一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法
。

技术介绍

[0002]纳米材料的特性与颗粒粒径的大小
、
形态等微观结构有着重要的关系
。
为了评价制备出的纳米颗粒的质量，需要对制备的纳米颗粒进行表征和测量
。
颗粒的分割是纳米颗粒表征的基础，对于纳米颗粒的质量评价有重要的意义
。
目前，现有对纳米颗粒的识别大多通过物理方法，如筛析法
、
激光粒度法
、
颗粒沉降法
。
物理方法不可避免环境因素的影响也存在识别时间长等问题
。
而通过图像处理可以很好地解决此类问题
。
纳米颗粒图像的分割中，粘连问题是需要解决的重要问题
。
由于
TEM
纳米颗粒图像的特殊性，总会出现少部分多个颗粒粘连在一起的现象，纳米颗粒图像的粘连颗粒分割是纳米颗粒识别系统中的一个难点
。
棒状颗粒作为纳米颗粒最常见的形态之一，在工业上的应用较为广泛
。
因此，急需开发一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法以解决上述技术问题
。
[0003]有鉴于此，特提出本专利技术
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，采用多种图像处理方法与分割算法，并针对棒状纳米颗粒图像优化了相应算法，使得分割更加精准，减少了误分割
、
未分割
、
过分割的情况，应用前景广阔，有利于推广应用
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供的一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，包括如下步骤：
S1
：对图像进行中值滤波；
S2
：对图像进行开运算；
S3
：对图像使用灰度阈值分割；
S4
：使用分水岭算法分割图像；
S5
：判断分水岭是否为棒状，防止过分割；
S6
：对图像进行距离变换判断；
S7
：统计颗粒数量，计算颗粒面积
。
[0006]优选地，所述
S1
中，对图像进行中值滤波的具体方法为：把图像中每一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替
。
[0007]优选地，所述
S2
中，对图像进行开运算的具体方法为：对图像先进行腐蚀运算后进行膨胀运算，除去孤立的小点，毛刺和小桥；腐蚀与膨胀具体方法为：使用运算膨胀腐蚀模板与图像进行卷积
。
[0008]优选地，所述
S3
中，对图像使用灰度阈值分割的具体方法为：将灰度图像通过灰度阈值进行分割，将高于阈值的像素点置为1，低于阈值的置为
0。
[0009]优选地，所述
S4
中，使用分水岭算法分割图像的具体方法为：通过模拟浸入过程，并在每个灰度值极小值水域汇合处筑造分水岭，在将整个区域注满后以分水岭作为图像分割的依据
。
[0010]优选地，所述
S5
中，判断分水岭是否为棒状的具体方法为：以分水岭边缘为基础拟合直线与曲线，并以直线数量与曲线弧度为基础判断是否为棒状颗粒
。
[0011]优选地，所述
S6
中，对图像进行距离变换判断的具体方法为：将二值化图像转化为距离灰度值图像，其灰度值为像素点到边界的距离
。
[0012]优选地，所述
S7
中，统计颗粒数量，计算颗粒面积的具体方法为：统计判断为棒状颗粒的区域数量，并且统计区域中像素点个数量
。
[0013]本专利技术提供的一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，具有如下有益效果
。
[0014]1．本专利技术针对棒状颗粒分割，使用特殊滤波模板的中值滤波，使得后续分割更加精准，减少了误分割
、
未分割
、
过分割的情况
。
[0015]2．本专利技术改进了分水岭算法，判断形成的分水岭是否为棒状颗粒，合并过分割的“水域”，能够弥补棒状颗粒仅采用分水岭算法造成的过分割的缺点，能够有效减少一个颗粒被分割为多个颗粒的情况
。
实施方式
[0016]下面结合具体实施例对本专利技术做进一步说明，以助于理解本专利技术的内容
。
[0017]本专利技术提供的一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，包括如下步骤：
S1
：对图像进行中值滤波，具体方法为：把图像中每一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替
。
[0018]S2
：对图像进行开运算，具体方法为：对图像先进行腐蚀运算后进行膨胀运算，除去孤立的小点，毛刺和小桥；腐蚀与膨胀具体方法为：使用运算膨胀腐蚀模板与图像进行卷积
。
[0019]S3
：对图像使用灰度阈值分割，具体方法为：将灰度图像通过灰度阈值进行分割，将高于阈值的像素点置为1，低于阈值的置为
0。
[0020]S4
：使用分水岭算法分割图像，具体方法为：通过模拟浸入过程，并在每个灰度值极小值水域汇合处筑造分水岭，在将整个区域注满后以分水岭作为图像分割的依据
。
[0021]S5
：判断分水岭是否为棒状，防止过分割，具体方法为：以分水岭边缘为基础拟合直线与曲线，并以直线数量与曲线弧度为基础判断是否为棒状颗粒
。
[0022]S6
：对图像进行距离变换判断，具体方法为：将二值化图像转化为距离灰度值图像，其灰度值为像素点到边界的距离
。
[0023]S7
：统计颗粒数量，计算颗粒面积，具体方法为：统计判断为棒状颗粒的区域数量，并且统计区域中像素点个数量
。
[0024]本专利技术针对棒状颗粒分割，使用特殊滤波模板的中值滤波，使得后续分割更加精准，减少了误分割
、
未分割
、
过分割的情况
。
本专利技术改进了分水岭算法，判断形成的分水岭是否为棒状颗粒，合并过分割的“水域”，能够弥补棒状颗粒仅采用分水岭算法造成的过分割
的缺点，能够有效减少一个颗粒被分割为多个颗粒的情况
。
[0025]本文中应用了具体个例对专利技术构思进行了详细阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本专利技术的核心思想
。
应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离该专利技术构思的前提下，所做的任何显而易见的修改
、
等同替换或其他改进，均应包含在本专利技术的保护范围之内
。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1
：对图像进行中值滤波；
S2
：对图像进行开运算；
S3
：对图像使用灰度阈值分割；
S4
：使用分水岭算法分割图像；
S5
：判断分水岭是否为棒状，防止过分割；
S6
：对图像进行距离变换判断；
S7
：统计颗粒数量，计算颗粒面积
。2.
根据权利要求1所述的一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，其特征在于，所述
S1
中，对图像进行中值滤波的具体方法为：把图像中每一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替
。3.
根据权利要求1所述的一种基于分水岭算法的棒状粘连颗粒图像分割方法，其特征在于，所述
S2
中，对图像进行开运算的具体方法为：对图像先进行腐蚀运算后进行膨胀运算，除去孤立的小点，毛刺和小桥；腐蚀与膨胀具体方法为：使用运算膨胀腐蚀模板与图像进行卷积
。4.
根据权利要求1所述的一种基于的棒状粘连颗粒图像分割方法，其特征在于，所述
S3
中，对图像使...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦贺唐，张海涛，李建明，
申请(专利权)人：天津七五四光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：