CN107977937B - 一种基于标准差的喷雾图像中喷雾液滴数量的获取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于标准差的喷雾图像中喷雾液滴数量的获取方法，其目的是提高喷雾液滴数量的计算精度。本方法主要解决背景图像和液滴亮度区分不明显，以及背景图像亮度变化大引起的液滴数量计算不准，实现液滴数量的准确计算。该方法通过以下步骤实现：(1)对整幅图像形态学开运算获得背景图像，得到液滴平均面积，由液滴平均面积等信息计算确定整幅图像的分割份数；使用形态学开运算获得每份图像的背景；获得每份背景图像亮度的标准差以及原图亮度的标准差；(2)根据背景图像亮度标准差和原图亮度标准差的比值，确定背景图像获取方法；(3)得到相对应图像的液滴数量，相加得到整幅图像喷雾液滴数量。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像信息提取技术，属于图像处理领域，具体来说涉及一种基于MATLAB处理喷雾图像来提取液滴数量信息的方法。
背景技术
随着排放法规和燃油消耗法规日益严苛，越来越多的内燃机采用越来越大的燃油喷射压力，因此发动机燃油喷雾信息的获取也越来越重要。使用高分辨率相机拍摄喷雾获取信息是较为直接和快速的方法。由于液滴微粒本身直径较小，且图像在拍摄、传输等过程中受到各种性质的影响，最终影响图像中液滴数量信息的获取。影响喷雾图像中液滴数量信息获取的原因多种多样，影响较大的因素主要有拍摄图像时的背景亮度的不均匀、计数液滴时噪声形成虚假信息以及处理不当造成信息丢失。
目前图像处理的方法主要是对整幅图像处理，这种方法处理方便快捷，不需要人为判断图像细节特征，容易利用MATLAB或者其他图像处理软件中的函数，但是因为要获取的图像信息是液滴数量，很容易因为整幅图像在减去噪声的同时而丢失液滴，或者因为图像锐利化而将噪声定义为液滴，很难获得准确的液滴数量，为减小误差，普遍是将图像使用不同方法多次处理，对得到的结果进行平均。
发明内容
本发明的目的是解决这种“粗暴”处理方法的缺点，提出更加精确的处理方法，获得尽可能准确的液滴数量信息。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
[1]为解决上述技术问题，本发明提供一种基于分割系数Q1，计算图像合理的物理分割份数，且根据每块图像提供的标准差比，选择不同的处理方法：
a、获取图像基础信息，图像宽度Width和高度Height；
b、对整幅图形进行处理，获得液滴数量和液滴平均面积；
c、基于分割系数Q1对图像进行物理分割，将图像进行F等分；基于每一份背景图像标准差与相对应原图像标准差比值Q2进行分别处理，获得每一份的液滴数量信息，相加得到整幅图的数量信息；
[2]所述步骤c中具体步骤如下：
c1、对所述分割系数Q1，由示例图像多次试验分割得到一个Q1系数范围，
S为整幅图像时目标的平均面积(单位：像素格)；
c2、对所述分割份数F，使用公式
c3、对c所述背景图像使用图像形态学开运算得到。背景图像标准差由图像数值化计算得到；
c4、对所述背景图像标准差与原图像标准差比值Q2，使用图像亮度强度信息获得标准差比值，即
c5、对c4所述的Q2，根据其值的大小选择背景图像的获取方式。
c6、对c5所述根据Q2使用不同背景图像处理方式，当Q2>2时，使用均值滤波获得背景图像(原图噪声的面积要大于目标面积，此时造成标准差较大)；当Q2<1时，时先增加对比度线性展宽，使用自动阈值分割；
c7、对c6所述Q2>2时，采用均值滤波后的图像目标碎片化，对于计算目标面积是不利的，但是对于获取图像目标的数量信息是有利的，能够有效防止较小目标被较大的目标“吞噬”。
c8、对c6所述Q2<1时，背景标准差较小，在原图中目标显示不明显，容易丢失目标，这时主要是被背景“吞噬”。
本发明的主要创新点：
(1)对图像进行合理数量的分割，提取图像中微小目标数量时更加精细化，不是笼统的对整个图像操作，减少目标丢失或者将噪声计算为目标；
(2)将目标大小与原图像分割数量相联系，能够根据所要处理图像的特点，有选择的将图像分为合理的数量，实现动态选择；
(3)将标准差引入背景图像的求取过程中，不在是根据人为判断；
附图说明
图1图像处理方法示意图。
具体实施方式
[1]对整幅图像进行预处理：读取待处理图像，使用imfinfo函数获得图像的Width和Height的像素值；将图像转换为灰度图像，使用形态学开运算，得到图像的背景图像；将背景图像图像从原图中减去，获得减去背景后的图像；使用adjust函数增强图像的对比度，对比度扩展使用strtechlim自动对比度扩展；threshhold自动阈值获取；转换图像类型，形成二值图像；使用4连通区域计算目标区域的个数；使用gra函数获取图像中目标的基础信息，如图像目标的平均面积等信息；
[2]确定图像的物理分割分数，使用因数比值在Q1＝1000～1200或者更宽的领域进行，设F为整幅图像分割的块数，即
Width表示整幅图像的像素宽度；Height代表整幅图像的像素高度；Q1代表因数比值；S代表整幅图像时液滴的平均面积；
[3]对分割后的图像每个像素亮度强度数值进行提取，分别获得每块图像亮度的标准差，以及标准差的比值Q2；
对所述获得标准差比值分为三步：
a、将图像平均分割成F份，设计循环程序，依次将图像转换为灰度图像，使用与处理整幅图像时相同的计算方法—形态学开运算，得到图像的背景图像；将背景图像数据类型转换成uint8类型，使用std函数得到背景图像亮度标准差，记为q1；
b、使用分割后的原始图像，同样将图像数据类型转换成uint8类型，使用std函数得到图像亮度的标准差q2；
c、由所述q1和q2的比值定义亮度标准差的比值Q2，则
[4]由标准差的比值范围确定使用的图像处理方法。当Q2>2时，使用均值滤波获得背景图像；当Q2<1时，时先增加对比度线性展宽，使用自动阈值分割；
[5]确定每份图像处理方法后，得到每份图像相对应的背景图像；
[6]使用减去背景法，得到减去背景后的图像，对得到的图像适当的对比度扩展；
[7]图像二值化，计算得到液滴数量。
Claims (3)
1.一种基于标准差的喷雾图像中喷雾液滴数量的获取方法，主要应用在计算图像微小目标的数量，其特征在于包括以下步骤：
(1)将获得的喷雾图像进行剪裁获得感兴趣的区域；
(2)对图像进行预处理，初步获得整幅图像中液滴平均面积；
(3)把液滴平均面积做为参数，计算得到整幅图像的分割数；
(4)对每份图像进行与整幅图像相同的预处理，获得背景图像亮度的标准差以及原图亮度的标准差；
(5)通过标准差比值确定每份图像不同的处理方法，得到每份图像相对应的背景图像；
(6)原图减去背景图像，对得到的图像提高对比度，二值化；
(7)计算每份液滴数量，也就是每份图像中目标的数量，相加得到整幅图的液滴数量；
上述步骤(3)中图像分割数的计算方法为：
式中F代表分割数，Width代表整幅图像宽度，Height代表整幅图像的高度，Q1代表设定的分割系数，S代表整幅图像时目标的平均面积。
2.如权利要求1所述的基于标准差的喷雾图像中喷雾液滴数量的获取方法，Q1的取值为Q1＝1000-1200。
3.如权利要求1所述的基于标准差的喷雾图像中喷雾液滴数量的获取方法，其特征在于上述步骤(5)中标准差比值不同时，使用的不同处理方法：当比值大于2时使用均值滤波；当比值小于1时使用增加对比度线性展宽，使用自动阈值分割。
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| 基于数字图像处理的燃油喷雾液滴测量的研究;张田昊;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（硕）工程科技II辑》;20060415(第4期);全文 * |
| 燃油发动机喷雾粒子尺寸测量及特性分析;杨森;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20120115(第1期);全文 * |
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