全 文 ：林业科学研究　2008, 21 (6) : 832～836
Forest Research
　　文章编号 : 100121498 (2008) 0620832205
伞滑刃线虫交合刺形态图像的规范化和定位算法
麦树荣 1 , 陈晓玲 2 , 曾文才 3 , 方羽生 43
(1. 北京华大基因研究中心 ,北京　101300; 2. 高明出入境检验检疫局 ,广东 佛山　528500;
3. 华南农业大学理学院 ,广东 广州　510642; 4. 华南农业大学资源环境学院 ,广东 广州　510642)
摘要 :应用数字图像处理与分析技术中的最小外接矩形算法和镜像变换算法 ,用 V isual c++作为开发工具 ,通过编
程实现计算机对伞滑刃属线虫交合刺形态图像鉴定规范化和定位的智能化。输入伞滑刃属 66个有效种的交合刺
形态图像运行程序 ,均获得正确的定位结果。
关键词 :最小外接矩形 ;镜像变换算法 ;伞滑刃属线虫 ;交合刺 ;智能化定位
中图分类号 : S763　　　　　文献标识码 : A
收稿日期 : 2006211201
基金项目 : 华南农业大学新学科扶持基金资助 (49002K04113)
作者简介 : 麦树荣 (1979—) ,男 ,广东鹤山人 ,硕士 ,主要从事植物线虫分类研究.3 通讯作者 :方羽生 (1953—) ,男 ,广东揭阳人 ,教授 ,主要从事植物线虫分类研究. E2mail yushengf@ scau. edu. cn
A lgor ithm of O r ien ta tion and Standard iza tion on Sp icule M orpholog ic Image
of B u rsaphe lenchus ( Nema toda: Aphelencho id idae)
MA I Shu2rong1 , CHEN X iao2ling2 , ZENG W en2cai3 , FANG Yu2sheng4
(1. Beijing Genom ics Institute, Beijing　101300, China; 2. Gaom ing EnterΟexit Inspection and Quarantine Bureau, Foshan　528500,
Guangdong, China; 3. College of Sciences, South China Agricultural University, Guangzhou　510642, Guangdong, China;
4. College of Resources and Environment, South China Agricultural University, Guangzhou　510642, Guangdong, China)
Abstract:A rithmetic of m inimum enclosing rectangle (MER ) and image m irror transformation of digital image
p rocessing and analyzing technology were app lied to intelligence alternate on orientation and standardization of
Sp icule Morphology D iagnosis of B ursaphelenchus, which was brought out by computer p rogram on V isual c++. The
correct results were achieved by running the p rogram based on the data of sp icule morphologic image of 66 valid
species of B ursaphelenchus.
Key words: m inimum enclosing rectangle (MER ) ; image m irror transformation algorithm; B ursaphelenchus;
sp icule; intelligent orientation
　　伞滑刃属 (B ursaphelenchus Fuchs)线虫是一类
重要的林木线虫 ,属内的松材线虫 (B. xy loph ilus
( Steiner et Buhrer) )是世界性的针叶林木毁灭性病
原线虫 ,椰子伞滑刃线虫 (B. cocoph ilus ( Cobb) )则
是椰子树 ( Cocos nucifera L. )的毁灭性病原线虫。
1986年我国将松材线虫和椰子伞滑刃线虫定为二
类进境植物危险性有害生物。每年对出入境和国内
不同地区运输过程中的木包装材料和林木种苗所携
带的线虫进行检疫是一项繁重的任务。利用已有的
伞滑刃形态分类资料建立形态特征数据库并借助计
算机技术和图像处理分析技术可实现伞滑刃线虫形
态分类鉴定的智能化 ,提高对这两种检疫性线虫检
验的工作效率和准确性。
交合刺是伞滑刃线虫雄虫的交配附器 ,为骨化
结构 ,其形态具有遗传的稳定性 ,种内变异较小 ,种
间差异明显 ,因而是伞滑刃属线虫最重要的形态分
第 6期 麦树荣等 :伞滑刃线虫交合刺形态图像的规范化和定位算法
类鉴定特征。对交合刺形态的观测和比较是伞滑刃
属线虫分类工作中最重要的内容。要实现计算机对
交合刺的形态进行智能化识别 ,首先必须让计算机
对读入的交合刺形态特征图像进行规范化和定位。
本文应用数字图像处理与分析技术中的最小外接矩
形算法和镜像变换算法完成了交合刺形态特征图像
规范化和智能定位 ,最终以 V isual c++编程实现了
计算机对伞滑刃属线虫交合刺形态位置的自动确
定 ,并规范了其观察、比较和测量的标准 ,为实现线
虫形态鉴定计算机智能识别提供了前提条件。
1　交合刺的形态和结构
迄今伞滑刃属线虫已发现的有效种为 66
个 [ 1 - 19 ]。这些种类的交合刺形态由 5个部分组成 ,
分别为 ,髁突 ( condylus)、头状体 ( cap itulum )、喙突
( rostrum)、杆状体 ( shaft) ,在某些种交合刺的末端
有一个瘤状或圆盘附属物称“刺帽 ”( cucullus) [ 20 ]。
图 1　交合刺形态结构图
2　最小外接矩形的特征及算法原理
图像可用其外接矩形的尺寸来描述它最基本的形
状特征。图像在坐标系方向上的外接矩形 ,只需计算
图像边界点的最大和最小坐标值即可得到。但是 ,图
像可任意朝向 ,外接矩形就没有特别的意义。这时 ,就
有必要找到一个确定的外接矩形来固定物体图像的位
置。这样的外接矩形是物体图像的最小外接矩形
(M inimum Enclosing Rectangle,MER)。其算法是通过
在图像旋转过程中求出所有外接矩形的面积 ,然后找
出面积最小的那个外接矩形 ,即为最小外接矩形。
图像的旋转变换是最小外接矩形算法中最重要
的运算 ,是一种比较复杂的几何变换。旋转运算的
变换公式的推导如下 (其中点 ( x0, y0 )为旋转前的
点 ,旋转后变为点 ( x1, y1) )。
先考虑简单的情况 ,即图像绕着坐标系原点 (0,
0)旋转 ,其矩阵表达式为 :
x1
y1
1
=
cos(θ) sin (θ) 0
- sin (θ) cos(θ) 0
0 0 1
·
x0
y0
1
,其逆运算为
x0
y0
1
=
cos(θ) - sin (θ) 0
sin (θ) cos(θ) 0
0 0 1
·
x1
y1
1
再考虑一般的情况 ,即图像绕一个定点 ( a, b)
旋转 ,点 ( a, b)为旋转前的中心坐标。这样 ,先将坐
标系平移到该点 ,再进行旋转 ,然后平移回新的坐标
原点。点 ( c, d )为旋转后图像的中心坐标 (以旋转
后的图像左上角为原点 )。其矩阵表达式为 :
x0
y0
1
=
1 0 a
0 - 1 b
0 0 1
·
cos(θ) - sin (θ) 0
sin (θ) cos(θ) 0
0 0 1
·
1 0 - c
0 - 1 d
0 0 1
·
x1
y1
1
] x0y0
1
=
cos(θ) sin (θ) - c·cos(θ) - d·sin (θ) + a
- sin (θ) cos(θ) c·sin (θ) - d·cos(θ) + b
0 0 1
·
x1
y1
1
因此 ,
x0 = x1·cos(θ) + y1·sin (θ) - c·cos(θ) - d·
sin (θ) + a
y0 = - x1·sin (θ) + y1·cos(θ) + c·sin (θ) - d·
cos(θ) + b
已知图像的宽度为 lW id th,高度为 lHeigh t,以图
像中心为坐标系的原点 ,则图像的 4个角的坐标分
别为 :
-
lW idth - 1
2 ,
lHeight - 1
2 ·
lW idth - 1
2 ,
lHeight - 1
2 ,
lW id th - 1
2 , -
lHeight - 1
2 和 -
lW idth - 1
2 , -
lHeight - 1
2 ,
按照上面推导的旋转公式 ,在旋转后的新的图像中 ,
这 4个点的坐标分别为 :
( fD stX1, fD stY1) = - lW id th - 12 cos(θ) +
lHeigh t - 1
2 sin
(θ) , lW id th - 12 sin (θ) +
lHeigh t - 1
2 cos
(θ)
( fD stX1, fD stY1) = lW id th - 12 cos(θ) +
lHeigh t - 1
2 sin
(θ) , - lW id th - 12 sin (θ) +
lHeigh t - 1
2 cos
(θ)
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林 　业 　科 　学 　研 　究 第 21卷
( fD stX1, fD stY1) = lW id th - 12 cos(θ) -
lHeigh t - 1
2 sin
(θ) , - lW id th - 12 sin (θ) -
lHeigh t - 1
2 cos
(θ)
( fD stX1, fD stY1) = - lW id th - 12 cos(θ) -
lHeigh t - 1
2 sin
(θ) , lW id th - 12 sin (θ) -
lHeigh t - 1
2 cos
(θ)
旋转后的图像的宽度 lN ewW id th和高度 lN ewHeigh t分别为 :
lN ewW id th =max fD stX4 - fD stX1 , fD stX3 - fD stX2
lN ewW id th =max fD stY4 - fD stY1 , fD stY3 - fD stY2 　　令
f1 = - c·cos(θ) - d·sin (θ) + a
f2 = c·sin (θ) - d·cos(θ) + b
并且 　　　　　a = lW id th - 12 , b =
lHeigh t - 1
2 , c =
lN ewW id th - 1
2 , d =
lN ewHeigh t - 1
2
所以
f1 = - lN ewW id th - 12 cos(θ) -
lN ewHeigh t - 1
2 sin
(θ) + lW id th - 12
f2 = lN ewW id th - 12 sin (θ) -
lN ewHeigh t - 1
2 cos
(θ) + lHeigh t - 12
x0 = x1·cos(θ) + y1·sin (θ) + f1
y0 = - x1·sin (θ) + y1·cos(θ) + f2
即为图像旋转变换的公式。
图像旋转后需要计算其外接矩形的面积 S。矩
形的宽度 lW id th = max ( X ) - m in ( X ) , max ( X )和
m in (X )分别是预先编写的计算坐标的最大值和最
小值的函数。同样 ,高度 lHeigh t = max ( Y ) - m in
( Y) ,则面积 S = lW id th ×lHeigh t。通过循环比较运
算找到面积为最小的外接矩形 ,MerS =m in (S )。计
算最小外接矩形的长边和与之垂直的短边 ,定义其
为图像的长度和宽度。将交合刺形态图像代入上述
算式进行运算 ,分别计算出各个种类的交接刺最小
外接矩形。
3　最小外接矩形方向的确定算法
图 1可见交合刺具有明显的方向性。交合刺形
态图像的朝向存在几种可能 :髁突朝上、朝下或两种
镜像之一。必须统一交合刺的朝向才能正确地进行
比较。为此 ,笔者对交合刺朝向作如下规范 :交合刺
的喙突向着显示屏右边 ,髁突向着显示屏上边 (如图
1所示 )。交合刺图像在最小外接矩形运算后 ,如果
不符合上述规范 ,则通过镜像变换来调整。镜像变
换有水平镜像变换和垂直镜像变换两种 ,其数学描
述如下 :
图像的高度为 lHeigh t,宽度为 lW id th原图的点
( x0, y0)经过水平镜像变换后坐标变为 ( lW id th -
x0, y0) ,矩阵表达式为 :
x1
y1
1
=
- 1 0 lW id th
0 1 0
0 0 1
·
x0
y0
1
逆运算矩阵表达式为 :
x0
y0
1
=
- 1 0 lW id th
0 1 0
0 0 1
·
x1
y1
1
即
x0 = lW id th - x1
y0 = y1
同样 ,垂直镜像的矩阵表达式为 :
x1
y1
1
=
1 0 1
0 - 1 lHeigh t
0 0 1
·
x0
y0
1
逆运算矩阵表达式为
x0
y0
1
=
1 0 0
0 - 1 lHeigh t
0 0 1
·
x1
y1
1
即
x0 = x1
y0 = lHeigh t - y1
伞滑刃属各种类的交合刺形态图像进行最小外
接矩形运算后 ,其结果再通过镜像变换运算进行调
整 ,从而实现规范化定位。
4　程序运算及结果
4. 1　程序的算法流程及说明
在完成上述算式的基础上 ,笔者以 V isual c++作
为开发工具 ,先编制实现各个子功能的函数 ,再组合
成为一个可执行的应用程序 ,程序的主要功能是实现
了伞滑刃属线虫交合刺的位置自动规范化定位 (程序
的流程图如图 2)。程序中函数和变量的功能如下 :
函数
ReadD ib ( ) 　　　打开图像 ,把图像从硬盘读到
内存
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第 6期 麦树荣等 :伞滑刃线虫交合刺形态图像的规范化和定位算法
RotaD ib ( ) 旋转图像
GetMer( ) 计算外接矩形的面积
PrintD ib ( ) 显示图像
HoriM irrorD ib ( ) 对图像进行水平变换
VertiM irrorD ib ( ) 对图像进行垂直变换
变量
Angle　　　存储每次旋转角度
MerAngle 存储最小外接矩形的旋转角度
S 存储外接矩形的面积
MerS 存储最小外接矩形的面积
4. 2　程序的调试运行结果
通过调试 ,程序能正常运行。输进伞滑刃属 66
个有效种的交合刺的图像进行运算 ,都达到预期的
结果。图 3示星坑小蠹伞滑刃线虫 (B ursaphelenchus
pityogen i Massey)的运行结果。
图 2　程序流程图
图 3　程序运行前后 B ursaphelenchus pityogeni交合刺形态图
5　讨论
伞滑刃属线虫的交合刺形态特征各种间差异明
显 ,应用最小外接矩形算法和镜像变换算法 ,通过编
程实现交合刺规范化和定位后 ,应用计算机对伞滑
刃属不同线虫种类交合刺的比较和识别鉴定就有了
统一的标准和规范 ,这为进一步研究和实现计算机
对伞滑刃线虫交合刺形态的智能化识别鉴定提供了
前提条件。伞滑刃线虫交合刺的顶线距 ,腹线距应
可作为分类鉴定特征 [ 21 ]。但假如交合刺在坐标系
中没有规范化的朝向定位 ,是无法比较不同种类伞
滑刃线虫交合刺的顶线距和腹线距的。
实现交合刺规范和定位智能化后 ,可借助计算
机的快速和准确运算进行伞滑刃线虫交合刺形态特
征的智能化识别 ,以减少在显微观测中的人为误差 ,
使鉴定更准确。如在伞滑刃线虫形态鉴定中交合刺
长度是一个重要的特征数据。以往交合刺长度是在
显微镜下从侧面测量交合刺腹缘和背缘之间的中央
纵向曲线 ,这种测量结果数值误差较大。用最小外
接矩形对伞滑刃属线虫交合刺进行规范和定位后 ,
可以通过计算机运算比较不同种交合刺的最小外接
矩形的长度 ,这样可减少人为测量的误差 ,使形态鉴
定更准确。以往交合刺的宽度不作为形态鉴定数
据 ,实际上不同种类交合刺的宽度差异是明显的。
由于交合刺形态的特殊性 ,测量其宽度缺乏统一标
准 ,因而无法应用这一特征数据。实现交合刺规范
和定位后可将交合刺最小外接矩形的宽度作为形态
鉴定数据加以利用。
伞滑刃线虫的交合刺形态特征具有基本的生物
形态学特征 ,即器官可区分为不同的结构 ,结构具有
特定的形态特征和度量值 ,应用最小外接矩形算法
和镜像变换算法通过编程可实现计算机对交合刺形
态特征图像规范化和定位的智能化 ,同理对其他生
物形态特征的比较鉴定也可应用这一方法实现计算
机对生物形态特征图像规范化和定位的智能化。各
种动物 ,植物 ,以及真菌、放线菌的形态比较都可以
用最小外接矩形算法和镜像变换算法来固定其位
置 ,确立一个比较的标准。
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