一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，包括以下步骤：1)、读取通过SEM拍摄所得的纳米纤维素纤维微观结构图像image；2)、将纳米纤维素的纤维微观结构图像image从RGB格式转换为灰度图像，再将灰度图像进行二值化处理获得二值图像BW；3)、运用形态学算法对二值图像BW中不满足要求的微小区域进行去除处理，得到图像BW1；4)、图像分割；5)、宽度统计。本发明专利技术解决了现有SEM纤维图重点信息提取麻烦以及人工多次测量统计纤维直径的繁琐问题，生成的数据可用于生成相应的纤维随机模型，解决了现有的纤维素二值化处理中出现过多干扰区域的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法
本专利技术涉及图像分割以及纤维直径测量统计
，具体涉及一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法。
技术介绍
纤维素是自然界中随处可见、储量巨大的一种天然高分子，是一种产量巨大的可再生资源，具有可完全生物降解、无毒、无污染、易于改性、生物相容性好等优势，被认为是未来世界能源、化工的主要原料，可广泛用于造纸、纤维与纺织品以及纤维素衍生物等领域。造纸技术是一门传承悠久的技术，可以应用在许多领域，如制作锂电池隔膜，而在不同领域或者同个领域的不同方面，对制造出来的纸张结构都有不同的要求，因此针对纸张结构不同尺度的研究已经进行了许多年。也因此，用于造纸的一种材料——纤维素，它的宏观、微观还是分子尺度均被研究了很多年。这么多年以来，有研究者在单纤维的基础上，考虑周围纤维的干扰来建立纤维模型，利用计算机技术生成二维编织纤维结构；也有研究者利用计算机技术随机产生二维或者三维的纤维结构。然而，这两类方法建立所得的模型与纤维的实际结构依旧相差较大，并不能真实反映纤维的结构，只能应用于一些简单的定性模拟分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，其特征在于：包括以下步骤：/n1)通过软件读取通过扫描电子显微镜(SEM)拍摄所得的纳米纤维素结构图像image；/n2)将图像image从RGB格式转换为灰度图像，再将灰度图像进行二值化处理获得二值图像BW；/n3)运用形态学算法对二值图像BW中不满足要求的区域进行去除处理，得到图像BW1；/n4)对步骤3)处理得到的图像进行分割；/n5)对分割后的图像中的图案进行宽度统计，用于建立纤维素的二维或者三维随机模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)通过软件读取通过扫描电子显微镜(SEM)拍摄所得的纳米纤维素结构图像image；
2)将图像image从RGB格式转换为灰度图像，再将灰度图像进行二值化处理获得二值图像BW；
3)运用形态学算法对二值图像BW中不满足要求的区域进行去除处理，得到图像BW1；
4)对步骤3)处理得到的图像进行分割；
5)对分割后的图像中的图案进行宽度统计，用于建立纤维素的二维或者三维随机模型。


2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，其特征在于：步骤2)中的二值化处理是通过使用比特图层分层的算法，将灰度图像分成八张二值化图片，选择蕴含图像信息最多的第八层比特图层为目标图片来进行下一步处理。


3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，其特征在于：步骤3)中的去除处理是通过Matlab的bwareaopen函数，分别对二值化图像BW取反前后进行去除处理。


4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的纤维图像分割及直径统计方法，其特征在于：步骤4)中的图像分割是通过逐一提取每条纤维的中心骨架以及边缘为基础来实现图像分割，具体过程为：
4.1)对去除处理后的BW1图像进行连通域编号，并按照编号顺序，逐一提取出来进行下一步操作；
4.2)使用Matlab的bwmorph函数的remove模块和skel模块提取BW1图像的第i个连通域的边缘线BW1_1与中心骨架BW1_2；
4.3)对BW1图像的中心骨架BW1_2中的所有点的连通性...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旺玉，吴霖，谢卫规，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44