气泡matlab.docx

一：问题描述
在一幅包含气泡的图像中，求出气泡面积占图像总面积的比例，并求出可分辨气泡的个数。（11.24 P562）
二：例子分析

针对上面的彩色图片，想到的方式是先转换成二值图像，然后进行边缘检测，在进行圆形填充，这样可以求出面积比例，最大的难度在气泡重叠的部分处理上，我想到的是要进行腐蚀处理，虽然结果并不精确，但也准确度还算可以。
三：matlab实现

I=imread('c:\Users\张达\Desktop\气泡.png')
i=rgb2gray(I)%将图片转换成灰度图像
figure
subplot(231)
imshow(i)
title('灰度图像')
[m,n]=size(i)%求出图片的长宽
threshold=graythresh(i)%设立二值图像的阈值
bw=im2bw(i,threshold)%转换成二值图像
bw2=bwperim(bw,8)%按八连通求出图片的边缘
bw2=bwareaopen(bw2,10)%去除小于10个像素的单元 等于是排除了杂质
subplot(232)
imshow(bw2)
title('去除杂质后的二值图像')
%此处是为了避免出现右图所示的情况，先膨胀再填充 可保证气泡填满，最后进行腐蚀得到最终准确结果。
se=strel('disk',5)%设定半径为5的结构元素
bw3=imdilate(bw2,se)%先进行膨胀处理
subplot(233)
imshow(bw3)
title('膨胀处理后的二值图像')
bw4=imfill(bw3,'hole')%再进行填充处理
subplot(234)
imshow(bw4)
title('填充处理后的二值图像')
bw=imerode(bw4,se)%最后进行腐蚀处理，得到了气泡准确的二值图像
subplot(235)
imshow(bw)
title('腐蚀处理后准确的二值图像')

a=sum(bw(:))./(m*n) %通过计算二值图像像素值和与图像像素个数总和得到比例

c=0%设定初始的气泡个数
for counter=3:100%设定循环，从半径为3开始的形状元素
se2=strel('disk',counter)
bw=imerode(bw,se2)%腐蚀操作，尽量还原出重叠部分的气泡
[b,l]=bwboundaries(bw,'noholes')%l返回的是标签矩阵，
if max(l(:))>=c %对每次求出l中的最大元素值，即气泡的个数。
c=max(l(:))
else
return
end
subplot(236)
imshow(label2rgb(l,@jet,[0.5 0.5 0.5]))
title('腐蚀到阈值时形成的图像')
end

这样就求出了占面积比为0.3868，个数为10个(实际上是13个）
四：存在的问题
1：运算不够快，共花费了15秒左右的时间，矩阵运算量比较大，还有针对求气泡个数，没有想到更好的优化算法，如果将counter=3:100更改为counter=3:2:100（即步长拉大） 会有一定的时间提升，并且能够保证准确度。
2：对于气泡重叠部分的处理，理想化的比较多，若重叠部分比较多，或者重叠部分占气泡比比较大时，会存在较大误差。
五：更多例子
1：下图所示：占比0.3512，个数是10（正确是11）

2

2：下图所示 占比是0.0999 个数是43（正确是46）
中间底部最大的气泡填充后依旧有缺口，这是膨胀的结构元素不够大导致的。