一種基于計算機圖像分析的青菜葉片葉綠素定量檢測方法，包括如下步驟：根據青菜葉片葉綠素含量變化引起葉片顏色變化，采用數碼相機或掃描儀獲取青菜葉片圖像，用計算機圖像技術獲取圖像中葉片的顏色參數值(L、a、b、ΔE)，并采用傳統的分光光度計法測定對應葉片的葉綠素含量，通過采用不同的函數模型對葉片的顏色參數值與葉綠素含量之間的關系進行擬合，從而構建出基于顏色參數值的葉綠素含量預測模型，即只要獲取葉片的顏色值，輸入模型，即可實現對葉片葉綠素含量的測定。

1.一種基于計算機圖像分析的青菜葉片葉綠素定量檢測方法，包括如下步驟：
(1).葉片圖像獲取；通過掃描儀或數碼相機獲取葉片數字圖像，用Canon
PowerShotA610數碼相機拍攝青菜葉正面圖像時，以平整的白紙作為背景，鏡頭垂直向下，
鏡頭離目標物體距離為20cm，將數碼機閃光燈設置于關閉狀態，像素為500萬，設置相機在M
模式下，拍攝參數為1/400，F8.0，ISO100；白平衡自動，調整鏡頭焦距為20cm；采用JPG格式
存儲圖像并傳入計算機；
(2).葉片圖像顏色參數測定；將獲取的葉片數字圖像用圖像處理軟件提取整個葉片的
顏色值L*、a*、b*，CIE-LAB表色系是國際標準制表色系統；它用空間坐標L﹑a﹑b值表示；原點
坐標為L＝50,a＝0,b＝0；L*代表亮度，L*的取值范圍是0-100，其中0為黑色、100為白色；坐
標a*表示紅色+和綠色-，b*表示黃色+和藍色-，應用Adobe Photoshop CS6圖像處理軟件中
魔術棒工具做青菜葉片選區，不包含菜葉上的莖脈部分，設置筆尖大小為8像素；然后執行
濾鏡工具中的模糊平均命令，將葉片選區內的所有像素參數值平均化，使用吸管工具讀取
信息窗口中的L*、a*、b*，并計算色差ΔE＝(ΔL*²+Δa*²+Δb*²)^1/2；
(3).葉片葉綠素含量的實驗室測定；在獲取青菜葉片圖像之后，立即將樣品剪碎，分別
在電子天平上稱取0.20g，然后放入盛有25ml混合液的具塞試管中，所述的混合液由丙酮、
無水乙醇按體積比1:1配制，置于黑暗條件下直接浸提至葉片組織完全變白時，用紫外可見
光分光光度計在600—700nm范圍內對不同葉綠素提取液進行掃描，波長精度為0.2nm；在
645nm和663nm處測量并記錄其光密度值，并作平行樣，求其平均值；
葉綠素含量計算利用Arnon公式:
式中:V是浸提液的最終體積,W為葉片鮮重,D645、D663為645nm和663nm
的光密度值，葉綠素總含量的單位是mg/g；
(4).葉綠素含量預測模型的構建；采用不同函數模型y＝Ax+B、y＝A/x+B、y＝Alnx+B和
ln(lny)＝Alnx+B，A、B為擬合模型的系數，分別對步驟2中測定葉片各顏色參數(x)與步驟3
中測定葉綠素含量(y)之間的關系通過origin8.0軟件進行擬合分析，葉片各顏色參數(x)
是a*、b*、ΔE，通過比較擬合方程的決定系數R²，構建2個預測模型如下:
ln(lnC chl)＝-4.0547ln b*+12.6085，n＝10，R²＝0.9925**---------------(1)
C chl＝-0.1412ΔE+3.4516，n＝10，R²＝0.9940——————————(2)
其中C chl為葉綠素含量，單位是mg/g，n為樣本量，R²決定系數，**表示擬合模型具有極
顯著的相關性；
(5).待測樣品葉綠素含量的測定；按照上述步驟1-2描述方法測定葉片圖像顏色參數
b*、ΔE，將顏色參數b*或ΔE分別代入步驟4中構建的葉綠素含量預測模型，即可輸出葉綠
素含量。