图像识别中颗粒形状表征方法的研究
第２５卷第１期安徽理工大学学报（自然科学版）
Ｖ０１．２５Ｎｏ．１
２００５年３月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｊｕ如ｖｅｒｓｉｔｙｏｆｓｃｊｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅ）
Ｍａｒ．２００５
图像识别中颗粒形状表征方法的研究
王勇１，杨公训１，路迈西２
（１．中国矿业大学机电与信息工程学院，北京１０００８３；２．中国矿业大学化学与环境工程学院，北京１０００８３）
摘要：针对图像识别中颗粒形状表征方法的问题，采用图像处理技术，提取出颗粒形状特征参数一形状系数，计算结果表明：利用该参数可以识别颗粒的形状特征及类型，并为在线测量和识别颗粒提供了依据。
关键词：颗粒；形状系数；图像处理；识别中图分类号：ＴＰ７５１
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２—１０９８（２００５）０１一００２７一０３
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ＫｅｙｗＯｒｄｓ：ｇｒａｉｎ；ｓｈａｐｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓ；ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
引言
像，测量颗粒的大小和形状，为在线测量和自动识
别提出了一种新的方法。
颗粒的几何特征主要包括颗粒的大小、外形、在图像处理与识别中，首先寻找图像中物体颗表面积等，其中颗粒的形状对其行为，如它在介粒的边界，然后再进行几何尺寸特征测量，如周长、
质中的运动速度、界面化学性质、流动特性等都面积、最大半径、角、孔等。而通过物体颗粒的形状
有重要的影响。在描述颗粒形状方面，目前较为常特征分析，可将它们从其它物体中区分出来，形状用的是根据颗粒的两个基本几何特征（面积Ｓ和体特征可以独立地或与尺寸测量结合使用。常用的形积ｙ）导出的形状系数［１ｆ，形状系数主要有三类：①状参数有短形度、圆形度、不变矩等。在实际测量面积形状系数；②体积形状系数；③比表面形状系中，使用较多的是圆形度［２］，它反映了被测量边界数。
的复杂程度。
无论使用哪种定义，都涉及到颗粒表面积的测ｆ一户２／４兀Ａ
（１）
定，但颗粒表面积的测量技术发展缓慢。近年来，运式中：Ｐ为周长；Ａ为面积
用计算机图像处理技术，将三维颗粒变为二维图
收稿日期：２００４—１２一０２
基金项目：国家自然科学基金资助项目（５９９７４０３２）；博士点基金资助项目（１９９９０２９０１１）
作者简介：王勇（１９７２一），男。安徽淮北人，工学博士，从事嵌入式系统和图像处理与识别方面的研究。
万
方数据２７
安徽理工大学学报（自然科学版）
第２５卷
１
图象测量中圆形度存在的问题
２形状系数的定义及意义
采用式（１）计算物体的圆形度，在理论上，相
研究发现，在规则图形中，圆的拐角最多，其周
同的形状应具有相同的圆形度，与物体的面积大小长的测量中误差最大，所以选择圆形作为标准。首
无关，且其值应大于等于１。而笔者在图像自动测量先通过人工模拟的方法，生成包含不同大小的标准
与识别中采用式（１）时，却发现同形状物体的圆形度
圆形位图，利用常规图像测量的方法自动计算出各随着面积的变化而变化，即使是圆形，计算出来的圆
自的面积和周长，然后绘制出标准圆的周长与面积
形度也不是１，并且其值有大于１的情况。分析其原
的散点图（见图２），并建立回归方程
因，主要由常规图像测量中，对面积和周长的定义方ｙ—Ｏ．１００５２２一Ｏ．０６３１９ｚ＋１５．２３８３６（２）
法而产生的，即面积是指对分割出来的物体区内象则新的形状特征参数一形状系数（Ｆ）定义为：素的数目之和，周长是指围绕物体所有外边界象素Ｆ—Ａ，／Ａ，
（３）
的数目（见图１），边长为６个象素的正方形，按图像式中：Ｆ为形状系数；Ａ，为由式１计算的同周长的
计算其面积为３６，周长为２０，而几何学计算的面积为
圆面积；Ａ，为实际测量的物体面积；
３６，周长为２４，可见两种方法计算出来的周长并不相
按式（２）、式（３）计算了一批不同面积不同形状等，同理其它形状图形也有相似的现象，并且图形的物体的形状系数列于表１中。
表１常见形状计算结果统计表
问题，如在计算实际周长时，对拐角的轮廓点加√２
图１面积和周长测量算法
醛暄
分析表１可得：
（１）由于同周长时圆的面积最大，该形状系数应
该小于等于１。越接近于１，说明形状越接近于圆形；
（２）椭圆的长短轴和长方形的长宽相差越大，
则其形状系数越小；
周长
（３）由同一形状不同面积的物体形状系数很图２标准圆的面积与周长的回归方程
接近，均方差较低，说明相同形状物体的形状系数
万 ２８方数据
拐角越多，两者周长的误差越大。许多学者已发现此
来较正［３］。本文作者提出一个简单实用的方法，即采用形状系数来表征物体的形状特性。
第１期王勇，等：图像识别中颗粒形状表征方法的研究
与其大小无关；
由此可见，图像测量与识别中可以采用该形状
系数来识别不同形状的物体。
３计算实例
３．１图像的预处理及面积和周长的测量
在图像测量与识别中，先要对图像进行一些预处理，预处理包括：图像的增强、去噪；再对图像进行阈值分割，并二值化，使物体与背景分开；然后对二值图像进行膨胀、收缩、清除独立点及孔洞填充等，以方便图像的测量；最后进行图像中物体的自动测量与识别。
采用扫描标号法［４］对图像中互不连通的物体进行标号，在同一物体中所有的象素标号是一致
的。对图像进行标号后，便可获得物体的个数，然后
再对各个物体的面积进行测量，其方法是对相同标号的点进行累加，得到每个物体的象素点总和。在进行物体周长测量之前，首先要抽出各物体的区域边界，采用全图检测法，对整幅图像从左到右、从上
到下进行检测，若相邻两点的象素值为１和ｏ，则对
值为１的点进行标记后保留，其余的点清除。累计
通过数码相机采集了苟岐子颗粒和绿豆颗粒的图像（见图３，图４），然后采用上述的处理方法，计算出图中每个颗粒的周长，面积，形状系数，形状系数分布结果如表２所示。从表２中可以看出，苟岐子颗粒的形状系数多集中在ｏ．８左右，说明其形状接近于长短轴比为１：２的椭圆形，绿豆颗粒的形状系数在ｏ．９～１之间占７３．３４％，加权平均形状系数为
ｏ．９２，说明其形状基本接近圆形。
图３处理后的苟岐子颗粒图像
万
方数据图４处理后的绿豆颗粒图像
表２形状系数分布
分布比率（％）
形状系数——————————■—＝
绿豆苟岐子
（１）形状系数Ｆ的范围小于等于１，越接近于
（２）形状系数越小，说明物体越呈长条形；（３）相同形状物体的形状系数很接近，且与其
（４）通过实例计算可以看出，利用图像处理技
工业出版社，１９９２．Ｋｅｎｎｅｔｈ
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子工业出版社，１９９８．
大学学报（自然科学版），２０００，２０（９）：１５一１８．Ｂａｓｉｃ６图像处理开发与实例［Ｍ］．北
京：电子工业出版社，２０００．
２９
１，说明形状越接近圆形；
大小无关；
术，测量图像中物体的形状系数可以识别物体颗粒的形状及类型，在实际应用中，可以根据计算结果了解物体颗粒的形状分布规律及特性，为工业在线
分析提供重要的参数。参考文献：
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［２］
［３］李毅．粉体颗粒形貌特征的提取与识别技术［Ｊ］．重庆
［４］李兰友．Ｖｉｓｕａｌ
图像识别中颗粒形状表征方法的研究
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
王勇， 杨公训， 路迈西， WANG Yong， YANG Gong-Xun， LU Mai-xi
王勇,杨公训,WANG Yong,YANG Gong-Xun(中国矿业大学机电与信息工程学院,北京,100083)， 路迈西,LU Mai-xi(中国矿业大学化学与环境工程学院,北京,100083)安徽理工大学学报（自然科学版）
JOURNAL OF ANHUI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)2005,25(1)21次
参考文献(4条)
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引用本文格式：王勇. 杨公训. 路迈西. WANG Yong. YANG Gong-Xun. LU Mai-xi 图像识别中颗粒形状表征方法的研究[期刊论文]-安徽理工大学学报（自然科学版） 2005(1)