用mat-lab提取燃油喷雾图像粒子

赵超超，周爱东

（长安大学，陕西 西安 710064）



用mat-lab提取燃油喷雾图像粒子

赵超超，周爱东

（长安大学，陕西 西安 710064）

摘 要：燃油喷雾粒子的有效提取并建立粒子库，可快速地获取燃油喷雾雾化特性参数。文章通过matlab编程，对获取的喷雾图像先进行二值化，然后运用区域生长算法获取图像中的各个粒子，最后通过粒子最小包围矩形等相关编程获取粒子的长短轴大小，为粒子库的建立和扩充奠下基础。

关键词：matlab；区域生长；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

燃油喷雾特性的研究有利于提高发动机的动力性及经济性，当前最主要的研究方法是运用马尔文试验仪获取喷雾参数，但马尔文试验仪价格昂贵。运用matlab编程建立燃油喷雾粒子库，可以实现马尔文试验仪的作用，价格便宜，可以广泛推广。

1、区域生长

区域生长的主要原理就是：给定一个点的像素和阈值，周围点的像素（一般为8联通）与该点的像素相减，若相减后的绝对值小于阈值，则这两点合并，若大于阈值，则舍弃。

用matlab编写的区域生长算法函数：

[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;

%判断一点是否符合条件，符合条件则添加，%在原图像上把符合的点去除。

其中输入I是原喷雾图像，输出J是粒子图像，H是去除J粒子的喷雾图像。

获取粒子图像的主要程序：

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

Ibw=H;

B=bwboundaries(J);

[l,d]=bwlabel(J,8); %标记BW每个连通区域的标签：s=regionprops(l,'BoundingBox','Image'); %标注矩阵l中包含相应区域的最小矩形及区域的重心位置。

figure,imshow(s.Image);%显示提取的粒子；

figure subplot(221),imshow(R),title ('米粒图像');

subplot(222),imshow(I),title('米粒的二值图像');

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

下面用该程序处理matlab自带的米粒图像（形象直观）：

图1　程序运行结果图

2、粒子信息的获取

粒子提取后，需要获取它的大小信息以便存入粒子库及相应的匹配工作。对于喷雾图像的粒子，其形状及其不均匀，是圆非圆，我们假设它们的形状均为椭圆，经研究这样获取的粒子信息的误差最小。粒子信息也就是粒子等效的椭圆的长短轴大小。

我们首先得到包围粒子的最小矩形，求得矩形的长宽即是粒子的长短轴的大小。

主要程序：

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

%获取最小包围矩形A=area;

B=perimeter;

[w,h]=solve('w+h=B/2','w*h=A'); %解方程mm=max(eval (w));%获取长轴的大小。

nn=min(eval(w));%获取短轴大小。

set(handles.edit1,'string',num2str(mm));%显示长轴大小set(handles.edit2,'string',num2str(nn));%显示短轴大小。

axes(handles.axes1);%设置当前轴。

line(rx,ry ,'Color','r','LineWidth',2); %画出包围粒子的最小矩形。

hold off;

由于粒子数较多，故只把米粒图像的前5个粒子的信息显示于下表1：

表1　粒子信息图

把提取的米粒在原图中标记出来，如图2：

图2　原图上提取的粒子的位置

3、结束语

经过上诉程序就可以把一张喷雾图像当中的粒子信息全部提取出来，省去了人工读取粒子长短轴的时间，有利于粒子库的建立。

参考文献

[1] 赵玉顺,发动机燃油喷雾图像处理技术及粒子库的完善,[硕士学士论文],陕西,长安大学,2014.

[2] 张铮,倪红霞,苑春苗,杨立红.精通Matlab数字图像处理与识别[M].北京:人民邮电出版社,2013.4:272-275.

中图分类号：U465.9

文献标识码：A

文章编号：1671-7988(2016)04-77-02

作者简介：赵超超，就读于长安大学。

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