基于malab圖像處理技術(shù)的砂、石顆粒圓形度計算

基于malab圖像處理技術(shù)的砂、石顆粒圓形度計算

0混凝土材料的顆粒形態(tài)砂、石和其他材料是混凝土材料的重要組成部分。顆粒的形狀不僅影響混凝土施工的平滑性，還影響混凝土材料本身的傳輸特性和力學。圓形度是表征砂、石等骨料顆粒形貌的重要幾何參數(shù)之一,它影響混凝土等水泥基材料傳輸曲折度,因而對混凝土等水泥基材料內(nèi)水、離子等侵蝕介質(zhì)的傳輸性能產(chǎn)生較大影響,研究表明,骨料表面形狀或形貌越復雜,其顆粒圓形度也越大,導致混凝土傳輸曲折度增加,從而使水、離子等侵蝕介質(zhì)在混凝土中的傳輸路徑增長;骨料形狀越接近球形,其圓形度越小,減小了混凝土中骨料與水的接觸面積,降低了骨料表面包裹水量,使制備混凝土的需水量減小,從而增大混凝土的抗壓強度;同時,圓形度較小的骨料可減小與其他顆粒間的摩擦,增大了混凝土的流變性能,使混凝土的和易性增加。因此,定量地表征砂、石等骨料顆粒形態(tài)對分析混凝土材料的各種性能具有重要意義。目前,人們對水泥等粉體顆粒形貌的圓形度進行了研究,利用傳統(tǒng)的數(shù)碼照相法,并通過人工對多幅照片的大量顆粒進行計算統(tǒng)計等處理以獲得顆粒的形狀信息,但針對砂、石等骨料顆粒形狀的表征卻較少涉及。應用粉體照相統(tǒng)計法獲得骨料顆粒的圓形度等形狀信息,不僅操作繁瑣費時,而且結(jié)果誤差較大,難以適用較大的骨料顆粒形貌的測試。為了準確地計算砂、石等混凝土骨料顆粒的圓形度,本研究利用Matlab圖像處理方法,并通過實例分析,建立砂、石等骨料顆粒的幾何形貌的表征方法。1并行圖像和計算1.1圖像文件格式MATLAB中利用函數(shù)imread來實現(xiàn)圖像文件的讀取操作,其支持的圖像文件格式有:JPG、PCX、PNG、BMP、GIF、HDF、TIF和XWD等。本研究采用像素500萬以上的數(shù)碼相機拍攝石灰?guī)r碎石和天然砂等混凝土粗、細骨料顆粒的圖像,其圖像為JPG文件格式。1.2圖像數(shù)據(jù)提取根據(jù)以上獲得的JPG文件格式的圖像,本研究采用Matlab圖像處理技術(shù)中的數(shù)學形態(tài)學方法對其進行處理。數(shù)學形態(tài)學是以形態(tài)結(jié)構(gòu)元素為基礎(chǔ)對圖像進行分析的數(shù)學工具。它的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目采用形態(tài)學方法可以簡化圖像數(shù)據(jù),保持它們基本的形狀特征,并除去不相干的結(jié)構(gòu)。該圖像處理方法具體步驟如下:(1)將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。數(shù)碼相機拍攝JPG文件格式的圖像為RGB圖像,將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像,可大幅度減少圖像的數(shù)據(jù)量,便于圖像處理,即采用Matlab中rgb2hsv函數(shù),轉(zhuǎn)化RGB顏色空間為HSV顏色空間,并提取HSV空間中的色彩分量,即H分量,得到的圖像即為灰度圖像。(2)去除噪聲處理。為避免圖像生成和傳輸過程中各種噪聲干擾所造成圖像質(zhì)量的降低,不利于后續(xù)的圖像處理和分析,本研究采用空域濾波法中的中值濾波法進行去除噪聲干擾,它是一種有效濾除脈沖干擾噪聲的方法,可通過Matlab圖像處理工具箱中的medfilt2函數(shù)實現(xiàn)。(3)將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。通過分析圖像的灰度直方圖確定分割圖像時所需的最佳閥值,利用該閥值進行二值化處理,即:利用Matlab中的graythresh函數(shù)確定最佳閥值,并調(diào)用im2bw函數(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。(4)對二值圖像進行優(yōu)化處理。首先,為填充二值圖像前景區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的黑色孔洞,以降低對計算結(jié)果準確性的影響,本研究利用Matlab圖像處理工具箱中的imfill函數(shù)進行區(qū)域填充操作;然后,采用閉合運算平滑二值圖像中目標區(qū)域的輪廓,即:取一定范圍的圓盤結(jié)構(gòu)元素,通過調(diào)用imclose函數(shù)消除不能完全包含在該圓盤內(nèi)的目標對象;最后,利用Matlab中的bwareaopen函數(shù)移除二值圖像內(nèi)所有小于500的連通對象,使處理后的圖像顏色均勻。(5)確定目標對象并給予標記。通過調(diào)用Matlab中的bwlabel函數(shù)尋找連通成分并用唯一的數(shù)字分類標記。bwlabel函數(shù)接受一個二值圖像和指定各目標對象的連通性的值(4或8)作為輸入值,本研究默認為8-連通。(6)二值圖像面積提取。本研究采用Matlab圖像處理工具箱中的regionprops函數(shù)進行二值圖像面積的提取,即前景圖像的大小,也可以簡單地認為是圖像中值為1的像素點的個數(shù)。(7)目標區(qū)域邊緣提取。本實驗采用8鏈碼法求解目標區(qū)域邊界長度。首先,尋找目標區(qū)域邊界,本研究采取鏈碼跟蹤方法,即從物體邊界上任意選取的某個起點坐標開始,按順時針方向跟蹤,得到與起點8連通最長的邊緣曲線;然后,按照下述方法計算區(qū)域邊緣周長,即:將邊緣像素看作一個個點,當鏈碼值為奇數(shù)時,其長度記作;當鏈碼值為偶數(shù)時,其長度記作1,周長即為區(qū)域邊界像素的8鏈碼的長度之和。1.3區(qū)域特征表征經(jīng)過上述圖像處理步驟,經(jīng)數(shù)碼相機拍攝的RGB圖像已轉(zhuǎn)化為二值圖像。在得到的二值圖像中,需要對其目標區(qū)域(即顆粒投影區(qū)域)進行區(qū)域形貌特征提取。本試驗采用圓形度表征顆粒投影區(qū)域形貌。圓形度,即顆粒投影周長與和顆粒投影面積相等的圓的周長之比。計算公式如下:式中:A———顆粒的投影面積;π——顆粒的投影邊緣周長。2實例分析2.1編程與準備根據(jù)上述圖像處理方法和顆粒圓形度計算公式,本研究以圖1為例,采用Matlab圖像處理方法,計算該顆粒的圓形度。2.2砂子顆粒與巖性顆粒的圓形度根據(jù)前面給出的求解顆粒圓形度的方法,分別對石子、砂子顆粒的圓形度進行統(tǒng)計計算,統(tǒng)計結(jié)果列于表1、2中。從表1、2中可以看出石子顆粒的圓形度明顯高于砂子顆粒的圓形度,這是因為,石子顆粒是天然巖石經(jīng)破碎,篩分而得到的,其形狀不規(guī)則,表面粗糙,多棱角;砂顆粒是巖石風化后形成的,顆粒多呈圓形,表面較為光滑。在計算石子顆粒的圓形度時,本文采用兩種計算方式,分別為不同粒徑的石子顆粒與同一顆粒選取不同角度以統(tǒng)計其圓形度,通過表2,可以看出對于采用第二種計算方法得到的數(shù)據(jù)集離散性較低,精確性較高。3matlab中圖像分析方法的應用通過以上分析可以得出:利用Matlab圖像處理技術(shù)及形態(tài)學方法很方便地實現(xiàn)了顆粒圓形度的計算。同時,Matlab圖像處理法可以在較短的時間內(nèi)統(tǒng)計多張圖片,并且統(tǒng)計結(jié)果較傳統(tǒng)方法誤差較小