數(shù)字圖像處理課后作業(yè)答案 計(jì)算氣泡

1、Problem 11.24所提的解決方案的核心關(guān)鍵是能夠檢測出不同大小的氣泡。我們在這里假定所有氣泡都是圓的。提出的解決方案有以下五個(gè)部分構(gòu)成：1）圖像分割；2）后處理；3）氣泡檢索，確定與邊緣融合的氣泡；4）形狀檢測；5）計(jì)算氣泡的面積占圖像總面積的比例；1）分割圖像：我們假定書上所給的圖片能夠代表實(shí)際系統(tǒng)當(dāng)中出現(xiàn)的大部分圖像。所給出的圖像能夠通過全局閾值進(jìn)行分割。從圖像的直方圖（圖1）我們可以清楚得到我們感興趣的區(qū)域的主要集中在直方圖灰度級高的一側(cè)。我們使用自動閾值分割算法，m代表均值，代表方差，則閾值定為m+2。在所給定的圖像中我們計(jì)算出來的閾值為195.分割的結(jié)果如圖2所示，當(dāng)然這只是

2、一個(gè)比較通用的分割方法。圖 1 圖22）后處理：從分割后的圖像可以見到，氣泡當(dāng)中還有很多的黑色區(qū)域，這很有可能是由于反光或者氣泡本身中空引起的。我們可以嘗試對氣泡進(jìn)行修復(fù)或者填滿氣泡，但是使用形態(tài)學(xué)的操作必然會導(dǎo)致很多計(jì)算上的耗費(fèi)，由于對精度沒有一個(gè)具體的要求標(biāo)準(zhǔn)，這里我們就只對氣泡做了簡單的閉運(yùn)算，效果如圖3 所示，后續(xù)可以根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)所需要的精度來確定所需的形態(tài)學(xué)操作，在后面的面積比例計(jì)算當(dāng)中我們也忽略不完整氣泡所帶來的面積誤差。圖33）氣泡的查找由圖中我們可以清楚的知道氣泡可以分為三類，一類是與邊界有交集的氣泡，一類是單獨(dú)存在的氣泡，最后是彼此交疊在一起的氣泡。首先對于與邊界有交集的氣泡

3、，我們通過檢測邊界找到白色的像素點(diǎn)（白色代表氣泡區(qū)域），然后通過聯(lián)通區(qū)域查找獲得與邊界融合的氣泡。其次去掉與邊界融合的氣泡的影響，對于彼此重疊的氣泡和單個(gè)氣泡可以通過氣泡的面積來區(qū)分（或者形狀），在有大量圖像的基礎(chǔ)下我們可以獲得每個(gè)氣泡的合理面積范圍，以此來判斷是否重疊。4）形狀檢測使用霍夫變化進(jìn)行橢圓檢測（氣泡在上升的過程當(dāng)中其實(shí)更多是呈橢圓形狀）設(shè)定霍夫變換的閾值可以將單獨(dú)的氣泡檢測出來。具體的閾值與實(shí)際要求的精度和大多數(shù)圖片的檢測效果來實(shí)際嘗試后確定5）可分辨氣泡數(shù)目的計(jì)算除去與邊界融合的氣泡，計(jì)算單獨(dú)的氣泡和交疊在一起的氣泡的總數(shù)目就可得到可分辨氣泡的數(shù)目。6）氣泡占總面積的比率這個(gè)比

4、率就等于后處理后圖中所有白色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)除以總的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。所給的樣本例子中氣泡面積占總面積的比例大約為7.7172%最后對于最小可檢測的物理尺寸，如果我們在4當(dāng)中將只有一個(gè)像素點(diǎn)的聯(lián)通區(qū)域也算是一個(gè)氣泡的話，那么對于7cm的700X700圖像而言，最小的物理尺寸為10mm。附原圖和簡易方案的matlab代碼clcclearI=imreadwarning offimshow(I,);title(原始圖像); %顯示原始圖像figureimhist(I);title(直方圖圖像);I1=zeros(size(I,1),size(I,2); %初始化一個(gè)與原圖一樣大小的矩陣for i=1:siz

5、e(I,1) %這兩個(gè)for循環(huán)是進(jìn)行全局的閾值分割 for j=1:size(I,2) if I(i,j)230 I1(i,j)=1; end endendfigureimshow(I1);title(二值圖像);B=ones(25,25); %初始化形態(tài)學(xué)操作的單元figureI2=I1;th=7; %做七次的閉操作for i=1:th %for循環(huán)，閉操作，先腐蝕后膨脹 I2=imdilate(I2,B); I2=imerode(I2,B);endimshow(I2);title(閉運(yùn)算圖像);W1,W2=find(I2=1); %找到所有像素值為1的點(diǎn)PER=length(W1)/size(I,1)/size(I,2); %計(jì)算氣泡占圖像總面積的比例disp(占,num2str(PER*100),%); L = bwlabel(I2,8); %二值圖像中元素標(biāo)記S = regionprops(L, Area); %統(tǒng)計(jì)被標(biāo)記的區(qū)域面積分布bw2 = ismember(L, find(S.Area = 30); % 找出面積大于30個(gè)像素點(diǎn)的bw2 = imclearborder(bw2,8); % 去掉和邊緣連接的點(diǎn)figureimshow(bw2);title(最終圖像);L1 = bwlabel(bw2,