图像处理的颗粒分析系统设计

资 源 简 介

图像处理的颗粒分析系统设计

详 情 说 明

图像处理的颗粒分析系统设计

颗粒分析系统广泛应用于材料科学、生物医学和环境监测等领域。该系统通过图像处理技术对颗粒样本进行自动化分析，主要包含以下核心模块：

图像预处理 采集到的原始颗粒图像通常包含噪声和背景干扰。首先采用高斯滤波或中值滤波降低高频噪声，同时保留颗粒边缘特征。对于光照不均的情况，可结合直方图均衡化增强对比度。

二值化分割 通过阈值算法（如Otsu法）将灰度图像转换为二值图像，区分颗粒与背景。此处需注意局部自适应阈值对非均匀光照的适应性优化，避免过度分割或粘连。

形态学处理 对二值图像进行开运算（先腐蚀后膨胀）可消除细小噪声点，闭运算则能填补颗粒内部空洞。针对粘连颗粒，可采用分水岭算法或距离变换进行分割，但需平衡过分割风险。

特征提取与统计 连通区域分析标记每个独立颗粒后，通过像素校准换算实际尺寸。关键指标包括：等效直径（基于面积）、长宽比、分布直方图等。可结合DBSCAN聚类剔除离群噪声点。

扩展思考：对于高密度粘连颗粒，可引入深度学习分割模型（如U-Net）提升准确率；动态场景下需设计背景差分算法处理运动模糊问题。