CN110415257B - 一种气液两相流重叠气泡图像分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种气液两相流重叠气泡图像重构方法，包括以下步骤：获取气液两相流场中气泡的原始图像；提取出原始图像中重叠气泡轮廓，拟合得到连续边界；根据拟合得到的连续边界，寻找凹点群；在凹点群中，根据凹点匹配条件对凹点进行匹配得到作为分割路径的两个凹点；按照得到的分割路径对重叠气泡进行分割；将分割后的气泡图像拟合成圆形。本发明重构方法能够快速的将重叠气泡分割开，在计算气泡尺寸参数提高了精度，进一步处理得到两相流场的气泡群尺寸分布、含气率等参数。

Description

一种气液两相流重叠气泡图像分割方法

技术领域

本发明属于气液两相流动测量技术领域，具体来说涉及一种气液两相流重叠气泡图像分割方法。

背景技术

气液两相流动作为两相流中一种常见的流动形式，广泛存在于化工、能源、环保和轻工业等行业中。随着科学技术的进步，气液两相流在科学研究、环境保护、工业生产及人类生活中日益重要。气泡作为气液两相流中的分散相，其参数是表征气液两相流动的重要参数之一。气泡的测量，有助于进一步理解气液两相流的内部流动机理，也有助于揭示两相系统内部动量、质量和能量传递规律，最终对于指导两相流实验系统的设计、两相流设备的运行优化和有效控制各种化学反应过程产生重要意义。因此，气泡测量是两相流研究的一个重要课题。鼓泡塔反应器是作为分散相的气体以气泡的形式进入连续的液相中的一种反应器，具有结构简单、混合性能佳、传质传热性能好等优点。在石油化工过程中，气液鼓泡塔反应器得到了广泛应用，例如残油的加氢与裂解、气体吸收、废气废水处理、脱硫等。在鼓泡床反应器中，气液两相流的加入，有利于加快装置中反应物的混合速度，并且增强反应装置中热量的传递与交换，有利于加快化学反应速度，实现反应效率的提高。在鼓泡塔反应器中，气液两相之间的接触情况直接决定了反应效果，含气率和气泡尺寸等决定了反应器的体积、流型、气液相接触面积以及相间传质传热，进而影响整个反应的速率。因此，对鼓泡塔反应器内气泡尺寸参数的测量显得尤为重要。

在该领域，近年来出现了不少基于数字图像处理方法的参数测量方法，然而在两相流图像中，相互粘连重叠的气泡往往会呈现出形态各异的复杂形态，精确合理地分割出气泡十分困难。因此，想要实现气泡尺寸分布的精确检测，找到一种有效可行的分割算法，是一个重要且具有一定难度的任务。许多学者对粘连颗粒图像分割问题进行了研究，现有的分割重叠对象的方法主要可以分为三大类：分水岭算法、形态学算法和基于凹点匹配的算法。分水岭算法通过对不同区域设置标记,循环标记的最终结果形成分水岭，进行分割和提取纹理信息，该方法能够较好地保持气泡的形状特征，处理速度快，但是存在过度分割的情况，结果有较大误差。形态学算法将原图与背景作差得到中心亮点，然后对亮点进行重复加厚得到气泡的分割图像,该算法对于粘连颗粒体积相差很大的情况不能准确地进行分割。凹点匹配算法通过寻找边缘凹陷信息的凹点并进行匹配连接，对复杂的重叠目标分离效果较理想。现有的凹点匹配算法也存在一些问题：(1)基于轮廓曲率变换算法得到的凹点群对轮廓曲线的局部变化和噪声影响敏感，易将噪声识别为假凹点。(2)重叠情况比较复杂的情况下，气泡轮廓上的凹点往往会出现错误匹配。(3)现有的气泡轮廓算法重构一般通过将凹点简单两两相连得到气泡分割线，分割的气泡并不能反映气泡重叠部分的轮廓信息。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于曲率计算与圆周拟合的气液两相流重叠气泡图像分割方法。

本发明的目的是通过下述技术方案予以实现的。

一种气液两相流重叠气泡图像分割方法，包括以下步骤：

获取气液两相流场中气泡的原始图像；

提取出原始图像中重叠气泡轮廓，拟合得到连续的边界；

根据拟合得到的连续边界，寻找凹点群；

在凹点群中，根据凹点匹配条件对凹点进行匹配得到作为分割路径的两个凹点；

按照得到的分割路径对重叠气泡进行分割；

将分割后的气泡图像拟合成圆形。

所述凹点匹配条件包括：

凹点与匹配的凹点之间的距离最短；

同一组凹点不能从属于相同的区域；

选取的分割线需要满足d<p/π，其中d为两个凹点之间的距离，p为气泡轮廓周长。

传统凹点检测图像分割方法存在以下问题：通过曲率尺度空间算法得到的凹点对局部变化和噪声高度敏感，同时高斯平滑尺度的选择影响一些薄弱四点和假凹点的检测性能。通过计算得出的候选凹点一般为凹点群，需进一步迸行凹点筛选得出分割点。凹点识别过程结束后，重叠气泡的轮廓重构也至关重要，重构精度的好坏直接影响后续气泡尺寸大小的判断。而现有的普通连接两两凹得到的分割线不能真实反映重叠部分的轮廓信息

本发明的一种气液两相流重叠气泡图像分割方法，是建立在K余弦曲率算法计算气泡轮廓边界的曲率和圆周拟合重构算法的基础之上的，同时运用最小二乘圆周拟合算法重构重叠部分轮廓，还原度较高。K余弦曲率算法能够准确定位出凹点的位置，并剔除薄弱凹点和假凹点。通过最小二乘圆周拟合将重叠气泡遮挡部分轮廓进行重构，便于后续对单个气泡进行分析。与传统的分割算法相比，不仅分割质量较好，准确率高，同时具有较好地抗噪声能力，重构还原度较高，解决了目前重叠气泡分割提取和轮廓重构问题，为进一步研究气泡流动过程奠定了基础。主要可运用于有关化工厂基于可视化信息处理中,也可以用于相关的实验室分析软件系统中。

附图说明

图1气泡图像处理流程图。

图2图像采集装置示意图。

图3气泡原始图像。

图4是图3的A部放大示意图；

图5是图3的B部放大示意图；

图6是图3的C部放大示意图；

图7差影法去除背景图像。

图8二值化图像。

图9孔洞填充图像。

图10边缘检测结果图像。

图11前继点、后继点与余弦曲率图。

图12图像凹点搜寻结果图。

图13气泡分割结果图。

图14气泡轮廓圆周计算结果图。

图15是图14的D部放大示意图；

图16是圆周拟合后的结构图；

图17气泡轮廓重构结果图。

图18气泡尺寸分布图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明。应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改落于本申请所附权利要求所限定的范围。本实施例中相机采用PhantomMiro M310高速摄像机。

本发明一种气液两相流重叠气泡轮廓重构算法，包括以下步骤，如图1所示：

步骤一：利用高速相机拍摄气液两相流场，系统布置如图2所示，包括摄像系统和流体控制系统两部分。实验以空气作为气相，水为液相。流体控制系统由气泵、转子流量计以及定制测试管道组成。压缩空气经过转子流量计流入透明测试管道。其中，气体流量由LZB-6WB玻璃转子流量计进行控制。实验测试管道采用一个高1.8m，直径25cm的圆柱体有机玻璃容器，其中底部壁面厚度和侧壁面厚度均为8mm。连接高速相机与计算机，以管内气泡为拍摄对象，将拍摄区域的中间截面置于镜头的工作距离处。光源采用背光照射的方式照亮流场，调节照明光源与待测区域的距离，可改变电压大小以调节电源的强度，使背景光均匀。进行拍摄，分别采集了不同测试管道中不同试验工况下产生的气泡图片，为了便于统计，每种工况下采集的照片数不少于2000张，每张照片的曝光时间为2ms，可以避免气泡浮升造成的模糊，相邻两张照片的采集时间间隔为0.2s，以保证每一张相邻照片代表单独的样本。得到气泡原始图像如图3所示。

步骤二：

2.1图像灰度化。灰度化处理是将原有的彩色图像变化为灰度图像的过程。彩色图像由R、G、B三个分量决定颜色的分布于范围，而灰色图像的R、G、B数值相同，可以减小后续图像处理计算量。本文采用MATLAB中的rgb2gray函数，将彩色原图转化为灰度图像。

2.2差影法去除背景，如图7所示。在拍摄过程中，图像不仅包括目标气泡，还可能包含多余的背景噪声，这种噪声无法通过滤波处理去除。此处可通过气泡图像与背景图像的减法运算有效消除背景噪声的影响，具体为两幅图像对应坐标像素点上的灰度值之差。

2.3图像二值化，如图8所示。为了将气泡从背景区域分离出来，采用阈值化方法将气泡部分的灰度值转换为1，背景区域的灰度值转换为0。阈值分割的主要思路是利用气泡区域与背景区域灰度特性的不同，将图像分成两类不同灰度级别的区域组合，选取合适的阈值，确定像素点为气泡区域或是背景区域。本文采用大津法实现图像二值化。

2.4孔洞填充，如图9所示。拍摄过程中由于光线的问题，气泡中心区域与背景区域像素值接近，二值化处理时会出现气泡中心区域灰度值小于阈值从而被识别成背景的现象，此时气泡中心处可能会出现“孔洞”。由于后续过程需统计气泡面积等参数，需对二值图像进行填充处理，以便能精确地提取所需信息。

步骤三：提取出重叠气泡轮廓，利用Canny边缘检测对经过以上步骤处理的二值图像进行处理，获得图像中各重叠区域的边界，边界点轮廓经常出现断裂的情况，因此用三次样条对边界进行拟合，得到连续的边界，如图10所示。

步骤四：

4.1在气泡图像轮廓边界上，计算出每个目标联通区域的边界曲率，拐点即气泡轮廓曲线上曲率的极大值点，数字曲线由于其离散特性，不能直接由数学上的定义计算曲率值，一般采用离散曲率计算公式来计算出曲线上个点的曲率大小。本文采用K余弦曲率算法计算气泡轮廓各点曲率，从而找出拐点位置。该算法的实现过程为:假设曲线上存在一点P_i(x₁,y₁)，如图8所示，在该点前后距离m个像素点的坐标分别是P_i-m(x₀,y₀)和P_i+m(x₂,y₂)，令P_i与P_i-m、P_i+m形成的向量分别为：

α_i(m)＝(x_i-x_i-m,y_i-y_i-m)

β_i(m)＝(x_i-x_i+m,y_i-y_i+m)

两向量形成的夹角余弦值为：

在P_i两侧计算曲线上所有点与P_i形成的向量夹角余弦值进行比较，找出余弦值最大的夹角，记录当前的M值。曲率的极大值点处的余弦值也为极大值点，设定余弦值的阈值C_T，余弦值大于C_T的点即曲率的极大值点，即轮廓曲线上的拐点。由此便完成了拐点的搜寻，搜寻结果如图11所示。

根据拐点P_i(x₁,y₁)与前继点P_i-m(x₀,y₀)和后继点P_i+m(x₂,y₂)围成一个矢量三角形，此三角形的面积S_i为：

本文中的轮廓点坐标按逆时针存储，若拐点P_i与前继点、后继点围成的三角形面积S_i＜0那么该点为凹点；若拐点P_i与前继点、后继点围成的三角形面积S_i＞0，那么该点为凸点。

遍历搜寻得到的所有拐点，提取所有的凹点并按序存放到数组集之中。

4.2凹点检测结束之后，需要对凹点进行匹配并选择分割路径，本申请设置三个匹配准则：

(1)分割线长度最短准则：凹点与匹配的凹点之间的距离最短；

(2)凹点不同区域准则：同一组凹点不能从属于相同的区域；

(3)优弧选取准则：保证一组凹点划分的目标轮廓线是优弧，两个凹点之间的距离(即弦长)为d，目标周长为p，选取的分割线需要满足d<p/π。

根据上述三条分割准则，成功将图12中的凹点进行匹配，匹配结果如图12所示，以分割线长度最短准则为基础，令任一凹点为起点，按照逆时针方向与匹配的凹点相连接，重叠气泡能够粗略地分割出来，如图13所示。

步骤六：分割后得到的气泡并不是完整的气泡，为了补偿重叠部分的面积，实现气泡轮廓的重构，利用基于最小二乘法的圆周插值拟合算法进行圆周轮廓重构。最小二乘圆拟合方法是一种基于统计的检测方法，即便是图像中圆形目标受光照强度不均等因素的影响而产生边缘缺失，也不会影响圆心的定位和半径的检测，若边缘定位精确轮廓清晰，最小二乘法可实现亚像素级别的精确拟合定位。拟合圆曲线的公式推导过程如下：

令拟合的圆周曲线方程为：

R²＝(x-A)²+(y-B)²

方程展开得到：

R²＝x²-2Ax+A²+y²-2By+B²

令a＝-2A，b＝-2B，c＝A²+B²-R²，可得圆周曲线方程的另一种形式：

x²+y²+ax+by+c＝0

求出参数a、b、c,可以求得圆心坐标与半径的参数：

如图10所示，假设轮廓曲线上存在一个点D(x_i,y_i)，这个点到圆心的距离为d_i，则

点D到圆心的距离与半径的平方差为

令Q(a,b,c)为δ_i的平方和，则

求出参数a、b、c使得Q(a,b,c)最小。

对于图14中的气泡分割图像，根据分割区域的中心坐标顺时针排序，利用最小二乘法分别对单个气泡进行圆周拟合，分别计算出每个气泡的圆心坐标与半径，计算结果如图16所示。以计算的单个气泡的圆心为原点，以R为半径进行圆周拟合进行运算，得到曲线轮廓，得到重叠气泡的重构轮廓曲线。气泡轮廓重构的最终结果如图17所示，气泡轮廓得到了较好地重构，为后续气泡参数提取打好基础。

步骤五：

得到气泡的分割图像，分别将其转换为标注矩阵，标注矩阵中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：标注矩阵中等于整数1的元素对应区域1；标注矩阵中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。标记图像。后测量标注矩阵中每一个标注区域的一系列属性，从而得到气泡的等效直径。气泡等效直径的定义为：

式中，d为气泡的像素直径；A为气泡的像素面积。

气泡的实际测量直径d_s可以由下式计算得到：

d_s＝d×p

式中，p为每个像素所代表的实际大小，通过标定得到。

由于处理完的气泡图像的气泡图像的基本单位是像素，而实际测量中要求气泡测量参数是几何长度单位，所以需要对图像的像素进行标定。像素的标定过程如下，首先，在气泡图像拍摄完成后，保持实验仪器的位置不变，特别是高速相机与测试管道的距离保持不变。然后选择透明标定物，如透明直尺或其他已知几何尺寸的物体作为测量对象。在保持高速相机拍摄参数不变的前提下，将透明直尺置于测试管道中拍摄图片。在图片中每隔1cm选取一个像素点，计算该标定物体成像中几何尺寸a对应的像素个数n，通过公式p＝a/n，获取测量系统实验工况下，图像中单位像素所代表的实际尺寸p。标定后得到气泡尺寸参数的分布，如图18所示。

Claims (6)

1.一种气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取气液两相流场中气泡的原始图像；

提取出原始图像中重叠气泡轮廓，拟合得到连续边界；

根据拟合得到的连续边界，寻找凹点群；

在凹点群中，根据凹点匹配条件对凹点进行匹配得到作为分割路径的两个凹点；

按照得到的分割路径对重叠气泡进行分割；

将分割后的气泡图像拟合成圆形；

将分割后的气泡图像拟合成圆形的方法为：

根据轮廓曲线上存在一个点D(x_i,y_i)，计算这个点到圆心(A,B)的距离d_i：

根计算点D到圆心的距离与半径的平方差δ_i：

令Q(a,b,c)为δ_i的平方和；根据使得Q(a,b,c)最小，求出参数a、b、c，其中，Q(a,b,c)为：

根据求出的参数a、b、c，得到圆心坐标(A,B)与半径R的参数：

2.根据权利要求1所述的气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于：在根据凹点匹配条件对凹点进行匹配得到作为分割路径的两个凹点中，所述凹点匹配条件包括：

凹点与匹配的凹点之间的距离最短；

同一组凹点不能从属于相同的区域；

选取的分割线需要满足d<p/π，其中d为两个凹点之间的距离，p为气泡轮廓周长。

3.根据权利要求1所述的气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于：所述提取出原始图像中重叠气泡轮廓，拟合得到连续的边界，具体包括；

对采集的原始图像进行预处理，包括图像灰度化、差影法去除背景、图像二值化、孔洞填充；

提取出重叠气泡轮廓，利用Canny边缘检测对经过预处理的二值图像进行处理，获得图像中各重叠区域的边界；

用三次样条对获得的边界进行拟合，得到连续边界。

4.根据权利要求1所述的气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于：根据拟合得到的连续边界寻找凹点群的具体方法是：采用链码跟踪方法计算连续边界的曲率，根据曲率的局部极大值点寻找凹点群。

5.根据权利要求4所述的气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于：采用K余弦曲率算法计算气泡轮廓各点曲率，从而找出构成凹点群的各个拐点位置。

6.根据权利要求5所述的气液两相流重叠气泡图像重构方法，其特征在于：采用K余弦曲率算法找出各个拐点位置具体方法如下：

假设曲线上存在一点P_i(x₁,y₁)，在该点前后距离m个像素点的坐标分别是P_i-m(x₀,y₀)和P_i+m(x₂,y₂)，令P_i与P_i-m、P_i+m形成的向量分别为：

α_i(m)＝(x_i-x_i-m,y_i-y_i-m)

β_i(m)＝(x_i-x_i+m,y_i-y_i+m)

两向量形成的夹角余弦值为：

在P_i两侧计算曲线上所有点与P_i形成的向量夹角余弦值进行比较，找出余弦值最大的夹角，记录当前的M值；

曲率的极大值点处的余弦值也为极大值点，设定余弦值的阈值C_T，余弦值大于C_T的点即曲率的极大值点，即轮廓曲线上的拐点；

根据拐点P_i(x₁,y₁)与前继点P_i-m(x₀,y₀)和后继点P_i+m(x₂,y₂)围成一个矢量三角形，此三角形的面积S_i为：

轮廓点坐标按逆时针存储，若拐点P_i与前继点、后继点围成的三角形面积S_i＜0那么该点为凹点；若拐点P_i与前继点、后继点围成的三角形面积S_i＞0，那么该点为凸点；遍历搜寻得到的所有拐点，提取所有的凹点并按序存放到数组集之中。