沥青混合料特征参数提取算法改进及实现

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1、沥青混合料特征参数提取算法改进及实现：采用数字图像处理技术对沥青混合料图像进行处理的主要目的是获取集料颗粒的特征参数，如周长、面积、圆形度等。而所有这些参数的获得都是在完成颗粒标号的基础上进行的，计算周长、绘制轮廓的时候用到了轮廓跟踪算法。本文主要对区域标记算法进行了改进，并介绍了轮廓跟踪算法、颗粒轮廓绘制的实现，以及颗粒特征参数的定义、计算方法。　　关键词：区域标记算法轮廓跟踪参数计算数据库　　　　1、引言　　对图像进行常规处理，包括预处理、图像边缘检测、图像分割、形态学处理之后的主要任务就是对颗粒进行分析，实现特征参数的提取与表达，如周长、面积、高度、宽度、圆形度、矩形度等，而所有

2、这些参数的获得都是在完成颗粒标号的基础上进行，计算周长、绘制轮廓的时候用到了轮廓跟踪算法。因此，本文对区域标记算法进行了改进，并介绍了轮廓跟踪算法、颗粒轮廓绘制的实现，以及颗粒特征参数的定义、计算方法。　　2、区域标记算法改进　　二值图像连通区域的标记是将图像中相互邻接的灰度值为1的像素集合提取出来，传统的连通区域标记方法通常要对图像执行二次扫描。首先逐行逐列扫描像素，判断像素之间的邻域关系，对属于同一连通区域的像素赋予相同的标号，实现连通标识。这种逐行逐列按次序扫描的结果，通常会出现同一连通区域的不同子区域被赋予了不同的标记号的现象。因此，需要执行第二次扫描消除重复的标记，合并属于同

3、一连通区域的子区域。传统方法的效率非常低，尤其是在重复性标记发生率高的情况下。因此，本文对区域标记算法进行了改进，改进后的算法描述如下：　　（1）对输入的二值图像施行逐行扫描，找到一个未标记区域的第一点，标记该点；　　（2）检查该点的八邻域点，用相同的标号标记满足连通性要求（即灰度值是1且尚未被标记的点），并接着检查该点的八邻域点，直到所有是该标号的像素点的八邻域都不再满足要求为止。这样，就完成了一个颗粒的标号；　　（3）接着扫描，再找到未标记区域的第一个点，将当前标号值加1作为新颗粒的标号，继续上面的过程，直到完成图像中所有颗粒的标号处理。　　对沥青混合料图像用上述算法将颗粒进行标号

4、，并用消息框输出标号最大值，即标记的颗粒总数，如图1示。　　3、轮廓跟踪　　一幅沥青混合料图像中的集料数量一般在百位或以上，而且很多颗粒的边缘粘连、不封闭，本文采用的数学形态学方法可以过滤掉大部分的细集料。对图像中尺寸较大的颗粒，采用边缘跟踪算法，可以得到这类颗粒的较准确的数据，提高参数估计的精度。　　要进行集料颗粒的外部形状分析，计算颗粒的参数，首先要获得颗粒的外部　　轮廓特征，本文采用的轮廓跟踪算法的基本思路是：先根据某些严格的“探测准则”找到目标物体边缘上的像素，再根据这些像素的某些特征用一定的“跟踪准则”找出目标物体上的其他像素。　　首先要找到第一个边界像素点，“探测准则”是：

5、按照从左到右，从下到上的顺序搜索，找到的第一个灰度值为1的像素点一定是最左下方的边界点，以这个边界点起始，搜索以边界起始点为中心的z邻域。假设已经沿顺时针方向环绕整个图像一圈找到了所有的边界点。由于边界是连续的，所以每一个边界点都可以用这个边界点对前一个边界点所张的角度来表示。因此可以使用下面的“跟踪准则”：从第一个边界点开始，定义初始的搜索方向为沿左上方，如果左上方的点是白色像素点，则为边界点，否则搜索方向顺时针旋转45°。这样一直到找到第一个白色像素点为止。然后把这个点作为新的边界点，在当前搜索方向的基础上逆时针旋转90°，继续用同样的方法继续搜索下一个边界点，直到返回最初的边界点

6、为止。颗粒周长的计算以及轮廓绘制的实现都是用的这个算法。　　4、参数计算　　4.1面积和周长　　面积可以简单的定义为目标边界所包围的像素点的数目，比如要计算标号值为3的颗粒的面积，就可以通过统计标号值为3的像素的个数求出。　　区域的周长即区域的边界长度，采用轮廓跟踪的方法，用边界的像素点个数来表示颗粒的周长。　　4.2高度和宽度　　当物体的边界已知时，用其外接矩形的尺寸来刻画它的基本形状是最简单的方法。为得到物体在坐标系方向上的外接矩形，只需找出物体分别在横、纵坐标方向上各自的最大和最小坐标值，就能得到外接矩形的长和宽，也就是集料颗粒的高度和宽度。　　4.3圆形度和形状因子　　圆形度用

7、来刻画物体边界的复杂程度，本文采用致密度来对集料颗粒的圆形度进行描述，圆形度就是周长的平方与面积的比。形状因子也能够描述目标形状与圆接近的程度,越接近圆形，其值越大。　　对沥青混合料图像中颗粒进行参数计算，得到的结果在数据库中存储和显示。　　结论　　本文对区域标记算法进行了改进，实验表明，改进后的算法比原有的算法更容易实现，且有更高的效率；文中还对轮廓跟踪算法进行了细致、深入的介绍，并给出了沥青混合料参数的计算公式，用数据库技术实现了最后结果的