气泡matlab【范本模板】.docx

一：问题描绘 在一幅包括气泡的图像中，求出气泡面积占图像总面积的比率，并求出可分辨气泡的个数。(11。24P562) 二:例子剖析 针对上边的彩色图片，想到的方式是先变换成二值图像，而后进行边沿检测,在进行圆形填补，这样能够求出头积比率，最 大的难度在气泡重叠的部分办理上,我想到的是要进行腐化办理，固然结果其实不精准,但也正确度还算能够。 三：matlab实现 I=imread（’c：张达气泡。png’） i=rgb2gray（I）％将图片变换成灰度图像 figure subplot（231） imshow（i) title('灰度图像') m,n］=size（i)％求出图片的长宽 threshold=graythresh(i）％建立二值图像的阈值 bw=im2bw(i，threshold)%变换成二值图像 bw2=bwperim（bw,8）％按八连通求出图片的边沿 bw2=bwareaopen（bw2,10）%去除小于10个像素的单元等于是清除了杂质 subplot（232） imshow(bw2) title('去除杂质后的二值图像') %此处是为了防止出现右图所示的状况，先膨胀再填补可保证气泡填满,最后进行腐化获得最后正确结果。 se=strel（'disk’，5)％设定半径为5的构造元素 bw3=imdilate(bw2，se)％先进行膨胀办理 subplot（233) imshow（bw3) title（’膨胀办理后的二值图像’） bw4=imfill(bw3，’hole’）%再进行填补办理 subplot(234) imshow(bw4) title('填补办理后的二值图像’） bw=imerode（bw4，se)%最后进行腐化办理，获得了气泡正确的二值图像 subplot（235) imshow(bw） title（’腐化办理后正确的二值图像'） a=sum(bw（：))。/(m＊n）％经过计算二值图像像素值和与图像像素个数总和获得比率 c=0％设定初始的气泡个数 forcounter=3:100％设定循环，从半径为3开始的形状元素 se2=strel(’disk’，counter) bw=imerode（bw,se2)%腐化操作，尽量复原出重叠部分的气泡 [b，l]=bwboundaries（bw，'noholes’)％l返回的是标签矩阵, ifmax(l(：))〉=c%对每次求出l中的最大元素值，即气泡的个数. c=max(l(:)) else return end subplot(236） imshow(label2rgb（l,＠jet，[0.50。50.5])) title(’腐化到阈值时形成的图像'） end 这样就求出了占面积比为0.3868，个数为10个（其实是 个） :存在的问题 运算不够快，共花销了15秒左右的时间，矩阵运算量比较大，还有针对求气泡个数，没有想到更好的优化算法，假如将 counter=3:100改正为counter=3：2：100（即步长拉大)会有 必定的时间提高,而且能够保证正确度。 2：关于气泡重叠部分的办理，理想化的比许多，若重叠部 分比许多，或许重叠部分占气泡比比较大时,会存在较大偏差。 五：更多例子 1：下列图所示：占比0。3512，个数是10（正确是11） 2 下列图所示占比是0.0999个数是43（正确是46） 中间底部最大的气泡填补后仍旧出缺口,这是膨胀的构造元 素不够大致使的。