纸基纳米金作为一种能够实现重金属离子检测的比色传感器,具备快速、精确、特异性高等优点。当前,手动处理是实现纸基特征信息提取的主要方式,其效率低下,容易引入人为误差,所得特征信息的可重复性也较差。针对这些问题,在纸基阵列图像基础上,提出基于HSI颜色空间和种子区域生长的两阶段自动特征提取方法。首先将图像由RGB空间转换到HSI空间完成粗分割、形态学滤波和网格划分;在此基础上提出首先基于色调吸引力(HAF)和亮度吸引力(IAF)的相似性度量的种子区域生长(SRG)算法,该算法有效地结合SRG算法的像素物理位置邻接特性和HAF及IAF的颜色空间邻接特性,实现细分割和特征提取。实验采用10张5×5纸基阵列(共计250个反应点),对该特征提取方法进行精度和稳定性测试,并采用10张不同尺寸的纸基阵列,对其进行自适应特性测试。实验结果表明,该特征提取方法的平均误差在1%以内,最大误差及标准差在5%以内,针对不同尺寸的阵列处理正确率为100%,具有较高的精度、稳定性和自适应性。