趙超超，周愛東

（長安大學，陜西 西安 710064）

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用mat-lab提取燃油噴霧圖像粒子

趙超超，周愛東

（長安大學，陜西 西安 710064）

摘 要：燃油噴霧粒子的有效提取并建立粒子庫，可快速地獲取燃油噴霧霧化特性參數。文章通過matlab編程，對獲取的噴霧圖像先進行二值化，然后運用區(qū)域生長算法獲取圖像中的各個粒子，最后通過粒子最小包圍矩形等相關編程獲取粒子的長短軸大小，為粒子庫的建立和擴充奠下基礎。

關鍵詞：matlab；區(qū)域生長；粒子

10.16638/j.cnki.1671-7988.2016.04.026

CLC NO.: U465.9Document Code: AArticle ID: 1671-7988(2016)04-77-02

前言

燃油噴霧特性的研究有利于提高發(fā)動機的動力性及經濟性，當前最主要的研究方法是運用馬爾文試驗儀獲取噴霧參數，但馬爾文試驗儀價格昂貴。運用matlab編程建立燃油噴霧粒子庫，可以實現馬爾文試驗儀的作用，價格便宜，可以廣泛推廣。

1、區(qū)域生長

區(qū)域生長的主要原理就是：給定一個點的像素和閾值，周圍點的像素（一般為8聯通）與該點的像素相減，若相減后的絕對值小于閾值，則這兩點合并，若大于閾值，則舍棄。

用matlab編寫的區(qū)域生長算法函數：

[J,H] = regionGrow(I,x,y)的主要程序如下：

if J(i+u,j+v)==0 & abs(I(i+u,j+v)-seed)<=threshold& 1/(1+1/15*abs(I(i+u,j+v)-seed))>0.8J(i+u,j+v)=1;H(i+u,j+v)=0;

%判斷一點是否符合條件，符合條件則添加，%在原圖像上把符合的點去除。

其中輸入I是原噴霧圖像，輸出J是粒子圖像，H是去除J粒子的噴霧圖像。

獲取粒子圖像的主要程序：

[J,H] = regionGrow(Ibw,x,y);

Ibw=H;

B=bwboundaries(J);

[l,d]=bwlabel(J,8); %標記BW每個連通區(qū)域的標簽：s=regionprops(l,'BoundingBox','Image'); %標注矩陣l中包含相應區(qū)域的最小矩形及區(qū)域的重心位置。

figure,imshow(s.Image);%顯示提取的粒子；

figure subplot(221),imshow(R),title ('米粒圖像');

subplot(222),imshow(I),title('米粒的二值圖像');

subplot(223),imshow(J),title('粒子圖像')，hold on，plot(y,x,'r+')，hold off; subplot(224),imshow(H),title('去除粒子后的圖像'),hold on,plot(y,x,'r+'),hold off;

下面用該程序處理matlab自帶的米粒圖像（形象直觀）：

圖1　程序運行結果圖

2、粒子信息的獲取

粒子提取后，需要獲取它的大小信息以便存入粒子庫及相應的匹配工作。對于噴霧圖像的粒子，其形狀及其不均勻，是圓非圓，我們假設它們的形狀均為橢圓，經研究這樣獲取的粒子信息的誤差最小。粒子信息也就是粒子等效的橢圓的長短軸大小。

我們首先得到包圍粒子的最小矩形，求得矩形的長寬即是粒子的長短軸的大小。

主要程序：

[rx,ry,area,perimeter]=minboundrect(boundary(:,2),bounda ry(:,1));

%獲取最小包圍矩形A=area;

B=perimeter;

[w,h]=solve('w+h=B/2','w*h=A'); %解方程mm=max(eval (w));%獲取長軸的大小。

nn=min(eval(w));%獲取短軸大小。

set(handles.edit1,'string',num2str(mm));%顯示長軸大小set(handles.edit2,'string',num2str(nn));%顯示短軸大小。

axes(handles.axes1);%設置當前軸。

line(rx,ry ,'Color','r','LineWidth',2); %畫出包圍粒子的最小矩形。

hold off;

由于粒子數較多，故只把米粒圖像的前5個粒子的信息顯示于下表1：

表1　粒子信息圖

把提取的米粒在原圖中標記出來，如圖2：

圖2　原圖上提取的粒子的位置

3、結束語

經過上訴程序就可以把一張噴霧圖像當中的粒子信息全部提取出來，省去了人工讀取粒子長短軸的時間，有利于粒子庫的建立。

參考文獻

[1] 趙玉順,發(fā)動機燃油噴霧圖像處理技術及粒子庫的完善,[碩士學士論文],陜西,長安大學,2014.

[2] 張錚,倪紅霞,苑春苗,楊立紅.精通Matlab數字圖像處理與識別[M].北京:人民郵電出版社,2013.4:272-275.

中圖分類號：U465.9

文獻標識碼：A

文章編號：1671-7988(2016)04-77-02

作者簡介：趙超超，就讀于長安大學。

Using MAT-LAB to Extract Fuel Spray Image Particles

Zhao Chaochao, Zhou Aidong
( Chang’an University, Shaanxi Xi’an 710064 )

Abstract:Effective extraction of fuel spray particles and the establishment of the particle library, can quickly get the fuel spray atomization characteristic parameters. Based on Matlab,getthe binary images of the atomization image, use the region growing method to obtain the image of each particle, use the particle minimum bounding rectangleto get the particle length of long and short axis.

Keywords:matlab; region growing method; particle