基于malab图像处理技术的砂、石颗粒圆形度计算

基于malab图像处理技术的砂、石颗粒圆形度计算

0混凝土材料的颗粒形态砂、石和其他材料是混凝土材料的重要组成部分。颗粒的形状不仅影响混凝土施工的平滑性，还影响混凝土材料本身的传输特性和力学。圆形度是表征砂、石等骨料颗粒形貌的重要几何参数之一,它影响混凝土等水泥基材料传输曲折度,因而对混凝土等水泥基材料内水、离子等侵蚀介质的传输性能产生较大影响,研究表明,骨料表面形状或形貌越复杂,其颗粒圆形度也越大,导致混凝土传输曲折度增加,从而使水、离子等侵蚀介质在混凝土中的传输路径增长;骨料形状越接近球形,其圆形度越小,减小了混凝土中骨料与水的接触面积,降低了骨料表面包裹水量,使制备混凝土的需水量减小,从而增大混凝土的抗压强度;同时,圆形度较小的骨料可减小与其他颗粒间的摩擦,增大了混凝土的流变性能,使混凝土的和易性增加。因此,定量地表征砂、石等骨料颗粒形态对分析混凝土材料的各种性能具有重要意义。目前,人们对水泥等粉体颗粒形貌的圆形度进行了研究,利用传统的数码照相法,并通过人工对多幅照片的大量颗粒进行计算统计等处理以获得颗粒的形状信息,但针对砂、石等骨料颗粒形状的表征却较少涉及。应用粉体照相统计法获得骨料颗粒的圆形度等形状信息,不仅操作繁琐费时,而且结果误差较大,难以适用较大的骨料颗粒形貌的测试。为了准确地计算砂、石等混凝土骨料颗粒的圆形度,本研究利用Matlab图像处理方法,并通过实例分析,建立砂、石等骨料颗粒的几何形貌的表征方法。1并行图像和计算1.1图像文件格式MATLAB中利用函数imread来实现图像文件的读取操作,其支持的图像文件格式有:JPG、PCX、PNG、BMP、GIF、HDF、TIF和XWD等。本研究采用像素500万以上的数码相机拍摄石灰岩碎石和天然砂等混凝土粗、细骨料颗粒的图像,其图像为JPG文件格式。1.2图像数据提取根据以上获得的JPG文件格式的图像,本研究采用Matlab图像处理技术中的数学形态学方法对其进行处理。数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目采用形态学方法可以简化图像数据,保持它们基本的形状特征,并除去不相干的结构。该图像处理方法具体步骤如下:(1)将RGB图像转化为灰度图像。数码相机拍摄JPG文件格式的图像为RGB图像,将其转化为灰度图像,可大幅度减少图像的数据量,便于图像处理,即采用Matlab中rgb2hsv函数,转化RGB颜色空间为HSV颜色空间,并提取HSV空间中的色彩分量,即H分量,得到的图像即为灰度图像。(2)去除噪声处理。为避免图像生成和传输过程中各种噪声干扰所造成图像质量的降低,不利于后续的图像处理和分析,本研究采用空域滤波法中的中值滤波法进行去除噪声干扰,它是一种有效滤除脉冲干扰噪声的方法,可通过Matlab图像处理工具箱中的medfilt2函数实现。(3)将灰度图像转化为二值图像。通过分析图像的灰度直方图确定分割图像时所需的最佳阀值,利用该阀值进行二值化处理,即:利用Matlab中的graythresh函数确定最佳阀值,并调用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像。(4)对二值图像进行优化处理。首先,为填充二值图像前景区域内出现的黑色孔洞,以降低对计算结果准确性的影响,本研究利用Matlab图像处理工具箱中的imfill函数进行区域填充操作;然后,采用闭合运算平滑二值图像中目标区域的轮廓,即:取一定范围的圆盘结构元素,通过调用imclose函数消除不能完全包含在该圆盘内的目标对象;最后,利用Matlab中的bwareaopen函数移除二值图像内所有小于500的连通对象,使处理后的图像颜色均匀。(5)确定目标对象并给予标记。通过调用Matlab中的bwlabel函数寻找连通成分并用唯一的数字分类标记。bwlabel函数接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4或8)作为输入值,本研究默认为8-连通。(6)二值图像面积提取。本研究采用Matlab图像处理工具箱中的regionprops函数进行二值图像面积的提取,即前景图像的大小,也可以简单地认为是图像中值为1的像素点的个数。(7)目标区域边缘提取。本实验采用8链码法求解目标区域边界长度。首先,寻找目标区域边界,本研究采取链码跟踪方法,即从物体边界上任意选取的某个起点坐标开始,按顺时针方向跟踪,得到与起点8连通最长的边缘曲线;然后,按照下述方法计算区域边缘周长,即:将边缘像素看作一个个点,当链码值为奇数时,其长度记作;当链码值为偶数时,其长度记作1,周长即为区域边界像素的8链码的长度之和。1.3区域特征表征经过上述图像处理步骤,经数码相机拍摄的RGB图像已转化为二值图像。在得到的二值图像中,需要对其目标区域(即颗粒投影区域)进行区域形貌特征提取。本试验采用圆形度表征颗粒投影区域形貌。圆形度,即颗粒投影周长与和颗粒投影面积相等的圆的周长之比。计算公式如下:式中:A———颗粒的投影面积;π——颗粒的投影边缘周长。2实例分析2.1编程与准备根据上述图像处理方法和颗粒圆形度计算公式,本研究以图1为例,采用Matlab图像处理方法,计算该颗粒的圆形度。2.2砂子颗粒与岩性颗粒的圆形度根据前面给出的求解颗粒圆形度的方法,分别对石子、砂子颗粒的圆形度进行统计计算,统计结果列于表1、2中。从表1、2中可以看出石子颗粒的圆形度明显高于砂子颗粒的圆形度,这是因为,石子颗粒是天然岩石经破碎,筛分而得到的,其形状不规则,表面粗糙,多棱角;砂颗粒是岩石风化后形成的,颗粒多呈圆形,表面较为光滑。在计算石子颗粒的圆形度时,本文采用两种计算方式,分别为不同粒径的石子颗粒与同一颗粒选取不同角度以统计其圆形度,通过表2,可以看出对于采用第二种计算方法得到的数据集离散性较低,精确性较高。3matlab中图像分析方法的应用通过以上分析可以得出:利用Matlab图像处理技术及形态学方法很方便地实现了颗粒圆形度的计算。同时,Matlab图像处理法可以在较短的时间内统计多张图片,并且统计结果较传统方法误差较小