所测得的圆的像素值
和实际面积相关性的比较
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面积，并对回归方程测算的叶面积进行检验的结
果(表 3、4)显示，6个方程测算出华中五味子的
叶面积与叶面积仪测得面积均无显著差异
(t
和 LA=0.6784LW-0.3442的残差最小，用这两个
方程分别测算华中五味子老枝和新梢上的叶片面积
较其他方程测算的更准确可靠。
总之，通过优化数字图像处理法测定叶面积
表 2 华中五味子叶面积与叶形特征值的回归分析
叶类型 叶形特征 回归方程编号 回归方程 R R2 SE F
老枝上叶片 叶长 方程 1 LA=5.3355L-16.8360** 0.9694 0.9397 2.0494 140.144
叶宽 方程 2 LA=9.7429W-21.1920** 0.9895 0.9791 1.2070 421.017
叶长宽乘积 方程 3 LA=0.6614LW+0.0260** 0.9971 0.9942 0.6354 1542.816
新梢上叶片 叶长 方程 4 LA=5.3695L-22.5670** 0.9472 0.8972 3.422 174.643
叶宽 方程 5 LA=8.2107W-8.9508** 0.9895 0.9792 1.5387 942.787
叶长宽乘积 方程 6 LA=0.6784LW-0.3442** 0.9982 0.9964 0.6373 5591.388
**表明回归方程在 1 % 水平下呈极显著回归关系。
表 3 各回归方程测算叶面积与叶面积仪测得面积的比较
叶片 老枝上叶片面积 /cm
2 新梢上叶片面积 /cm2
编号
方程 1测算 方程 2测算 方程 3测算 叶面积仪测定 方程 4测算 方程 5测算 方程 6测算 叶面积仪测定
1 21.43 16.81 18.47 18.19 26.13 31.84 30.2 31.05
2 18.18 18.75 17.77 17.50 31.35 29.53 31.57 32.42
3 33.24 34.54 35.48 34.82 16.93 12.98 12.98 13.10
4 28.76 60.64 30.04 28.99 12.75 11.06 10.52 10.26
5 23.06 24.60 23.22 22.73 22.36 19.91 19.60 19.49
6 15.73 17.78 16.12 16.30 24.66 24.14 23.69 23.57
7 23.47 18.75 20.46 20.26 23.10 22.99 22.09 21.77
8 13.29 14.86 13.79 13.66 15.05 12.98 12.35 12.32
9 12.88 11.35 12.28 11.89 6.27 5.29 5.97 6.24
1 0 7.79 11.15 10.11 10.43 5.02 5.67 5.86 5.81
表 4 华中五味子叶面积回归方程的检验
叶的类型 回归方程编号
残差分析 可靠性检验
最小残差 最大残差 标准差 t t9,0.05 差异显著性
老枝上叶片 方程 1 -3.0840 2.9159 1.8641 0.337 2.262 ns
方程 2 -1.9582 1.4147 1.2689 0.320 2.262 ns
方程 3 -0.3518 0.3919 0.2527 -1.936 2.262 ns
新梢上叶片 方程 4 -3.9635 2.4965 2.2674 1.814 2.262 ns
方程 5 -2.5804 1.2812 1.1792 0.518 2.262 ns
方程 6 -0.4360 0.5449 0.3439 1.285 2.262 ns
的条件，得出分辨率 120 dpi、容差 30条件下应
用 Photoshop处理图像，测定叶面积精确度最高。
华中五味子叶长、叶宽和叶长宽乘积与叶面积均
呈高度正相关，以叶长宽乘积与叶面积构建回归
方程的拟合性最好。检验表明，以LA=0.6614LW+
0.0260和LA=0.6784LW-0.3442分别测算华中五味
子老枝和新梢上的叶面积，其可靠性大，精确度
高。此回归方程测算华中五味子的叶面积，操作
简便、成本低、误差少、易普及，适合华中五
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味子叶的生长动态研究。
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