Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси
В статье рассматриваются особенности разработанной методики обработки изображений взвешенного в воде вещества донных осадков с целью определения его некоторых гранулометрических характеристик и концентрации. На основании тестовых снимков, сделанных с помощью специализированного фоторегистратора,...
Збережено в:
| Дата: | 2011 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Морський гідрофізичний інститут НАН України
2011
|
| Назва видання: | Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/112804 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси / Д.А. Антоненков // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 25, т. 2. — С. 382-395. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-112804 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1128042017-01-28T03:02:31Z Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси Антоненков, Д.А. Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах В статье рассматриваются особенности разработанной методики обработки изображений взвешенного в воде вещества донных осадков с целью определения его некоторых гранулометрических характеристик и концентрации. На основании тестовых снимков, сделанных с помощью специализированного фоторегистратора, построены количественное и массовое распределения частиц по размерам, получены данные о концентрации взвеси, произведено сличение с результатами стандартного гранулометрического анализа. В статті розглядаються особливості розробленої методики обробки зображень суспензії донних осадків з метою визначення деяких її гранулометричних характеристик та концентрації. На підставі тестових знімків, зроблених за допомогою спеціалізованого фотореєстратора, побудовані кількісні та масові розподіли часток за розміром, отримані дані про концентрацію суспензії, здійснено зіставлення з результатами стандартного гранулометричного аналізу. The article considers the peculiarities of the developed image processing method of the bottom sediment suspension to determine some of its particle size composition characteristics and concentration. On the basis of the test pictures made by the specialized camera the quantitative and mass distribution of particle sizes is built, the suspension concentration data are obtained, the standard particle size analysis results verification is carried out. 2011 Article Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси / Д.А. Антоненков // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 25, т. 2. — С. 382-395. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1726-9903 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/112804 551.46.08 ru Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу Морський гідрофізичний інститут НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах |
| spellingShingle |
Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Антоненков, Д.А. Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу |
| description |
В статье рассматриваются особенности разработанной методики обработки
изображений взвешенного в воде вещества донных осадков с целью определения
его некоторых гранулометрических характеристик и концентрации. На основании
тестовых снимков, сделанных с помощью специализированного фоторегистратора,
построены количественное и массовое распределения частиц по размерам, получены данные о концентрации взвеси, произведено сличение с результатами стандартного гранулометрического анализа. |
| format |
Article |
| author |
Антоненков, Д.А. |
| author_facet |
Антоненков, Д.А. |
| author_sort |
Антоненков, Д.А. |
| title |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| title_short |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| title_full |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| title_fullStr |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| title_full_unstemmed |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| title_sort |
программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси |
| publisher |
Морський гідрофізичний інститут НАН України |
| publishDate |
2011 |
| topic_facet |
Экология и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/112804 |
| citation_txt |
Программная обработка изображений среды с целью определения размерного состава и концентрации частиц взвеси / Д.А. Антоненков // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 25, т. 2. — С. 382-395. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| series |
Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу |
| work_keys_str_mv |
AT antonenkovda programmnaâobrabotkaizobraženijsredyscelʹûopredeleniârazmernogosostavaikoncentraciičasticvzvesi |
| first_indexed |
2025-07-08T04:43:23Z |
| last_indexed |
2025-07-08T04:43:23Z |
| _version_ |
1837052522073686016 |
| fulltext |
382
© Д.А. Антоненков, 2011
УДК 551 .46 .08
Д.А. Антоненков
Морской гидрофизический институт НАН Украины, г. Севастополь
ПРОГРАММНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ СРЕДЫ
С ЦЕЛЬЮ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРНОГО СОСТАВА
И КОНЦЕНТРАЦИИ ЧАСТИЦ ВЗВЕСИ
В статье рассматриваются особенности разработанной методики обработки
изображений взвешенного в воде вещества донных осадков с целью определения
его некоторых гранулометрических характеристик и концентрации. На основании
тестовых снимков, сделанных с помощью специализированного фоторегистратора,
построены количественное и массовое распределения частиц по размерам, получе-
ны данные о концентрации взвеси, произведено сличение с результатами стандарт-
ного гранулометрического анализа.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА : концентрация взвеси, размерный состав частиц, про-
граммная обработка изображений.
Основная цель данной работы заключается в том, чтобы показать раз-
работанную методику программной обработки изображений, которая по-
зволяет получить данные о концентрации и размерном составе частиц на
изображении, полученном специализированным фоторегистратором, конст-
руктивная схема которого представлена на рис. 1.
Фоторегистратор является элементом гидродинамического стенда, вос-
производящего процесс взмучивания донных осадков. Работа фоторегист-
ратора основана на методе кратковременной засветки исследуемого объема,
который позволяет получить время экспозиции кадра порядка 4 мкс, необ-
ходимое для регистрации процесса взмучивания вещества донных осадков,
обладающего высокой временной изменчивостью.
После выполнения визуального анализа полученных фоторегистратором
снимков, пример которых представлен на рис. 2, были поставлены задачи, ко-
торые необходимо решить в ходе программной обработки изображений.
Основными задачами программной обработки были определены сле-
дующие:
1. Выполнить предварительную обработку изображений с целью увели-
чения контраста снимков и устранения различных артефактов и помех, при-
сутствующих на изображении.
2. Программно разделить информационную часть изображения и часть
изображения, на которой присутствуют посторонние предметы, а именно
корпус фоторегистратора.
3. Определить соотношение размеров объектов на изображении с их ре-
альными размерами, используя калибровочный снимок.
4. Выполнить фильтрацию изображений для удаления наиболее мелких
частиц радиусом до 50 мкм, которые не входят в исследуемый диапазон.
383
Рис . 1. Конструктивная схема фоторегистратора:
1 – фотоапарат; 2 – импульная лампа (осветитель).
Рис . 2. Изображение, полученное фоторегистратором (а)
и его увеличенный фрагмент (б).
а
б
1
2
2
384
5. Вычислить массовую и числовую концентрацию частиц взвеси в ис-
следуемом объеме.
6. Определить размерный состав частиц взвеси. Получить массивы дан-
ных с радиусами и массами частиц, зарегистрированных на изображении.
7. Построить графики количественного и массового распределения час-
тиц по размерам.
Для решения поставленных задач было разработано программное обес-
печения в среде Matlab 6.5 MathWorks Inc. с применением пакета Image
Processing Toolbox.
Блок-схема алгоритма программной обработки изображений представ-
лена на рис. 3.
Блок инициализации
Блок фильтрации
Блок предобработки, улучшения изображений
Блок сегментации
Блок фильтрации шума
Блок вычислений
Блок статистической обработки
Блок вывода результирующих данных
Начало
Рис . 3. Блок-схема алгоритма обработки изображений.
Методика работы программного обеспечения в соответствии данной
блок-схемой состоит из ряда этапов.
В блоке инициализации изображения, полученные с помощью фоторе-
гистратора, сохраняются на жестком диске и далее вводятся в программу в
виде матрицы, содержащей информацию о цвете каждого пикселя и его яр-
кости. Далее изображение переводится в черно-белый формат, так как ин-
формация о цвете не используется в разработанном алгоритме.
В блоке фильтрации на полученном черно-белом изображении выделя-
ется информационная часть, представляющая регистрируемую область сре-
385
ды, при этом из изображения удаляются элементы корпуса фоторегистрато-
ра. Этот процесс выполняется с использованием фильтрующей маски опре-
деленных размеров, которая предварительно генерируется исходя из из-
вестных размеров иллюминатора гидродинамического стенда.
Блок предварительной обработки и улучшения изображения включает в
себя построение и анализ гистограммы изображения. В результате опреде-
ляются значения яркости пикселей фона и пикселей объектов. Далее, ис-
пользуя эти данные, выполняется преобразование контрастности, результа-
том которого является изображение с выровненной яркостью и усиленным
контрастом.
На рис. 4. представлена гистограмма полученного фоторегистратором
изображения.
Рис . 4. Гистограмма полученного фоторегистратором изображения.
Построенная гистограмма является унимодальной и располагается в
стороне темных тонов, что свидетельствует о низком контрасте и яркости
изображения. Унимодальность гистограммы является следствием того, что
пиксели частиц занимают много меньшую площадь, чем пиксели фона. По-
этому максимальное значение гистограммы будет соответствовать пикселям
фона, и как следствие этого, пиксели, значение яркости которых располага-
ются левее максимума гистограммы, также будут принадлежать области
фоновых пикселей. В свою очередь, пиксели, яркость которых является
максимальной на гистограмме, будут принадлежать пикселям переднего
плана. Далее выполняется преобразование контрастности, заключающееся в
следующем: всем пикселям, яркость которых меньше яркости фонового по-
рога (максимум гистограммы), присваивается значение нуля, а остальной
диапазон растягивается на всю шкалу яркости, причем яркость светлых
пикселей увеличивается, а яркость темных уменьшается, тем самым делая
изображение максимально контрастным.
В блоке сегментации происходит поиск и разделение пикселей объек-
тов и пикселей фона. Результатом работы данного блока является бинари-
зированное изображение, пикселям фона которого соответствует значение
ноль, а пикселям объектов значение единицы.
386
Так как гистограмма полученных снимков является унимодальной, то
применение пороговых методов обработки, основанных на поиске глобаль-
ных или локальных порогов, на гистограмме исходного изображения не-
возможно. Поэтому для сегментации будет применен метод, основанный на
анализе перепадов яркости между пикселями фона и объектами. Данный
метод заключается в следующем: так как отражательная способность частиц
взвеси постоянна и при наличии искусственной засветки много выше, чем
средняя яркость фона, то постоянно существует перепад яркости на границе
частица-фон. Задача состоит в определении априорного порога яркости ме-
жду пикселями фона и пикселями частиц. Для этого используется тестовое
изображение. Порог яркости, определенный на контрастном тестовом изо-
бражении (на котором отсутствуют различные артефакты) при условии, что
для регистрации применяются частицы взвеси той же природы, что и в экс-
перименте, можно использовать и на экспериментальных изображениях при
соответствии их динамического диапазона яркостей динамическому диапа-
зону тестового изображения.
Таким образом, далее в блоке сегментации выполняется бинаризация
экспериментальных снимков с использованием найденного с помощью тес-
тового изображения порога.
Блок фильтрации шума предназначен для удаления с бинаризированно-
го изображения частиц, размер которых не входит в исследуемый диапазон.
Данные частицы радиусом менее 50 мкм удаляются с изображения при по-
мощи морфологического фильтра, основанного на операциях эрозии и ди-
латации с использованием структурообразующего элемента в форме круга
радиусом 50 мкм.
Результатом предварительной обработки снимков, описанной выше, яв-
ляется бинаризированное изображение, на котором присутствуют частицы
только исследуемого диапазона. Данное изображение готово для дальней-
шего анализа и выполнения вычислений.
Основной задачей блока вычислений является получение данных о кон-
центрации взвеси и размерном составе частиц. Для решения этих задач необ-
ходимо выполнить ряд дополнительных вычислений – определить размер пик-
селя и объем регистрируемого слоя, для которого проводятся вычисления.
Для определения размера пикселя, как описывалось выше, перед реги-
страцией основных серий снимков делается калибровочное изображение.
Технология получения калибровочного изображения следующая: фото-
регистратор выставляется на строго определенное место по базе прибора и
по углу зрения. Далее производится регистрация изображения белого листа
бумаги при открытой крышке испытательного бака и работающей вспышке
для получения максимально контрастного изображения и четкого выделе-
ния границ информационной области. Пример полученного калибровочного
изображения представлен на рис. 5.
Далее проводится предварительная обработка, сегментация и бинариза-
ция изображения. После данных операций строится ограничивающий пря-
моугольник, в который вписывается вся информационная область и вычис-
ляется длина данного прямоугольника в пикселях. Зная точный размер ил-
387
люминатора, через который происходит регистрация снимков, определяется
размер (диаметр) пикселя.
Рис . 5. Калибровочное изображение для определения
реального размера пикселя.
Следующим шагом является определение объема исследуемого слоя. Так
как в блоке фильтрации для удаления артефактов, связанных с наличием на
изображении элементов корпуса, применяется фильтрующая маска, то инфор-
мационная область уже искусственно ограничена данной маской. И так как
маска имеет форму круга, то исследуемый объем будет иметь форму цилиндра.
На рис. 6 представлено изображение с наложенной фильтрующей маской.
Рис . 6. Изображение с наложенной на него
фильтрующей маской.
Таким образом, для определения исследуемого объема необходимо вы-
числить два параметра: радиус фильтрующей маски и толщину регистри-
руемого слоя.
Радиус фильтрующей маски определяется с помощью поиска ограничи-
вающего прямоугольника и дальнейшего определения его длины, аналогич-
но обработке калибровочного изображения.
Толщина исследуемого слоя соответствует значению глубины резко
изображаемого пространства (ГРИП) фоторегистратора. Для подтверждения
388
данного вывода проведем вычисление ГРИП и продемонстрируем, как бу-
дут выглядеть изображения частиц, располагающихся на границах резко
изображаемого пространства.
Расчет ГРИП выполним в соответствии с соотношениями для опреде-
ления ГРИП, описанными В.А. Яштольд-Говорко [1]:
zfRKf
fR
R
n
n
p ⋅−+
⋅=
)(2
2
, (1)
zfRKf
fR
R
n
n
p
⋅−−
⋅
=
)(2
2
, (2)
pz RRR −= , (3)
где Rp – передняя граница резко изображаемого пространства; Rn – расстоя-
ние, на которое производится наводка на резкость; Rz – задняя граница рез-
ко изображаемого пространства; f – главное фокусное расстояние объекти-
ва; K – знаменатель относительного отверстия (число диафрагмы); z –
диаметр диска нерезкости (размытости); R – глубина резко изображаемого
пространства.
Для расчета определим начальные данные, соответствующие разрабо-
танному фоторегистратору.
Расстояние наводки на резкость Rn составляет 16,5 см. Исходя из тех-
нических характеристик фотоаппарата Canon EOS 300D, минимальная дис-
танция фокусировки от плоскости светочувствительной матрицы составляет
28 см, расстояние от плоскости матрицы до передней линзы объектива состав-
ляет 11,5 см. Таким образом, расстояние наводки на резкость (от передней лин-
зы объектива до снимаемого объекта) составляет Rn = 28 – 11,5 = 16,5 см.
Главное фокусное расстояние объектива f равно 5,5 см. В соответствии
с техническими характеристиками объектива фотокамеры, его фокусное
расстояние может изменяться в пределах от 18 до 55 мм. Регистрация изо-
бражений осуществлялась нами в длиннофокусном режиме, соответствую-
щем фокусному расстоянию в 55 мм.
Число диафрагмы K составляет 5,6. Данное число диафрагмы соответ-
ствует наибольшему размеру диафрагмы для фокусного расстояния объек-
тива 55 мм. Наибольший размер диафрагмы выбран с целью получения
наименьшей глубины резкости.
Допустимый диаметр кружка нерезкости z составляет 0,0037 см. Для
фоторегистратора принимается диаметр кружка нерезкости, равный 5 пик-
селям матрицы, что соответствует 37 мкм (так как размер пикселя по техни-
ческим характеристикам фотоаппарата равен 7,4 мкм). В соответствии с
технической схемой реализации фоторегистратора и полученными изобра-
жениями установлено, что одному пикселю матрицы соответствует регист-
рируемый объект диаметром 20 мкм. Исходя из этого, частица, имеющая
диаметр 100 мкм, займет на матрице круг диаметром 5 пкс. Принимая диа-
метр кружка нерезкости равным 5 пкс – 37 мкм (на матрице), мы допускаем,
389
что объект диаметром 20 мкм, находящийся на границе резко изображаемо-
го пространства, будет иметь диаметр 5 пкс на матрице. Таким образом, при
итоговом расчете диаметр объекта размером 20 мкм будет соответствовать
диаметру объекта 100 мкм. В соответствии с вышеизложенным, все части-
цы, имеющее размер менее 20 мкм, при кружке нерезкости 37 мкм будут
иметь итоговый диаметр при расчетах меньше 100 мкм и входить в нижний
диапазон размеров, либо подвергаться фильтрации, так как минимальный
диаметр подлежащих регистрации частиц составляет 100 мкм (в соответст-
вии с техническими условиями).
Исходя из начальных данных и имеющихся соотношений для расчета
глубины резко изображаемого пространства, произведем расчет, результаты
которого приведены ниже.
0037,0)5,55,16(6,55,5
5,55,16
2
2
⋅−+
⋅=pR
376,16
228,025,30
125,499 =
+
=pR см
625,16
228,025,30
125,499 =
−
=pR см
249,0=−= RpRzR см = 2,5 мм.
Таким образом, толщина исследуемого слоя будет составлять 2,5 мм.
Далее определим изменение яркости изображения частицы на плоскости
матрицы в зависимости от ее положения относительно объектива в расчетной
области резко изображаемого пространства. На рис. 7 показана оптическая
схема получения изображения частицы на плоскости матрицы в зависимости
от положения частицы в области резко изображаемого пространства.
Рис . 7. Оптическая схема получения изображения частицы
на плоскости матрицы.
На рис. 7 приняты следующие обозначения: 1 – условно показана час-
тица диаметром 20 мкм (наименьший объект, который может быть разли-
чим фоторегистратором); 2 – объектив (линза); 3 – плоскость матрицы фо-
тоаппарата, на которой отображается изображение частицы, соответствую-
щее положению частицы за границей резко изображаемого пространства.
Размер изображения частицы на матрице равен 5 пкс; 4 – плоскость матри-
390
цы фотоаппарата, на которой отображается изображение частицы, соответ-
ствующее положению частицы в области идеального фокуса. Размер изо-
бражения частицы на матрице равен 1 пкс; I1,I2,I3,I4,I5 – пучки света, схе-
матически представляющие отраженный частицей свет; Io1,Io2 – средняя
яркость изображения частицы на матрице; R1,R2 – размер изображения час-
тицы на матрице.
Принимая во внимание тот факт, что, в соответствии с условиями экс-
перимента и особенностями технической реализации метода, регистрация
изображения происходит в светоизолированном объеме при наличии рав-
номерного однонаправленного освещения, можно принять что:
I1=I2=I3=I4=I5=Io1
I1+I2+I3+I4+I5=Io2= 5*Io1
Данные соотношения показывают, что изображение частицы, находя-
щейся на границе резко изображаемого пространства, будет иметь яркость в
5 раз меньше, чем частицы, которые располагаются в области идеального
фокуса при допустимом диаметре кружка нерезкости 37 мкм или 5 пкс.
Если принять максимальное значение яркости изображения частицы,
располагающейся в области идеального фокуса – Io2 = 256 (для изображе-
ний с 256 градациями яркости), несложно определить, что яркость этой же
частицы, располагающейся на границе резко изображаемого пространства,
будет составлять Io1 = 256/5 = 51. Фон, получаемый на изображении, также
имеет определенный уровень яркости, обусловленный наличием рассеянно-
го света, и, в соответствии с полученными снимками, его яркость может от-
личаться от яркости самых ярких частиц в 6 раз. Выполнив расчет для z = 6,
получим глубину резко изображаемого пространства R = 3 мм. Таким обра-
зом, можно сделать вывод, что изображения частиц, которые находятся за
границей резко изображаемого пространства, будут сливаться с фоном и не
будут визуализироваться на итоговом изображении.
Исходя из описанного выше, для расчета исследуемого объема в каче-
стве толщины исследуемого слоя можно взять вычисленную глубину резко
изображаемого пространства, которая составляет 2,5 мм.
Таким образом, зная радиус фильтрующей маски и толщину регистри-
руемого слоя можно определить объем исследуемого слоя среды.
Определение концентрации и размерного состава частиц выполняется в
ряд этапов:
1. После пороговой сегментации строится размечающая матрица, в ко-
торой каждому элементу (частице) на изображении присваивается свой по-
рядковый номер. Далее рассчитывается общее число элементов и определя-
ется количество пикселей принадлежащих каждому из них. Таким образом,
получив числовую концентрацию частиц в зарегистрированной области и
площадь каждой частицы в пикселях.
2. Для каждой частицы рассчитывается радиус окружности, площадь
которой соответствует площади частицы. Зная площадь окружности, зани-
маемой частицей, рассчитывается радиус эквивалентной сферы, который
принимается как радиус частицы, допуская, что частица близка к форме
шара. Данные объединяются в единый массив.
391
3. Все предыдущие вычисления выполнялись в пикселях, и далее, зная
размер пикселя, производится расчет диаметров каждой частицы в микро-
метрах. В итоге получаем распределение частиц по радиусам.
4. Следующим этапом является вычисления объема каждой частицы. При-
нимая, что частица имеет форму шара, и зная радиус каждой из них, определя-
ется объем частицы. Данные также объединяются в единый массив.
5. Зная объем частицы и принимая удельный вес песка равным 2,2 г/см3
(удельный вес песка взят конкретно для песка, применяющегося в экспери-
менте), можно определить массу каждой частицы. Таким образом, получим
распределение частиц по массе.
6. Определив общую массу частиц и рассчитав объем исследуемого
слоя, вычисляется массовая концентрация частиц в [г/дм3].
Таким образом, в итоге вычислений формируется ряд результирующих
массивов и данных:
– массив площадей, занимаемых частицами;
– массив, содержащий радиусы частиц;
– массив, содержащий массы частиц;
– количество частиц, массовая концентрация частиц в исследуемом
объеме.
Полученные данные в дальнейшем используются для построения гра-
фиков и диаграмм количественного и массового распределения частиц по
фракциям.
На финальной стадии обработки, после анализа всей серии снимков,
рассчитывается средняя концентрация взвешенных в воде частиц.
Результаты работы программы иллюстрирует следующий пример обра-
ботки полученного фоторегистратором изображения, показанного на рис. 8.
Рис . 8. Полученное фоторегистратором изображение (а) и его увеличенный
фрагмент (б).
На рис. 9 показано данное изображение, переведенное в черно-белый
формат, и наложенная на него фильтрующая маска. Также приведена гисто-
грамма начального изображения.
Далее, после выполнения операций увеличения контрастности с ис-
пользованием определенных в ходе обработки граничных значений, полу-
чаем изображение, готовое для сегментации. Ход предварительной обра-
ботки иллюстрирует рис. 10.
Выполнив сегментацию с найденным с помощью тестового изображе-
ния порогом яркости и удалив присутствующий на изображении шум при
а
б
392
помощи морфологического фильтра, получим изображение, готовое для
проведения вычислений. Результат сегментации и фильтрации представлен
на рис. 11.
Рис . 9. Изображение с наложенной фильтрующей маской и его гистограмма.
Рис . 10. Процесс предварительной обработки изображений.
393
Рис . 11. Изображение после операций сегментации и фильтрации.
Далее, в результате проведенных с помощью программного обеспече-
ния необходимых вычислений, были получены данные о концентрации
взвеси, которая составила 2, 05 г/л.
Также были получены количественное и массовое распределения частиц
по фракциям, включающим в себя размеры частиц диаметром от 100 мкм до
800 мкм с шагом в 100 мкм, которые представлены на рис. 12 и рис. 13. Число-
вые данные этих распределений представлены в таблице.
Рис . 12. График количественного распределения частиц по размерам.
Рис . 13. График массового распределения частиц для каждой фракции.
394
Таблица . Результаты программной обработки изображений. Распределе-
ние частиц по массе, количеству и процентному содержанию для каждой
фракции размеров.
Вид распределения
Суммарный
показатель
Распределение по фракциям
Диаметр частиц, мкм
до
200
200-
300
300-
400
400-
500
500-
600
более
600
Масса частиц, (мг) 11,05 1,61 3,97 3,08 0,96 0,8 0,62
Процентное соотношение, (%) 100 14,6 35,9 27,9 8,7 7,2 5,6
Количество частиц, (шт) 631 306 240 69 9 5 2
Таким образом, разработка и программная реализация описанного выше
алгоритма обработки изображений позволяет решить все поставленные задачи
и реализовать основную цель, а именно, получить данные о размерном составе
частиц на изображении, а также определить концентрацию взвеси в исследуе-
мом объеме. Для подтверждения и проверки результатов вычислений одновре-
менно с регистрацией снимков проводился отбор проб. Дальнейший анализ
данных проб с помощью стандартных аттестованных методик путем взвеши-
вания и седиментации показал, что разработанный метод является работоспо-
собным. Расхождения в итоговых средних значениях концентрации и постро-
енных распределениях по размерам не превышает 10%, что является хорошим
результатом для процесса с высокой временной изменчивостью. Данная мето-
дика может быть технически реализована как для приборов, предназначенных
для проведения измерений in situ, c использованием электронно-оптического
преобразователя, так и для проведения лабораторных экспериментов. В натур-
ных условиях, в отличие от условий гидродинамического стенда, учитывая
большую временную изменчивость характеристик взвешенного вещества, по-
лучаемых в результате обработки изображений, необходимо выполнять проце-
дуру осреднения для получения объективных оценок потоков взвешенного ве-
щества донных осадков.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Яштолд-Говорко В.А. Фотосъемка и обработка. Съемка, формулы, термины,
рецепты. – М.: Искусство, 1977. – 343 с.
2. ГРИП и ее природа. Сайт Новикова М.Г. [Электронный ресурс].
http://novikovmaxim.narod.ru/ (Последнее обращение 19.11.2011).
3. Глубина резко изображаемого пространства. Сайт Википедия. [Электронный
ресурс]. http://ru.wikipedia.org/wiki/Глубина_резко_изображаемого_пространст-
ва. (Последнее обращение 19.11.2011).
4. Depth of field and diffraction. Сайт Norman Koren photography page. [Электрон-
ный ресурс]. http://www.normankoren.com. (Последнее обращение 19.11.2011).
5. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде
Matlab. – М.: Техносфера, 2006. – 616 с.
6. Гонсалес Р., Вудс P.. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера,
2005. – 1072 с.
Материал поступил в редакцию 19 .12 .2011 г .
395
АНОТАЦIЯ В статті розглядаються особливості розробленої методики обробки
зображень суспензії донних осадків з метою визначення деяких її гранулометрич-
них характеристик та концентрації. На підставі тестових знімків, зроблених за до-
помогою спеціалізованого фотореєстратора, побудовані кількісні та масові розподі-
ли часток за розміром, отримані дані про концентрацію суспензії, здійснено зістав-
лення з результатами стандартного гранулометричного аналізу.
ABSTRACT The article considers the peculiarities of the developed image processing
method of the bottom sediment suspension to determine some of its particle size composi-
tion characteristics and concentration. On the basis of the test pictures made by the spe-
cialized camera the quantitative and mass distribution of particle sizes is built, the suspen-
sion concentration data are obtained, the standard particle size analysis results verification
is carried out.
|