一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法，本方法首先利用中值滤波器、全局阈值方式对获取的原始显微图像进行预处理，然后计算预处理后显微图像的梯度图像，构建梯度图像的数据矩阵，通过数据矩阵计算梯度图像的内部标记符集合和外部标记符集合，获得分割后显微图像，再对颗粒的数目、大小、形状进行测量，从而实现了基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量。本方法有效地解决了颗粒粒度测量系统获取的颗粒轮廓不连续且不单一，保证了颗粒粒度参数测量的精度。该方法使用简便，无需增加额外辅助设备。
【专利说明】 一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种颗粒粒度测量方法，特别是一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法。
【背景技术】
[0002]颗粒粒度是表征颗粒物理性质的一项重要特征，目前可以采用显微图像测量方法实现对颗粒粒度的自动测量。显微图像测量方法一般由图像采集部分、图像处理部分和图像测量部分构成，图像测量部分采用CCD摄像机及配套采集部分获得所拍摄的原始显微图像；图像处理部分利用处理算法的软件设计获取有利于颗粒粒度测量的轮廓信息；图像测量部分根据颗粒轮廓信息进行颗粒粒度参数的统计和计算。由于颗粒显微图像存在边界模糊不清、噪声严重以及背景复杂等问题，使用现有方法获取的颗粒轮廓不连续且不单一，颗粒粒度参数测量精度不高。
【发明内容】
[0003]本发明目的在于提供一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法，解决颗粒粒度参数测量精度不高的问题。
[0004]一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法，其具体步骤为:
第一步构建基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量系统
基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量系统，包括:光学显微镜、CCD摄像机、图像采集卡、图像预处理模块、图像分割模块和颗粒参数测量模块；
图像预处理模块的功能为:对获取的原始显微图像进行预处理，去除原始显微图像的噪声，强化颗粒的轮廓、边缘。
[0005]图像分割模块的功能为:计算预处理后显微图像的梯度图像，通过由梯度图像构建的数据矩阵计算内部标记符集合和外部标记符集合，获得分割后显微图像。
[0006]颗粒参数测量模块的功能为:计算分割后显微图像中颗粒的数目、周长、面积、等效粒径和圆形度。
[0007]图像采集卡与⑶D摄像机通过RS-422接口连接，图像采集卡与测量计算机通过PCI总线连接；图像预处理模块、图像分割模块和颗粒参数测量模块分别置于测量计算机中。
[0008]第二步原始显微图像获取
将颗粒样本放置于测量平台上，经光学显微镜放大后由CCD摄像机成像。图像采集卡对CCD摄像机输出的图像视频信号进行采集，经A/D转换后通过PCI总线将原始显微图像存储于测量计算机中。
[0009]第三步图像预处理模块对原始显微图像进行平滑处理
图像预处理模块接收存储于测量计算机中的原始显微图像，采用滑动窗口为3*3的中值滤波器去除原始显微图像中的干扰和噪声，保留原始显微图像中颗粒的轮廓、边缘信息。
[0010]第四步图像预处理模块对平滑后显微图像进行二值化处理
图像预处理模块利用平滑后显微图像水平方向和垂直方向像素的灰度差计算大小为M X N的显微图像全局阈值:
【权利要求】
1.一种基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量方法，其特征在于本方法的具体步骤为: 第一步构建基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量系统 基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量系统，包括:光学显微镜、CCD摄像机、图像采集卡、图像预处理模块、图像分割模块和颗粒参数测量模块； 图像预处理模块的功能为:对获取的原始显微图像进行预处理，去除原始显微图像的噪声，强化颗粒的轮廓、边缘； 图像分割模块的功能为:计算预处理后显微图像的梯度图像，通过由梯度图像构建的数据矩阵计算内部标记符集合和外部标记符集合，获得分割后显微图像； 颗粒参数测量模块的功能为:计算分割后显微图像中颗粒的数目、周长、面积、等效粒径和圆形度； 图像采集卡与⑶D摄像机通过RS-422接口连接，图像采集卡与测量计算机通过PCI总线连接；图像预处理模块、图像分割模块和颗粒参数测量模块分别置于测量计算机中； 第二步原始显微图像获取 将颗粒样本放 置于测量平台上，经光学显微镜放大后由CCD摄像机成像；图像采集卡对CCD摄像机输出的图像视频信号进行采集，经A/D转换后通过PCI总线将原始显微图像存储于测量计算机中； 第三步图像预处理模块对原始显微图像进行平滑处理 图像预处理模块接收存储于测量计算机中的原始显微图像，采用滑动窗口为3*3的中值滤波器去除原始显微图像中的干扰和噪声，保留原始显微图像中颗粒的轮廓、边缘信息； 第四步图像预处理模块对平滑后显微图像进行二值化处理 图像预处理模块利用平滑后显微图像水平方向和垂直方向像素的灰度差计算大小为MXN的显微图像全局阈值:
e(x, y) = max (| ex , ey |),
ex = f (x-1, y) -f (x+1, y),
ey = f (x, y-l)-f (x, y+1)； X表示显微图像水平方向的坐标，I表示显微图像竖直方向的坐标； f(x, y)表示显微图像像素(X，y)的灰度值； f(x-l, y)表示显微图像像素(X，y)的左方像素(x-1，y)的灰度值； f (x+1，y)表示显微图像像素(X，y)的右方像素(x+1，y)的灰度值； f(x, y-1)表示显微图像像素(X，y)的下方像素(X，y-Ι)的灰度值； f (X，y+1)表示显微图像像素(X，y)的上方像素(X，y+1)的灰度值； kl表示显微图像像素U，y)左方像素(x-1，y)与右方像素(x+1，y)灰度差的绝对值； ey表示显微图像像素(X，y)下方像素(x，y-1)与上方像素(x，y+1)的灰度差的绝对值； 由公式(2)得到二值化显微图像:
第五步图像分割模块获得二值化显微图像的梯度图像 图像分割模块利用3*3的Sobel掩膜计算二值化显微图像的梯度图像；显微图像中像素(X，y)的梯度为:
其中Gx为显微图像水平方向的一阶导数，Gy为显微图像竖直方向的一阶导数； 第六步图像分割模块对梯度图像进行分割 图像分割模块把梯度图像存储为数据矩阵，数据矩阵中的每个数值为梯度图像中对应像素的灰度值，计算梯度图像的极大值，将极大值点作为分水岭的内部标记符集合；对内部标记符集合进行距离变换后再进行一次分水岭变换得到分水岭脊线，将分水岭脊线作为分水岭的外部标记符集合；采用最小强制方式对梯度图像进行修改，由此得到分割后显微图像； 第七步颗粒参数测量模块对颗粒数目、大小、形状进行测量 颗粒参数测量模块采用线扫描方式对分割后显微图像中各目标区域标号，最大的区域标号即为显微图像中颗粒的数目N ; 颗粒参数测量模块统计目标区域中颗粒边缘的像素个数，即为此目标区域中颗粒的周长L ； 目标区域中颗粒的面积为颗粒边缘与边缘内包含的像素个数之和，此目标区域的颗粒面积为:
由此计算出颗粒的等效粒径为:
圆形度为:
经过上述各步骤实现了基于分水岭分割的显微图像颗粒粒度测量。
【文档编号】G01N15/02GK104075965SQ201410311363
【公开日】2014年10月1日 申请日期:2014年7月2日 优先权日:2014年7月2日
【发明者】李雨洋, 王赢元 申请人:北京机械设备研究所