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      基于幾何特征的雨滴譜粘連顆粒圖像的快速分割算法

      2017-03-31 03:27:16劉曉婉
      科技資訊 2016年32期
      關(guān)鍵詞:粒徑

      劉曉婉

      摘 要:當(dāng)雨滴落在事先涂有特殊顏料的濾紙上會留下斑跡,即雨滴譜圖像。當(dāng)顆粒粘連時(shí),邊界輪廓處會出現(xiàn)凹陷,我們可以利用這一邊界輪廓特性,提取出凹度最大的凹點(diǎn),然后連接相匹配的分割點(diǎn),來實(shí)現(xiàn)分割粘連顆粒。而雨滴的粒徑是根據(jù)斑跡大小與檢定好的曲線折算而來的。在生產(chǎn)實(shí)踐的過程中,測量雨滴粒徑具有十分重要的意義,它是模擬降雨實(shí)驗(yàn)中必須考慮的因素,也是計(jì)算雨滴動(dòng)能等降雨參數(shù)的重要依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:雨滴譜 粒徑 參數(shù)

      中圖分類號:TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2016)11(b)-0179-02

      在雨滴譜色斑圖像中,會有一些顆粒是2個(gè)或2個(gè)以上相互粘連的,而這種粘連情況就使圖像的分析產(chǎn)生困難。因此,當(dāng)處理這種存在粘連情況的圖像時(shí),分割粘連是十分必要的。常見的分割方法較多,但在應(yīng)用中具有局限性,且其所需進(jìn)行的次數(shù)是通過人工經(jīng)驗(yàn)來確定,進(jìn)而會造成一定誤差。在實(shí)踐過程中這些方法的效果都不是十分理想。針對這些局限,提出了一種利用邊界輪廓特征矢量的點(diǎn)積與叉積的性質(zhì)來分割粘連顆粒的方法。

      1 分割點(diǎn)的確定

      圖像中存在著多處粒子粘連的情況,取出兩個(gè)典型作為代表來討論,經(jīng)過區(qū)域選擇后得到一個(gè)子圖像。

      1.1 近似多邊形

      近似多邊形的取法如下:在實(shí)驗(yàn)過程中,選取連粘顆粒內(nèi)部邊界上最遠(yuǎn)的兩點(diǎn),命名為a點(diǎn)和b點(diǎn),然后連接a、b兩點(diǎn),這樣一來,連顆粒的輪廓線被分為兩個(gè)部分,接下來在這兩個(gè)部分的輪廓線上尋找一個(gè)節(jié)點(diǎn),使改點(diǎn)成為距離線段ab最遠(yuǎn)的點(diǎn),命名為c點(diǎn);下面開始進(jìn)行計(jì)算:如果c點(diǎn)到的線段ab距離大于預(yù)先設(shè)定的閾值,則將c作為新的頂點(diǎn)插入a到b與之間,這樣便產(chǎn)生兩條新的線段,即線段ac和線段bc,我們運(yùn)用同樣的方法,在上述兩條新的線段繼續(xù)上述切分和決算。反之,線段ab為最終多邊形的一個(gè)邊,不再插入頂點(diǎn)。至此,輪廓線的一部分實(shí)驗(yàn)完成,對于輪廓線的另一部分也運(yùn)用此方法進(jìn)行操作和計(jì)算。

      1.2 尋找凹點(diǎn)

      此方法采用的兩個(gè)概念,如下所述。

      1.2.1 失量點(diǎn)積

      設(shè)兩個(gè)矢量P1(x1,y1),P2(x2,y2),它們的點(diǎn)積表示為:P1.,則P1,P2的夾角為:

      1.2.2 矢量叉積

      設(shè)兩個(gè)矢量P1(x1,y1),P2(x2,y2),它們的叉積可表示為:P1P2=x1×y2-x2×y1,叉積的一個(gè)非常重要的性質(zhì)就是可以通過它的符號來判斷兩矢量之間的順逆時(shí)針關(guān)系如下。

      (1)P1P2>0時(shí),那么P1在P2的順時(shí)針方向。

      (2)P1P2<0時(shí),那么P1在P2的逆時(shí)針方向。

      (3)P1P2=0時(shí),那么P1與P2共線,但可能同向或反向。

      根據(jù)以上性質(zhì),來實(shí)現(xiàn)凹點(diǎn)的提取,沿著粘連顆粒的外輪廓的順時(shí)針方向,得到近似多邊形上的3個(gè)點(diǎn)x、o、z,令向量P1=ox,向量P2=oz,則x、o、z夾角為

      當(dāng)兩個(gè)雨滴顆粒出現(xiàn)粘連時(shí),其粘連處會呈現(xiàn)出向內(nèi)凹陷的情況,進(jìn)而就會形成凹點(diǎn)。而其他輪廓線呈現(xiàn)外凸?fàn)睿纬赏裹c(diǎn)。從而得到在雨滴顆粒粘連處的附近會出現(xiàn)>π,而其他地方會出現(xiàn)<π,然后通過利用矢量P1和P2叉積的性質(zhì),判斷其位置關(guān)系,進(jìn)而計(jì)算。

      (1)P1×P2>0時(shí),則P1在P2的順時(shí)針方向;

      (2)P1×P2<0時(shí),則P1在P2的逆時(shí)針方向;

      由此,對于輪廓線近似得到的多邊形上的每個(gè)點(diǎn)o,在其附近前后各取一個(gè)點(diǎn)P1,P2,構(gòu)造成兩個(gè)矢量OP1和OP2,進(jìn)而計(jì)算出相應(yīng)的夾角,那么近似多邊形上的每個(gè)點(diǎn)o都會對應(yīng)一個(gè)相應(yīng)的夾角,如果<π,點(diǎn)o為凹點(diǎn)(為候選分割點(diǎn)),反之為凸點(diǎn)。

      1.3 分割點(diǎn)的確定

      設(shè)凹點(diǎn)處的夾角i,i=1,2,…,n。由式(3)知,i>π。通過觀察就會發(fā)現(xiàn),當(dāng)分割點(diǎn)的i越小,其凹陷程度越大,即當(dāng)i最小時(shí),則是最佳的凹陷點(diǎn)。設(shè)分割點(diǎn)處夾角為imin,則可得式

      依據(jù)式(4)進(jìn)行判定,提取最佳分割點(diǎn)。

      2 分割線的確定

      2.1 確定分割線的方法

      當(dāng)兩個(gè)雨滴顆粒出現(xiàn)粘連時(shí),會出現(xiàn)凹點(diǎn),因此,分割粘連雨滴的分割點(diǎn)一定是多邊形上的一對凹點(diǎn)。當(dāng)計(jì)算出顆粒的二值圖像的近似多邊形后,提取出所有具有對面關(guān)系的凹點(diǎn),即分割點(diǎn)進(jìn)行配對,行成潛在的成對分割點(diǎn),將潛在的成對分割點(diǎn)連線,就形成潛在的分割線。

      2.2 分割線的判定準(zhǔn)則

      在粘連雨滴顆粒的一條潛在的分割線上選擇兩個(gè)端點(diǎn)并設(shè)置為s點(diǎn)和e點(diǎn),記分割線se的長度為

      對于潛在分割線se,在圖像上近似圓形上應(yīng)該有一條通過s和e的弦se,其長度稱為分割線se的理論長度[5],即:

      潛在分割線se將圖像分割為X,Y兩個(gè)部分,設(shè)X和Y兩部分的面積為Ax和Ay,稱其為分割后的面積。

      首先,由于雨滴顆粒呈現(xiàn)外凸類圓的形狀特征,所以,只要出現(xiàn)明顯內(nèi)陷或違反圓形的情況,就被認(rèn)為是粘連顆粒。如果成對分割點(diǎn)s、e構(gòu)成理想的分割線,則分割線se的長度一定遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于該處的理論長度se,即

      其次,正常的雨滴顆粒的尺寸都是處在一定范圍內(nèi)的,當(dāng)滿足Ax≥Ar∪Ay≥Ar條件時(shí),其中Ay為顆粒的最小合理面積,通過這一判定條件,既可以避免出現(xiàn)將一個(gè)雨滴顆粒誤判,且分割成兩個(gè)小部分的情況,又可以實(shí)現(xiàn)剔除粘連在顆粒上的非雨滴顆粒部分。

      最后,在完成所有的分割之后,我們應(yīng)該選擇最短的那條作為最理想的分割線。因?yàn)槠ヅ涑蓪Φ姆指铧c(diǎn)間的距離越小,可能影響試驗(yàn)結(jié)果的干擾點(diǎn)就越少,計(jì)算結(jié)果就越準(zhǔn)確。

      3 結(jié)語

      為了驗(yàn)證該文的效果,以matlab為工具編寫程序,對圖像進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。雨滴顆粒是類似圓形,如果雨滴顆粒出現(xiàn)粘連,那么粘連處就會出現(xiàn)凹陷情況。因此,該文提出了用近似多邊形法結(jié)合矢量點(diǎn)積與叉積的性質(zhì)相來識別和提取凹點(diǎn),即分割點(diǎn)。再對凹點(diǎn)進(jìn)行配對連線,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)粘連的雨滴顆粒的分割的方法。該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以較迅速地找到準(zhǔn)確的分割點(diǎn),從而節(jié)省了時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明該方法確實(shí)可行且效果良好,達(dá)到了實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮皖A(yù)期效果。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Wang WX.Binary image segmentation of aggregartes based on polygonal approximation and classification of concarities[J].Patten Recognition,1998,31(10):1503-1524.

      [2]馬東,曹培杰,潘凱麗,等.分割重疊細(xì)胞核的方法及比較研究[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程,1999,18(3):142-147.

      [3]Heiko H,Susame S,Madhu kar P.Analysis of blood and bone marrow smears using digital image processing techniques[C]//Proceedings of the SPIE Medical Imaging Sam Diego,F(xiàn)eb.2002.

      [4]Malpica N,Soloreazano CO,Vaquero JJ,et al.Applying water Shed algorithms to the segmentation of clustered nuclei[J].Cytometry,1997,28(4):289-297.

      [5]Custleman K R.數(shù)字圖像處理[M].北京清華大學(xué)出版社,1998:447-487.

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