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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统及方法，涉及细颗粒泥沙测量技术领域。该系统包括：初始化模块，用于打开系统，使系统进入初始化状态；数据载入模块，用于将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；图像数据处理模块，用于对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行处理和分析；图像信息输出模块，用于将处理分析后的数据以表格和或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档。本发明的系统和方法在处理过程中对于细颗粒泥沙絮团无接触，不影响其物理化学性质，且适合更大粒径范围泥沙；处理速度快，可以批量快速处理图像。

主权项：1.一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：初始化模块，用于打开系统，使系统进入初始化状态；数据载入模块，用于将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；图像数据处理模块，用于对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行处理和分析；图像信息输出模块，用于将处理分析后的数据以表格和或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档；所述图像数据处理模块包括：数据转换模块，用于将载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像转换为灰度图像，去除背景光后转换为二值图像，并通过清晰度阈值判定是否为清晰图像；数据过滤模块，用于对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除，方法具体包括：去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；连接由单个像素间隔的像素，对图像进行膨胀和腐蚀操作，填充图像中的空洞，去除图像边界上的不完整对象，并再次去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；计算二值图像中的连通区域，并对连通区域进行高斯滤波；高斯滤波的过程包括：确定高斯滤波卷积核大小，并设置高斯滤波器的参数，包括x和y两个方向标准差和均值；将高斯滤波器进行归一化处理，得到权重矩阵，并将归一化后的高斯滤波器应用于图像，去除高斯噪声；遍历高斯滤波后图像中的连通区域并计算清晰度，与预设的关键清晰度阈值进行比较，若所述清晰度大于所述关键清晰度阈值，则保留该连通区域视为清晰图像部分，否则视为模糊图像部分进行去除；重新计算经过模糊图像去除后图像中剩余的连通区域，若存在不移动的连通区域，则视为背景进一步去除；后处理分析模块，用于基于过滤后的二值图像对细颗粒泥沙絮团进行粒径分析、中值粒径分析、流速分析、流速标准差分析、流速方差分析、流速偏态和峰态分析、雷诺应力分析、絮团质心分析、絮团面积分析、泥沙沉速分析、絮团分形维度分析和有效密度分析；所述后处理分析模块计算各连通区域的数据，包括连通区域的坐标、面积、长轴长度、短轴长度、周长、实心度和质心坐标，将连通区域的数据作为图像处理中的细颗粒泥沙絮团数据进行进一步处理，进而进行分析，包括：絮团质心分析：将连通区域的质心坐标作为絮团的质心坐标，分析絮团的空间分布；絮团面积分析：将连通区域面积作为絮团面积进行统计分析；泥沙沉速分析：计算细颗粒泥沙絮团的沉降速率Ws，分析泥沙的沉降行为，计算方法包括：将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；将移动后的图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；取令像素值之差最小的距离作为分块区域细颗粒泥沙絮团的运动位移l；计算运动位移l的y方向分量，即为细颗粒泥沙絮团的垂向运动距离ly；用所述垂向运动距离ly除以移动后的图像与相邻测速图像的拍摄间隔，得到细颗粒泥沙絮团的沉降速率Ws；粒径分析：通过连通区域面积计算得到等效直径，统计所有细颗粒泥沙絮团的等效直径并计算等效直径平均值作为平均粒径；利用等效直径计算得到各细颗粒泥沙絮团体积，将各细颗粒泥沙絮团体积除以所有细颗粒泥沙絮团体积之和，得到各细颗粒泥沙絮团体积分数；以相等长度的细颗粒泥沙絮团区间为横坐标，该区间内细颗粒泥沙絮团体积分数之和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团各直径区间内体积分数之和的直方图进行分析；中值粒径分析：以细颗粒泥沙絮团直径为横坐标，以小于该直径的细颗粒泥沙絮团体积分数总和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团的累计频率曲线，在累计频率曲线中读取细颗粒泥沙絮团累计频率为50%对应的横坐标直径作为泥沙颗粒的中值粒径进行分析；絮团分形维度分析：计算絮团的分形维数，公式为： ；式中，Ws为细颗粒泥沙絮团的沉降速率；α、β为取决于絮团形状的系数；为黏土颗粒密度，为水的密度；为重力加速度；为流体的动力粘度；Dp为泥沙颗粒的中值粒径；nf为絮团的分形维数；D为絮团的等效直径；Re为沙粒雷诺数，其中，，为流体的运动粘度；有效密度分析：计算絮团的实心度和密度并进行有效密度分析；流速分析：将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；将移动后图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；取令像素值之差最小的距离为分块区域的水流运动位移L；计算水流运动位移L的x方向和y方向分量，即为水流水平方向距离Lx和垂向运动距离Ly；用水流水平方向距离Lx和垂向运动距离Ly除以移动后图像与相邻测速图像的拍摄间隔，得到该区域的水流水平流速Vx和垂向流速Vy；利用矢量合成方法计算出水流流速大小V及方向：V=（Vx2+Vy2）0.5，tanθ=VxVy，θ为流速方向与水平方向夹角；将时刻i拍摄的图像计算得出的水流流速大小及方向作为一组流速数据编入一数据组，根据各流速数据偏离程度进行数据筛选：计算流速平均值和流速标准差σ，计算每一流速数据与流速平均值的偏离程度，将与流速平均值的偏差超过两倍标准差的流速数据定义为错值，即时，为错值；把所有错值运用线性内插法进行替换，得到一组新数据，重复执行，直至无法得到新的错值时停止；绘制流速分布矢量图进行分析；流速标准差分析：通过流速数据得到流速平均值和流速标准差σ来评估流速变化；流速方差分析：通过流速数据得到流速方差来分析流速的分布特性；雷诺应力分析：将不同图像同一区域的水平流速和垂向流速编入一数据组，计算数据组内水平流速和垂向流速的平均值，并计算每一流速数值与平均值之差作为水平方向脉动流速和垂向脉动流速；将相邻两张图像间的水平流速和垂向流速作差，得到流速变化值；将所述流速变化值除以两张图像拍摄间隔，得到水平速度变化率和垂向速度变化率数据；计算剪切雷诺应力τ，公式为： ；流速偏态和峰态分析：采用基于矩估计的方法计算流速分布偏度，具体如下：计算样本三阶中心矩m3： ；式中，代表拍摄图像的不同时刻，为对应时刻的水流流速，为平均水流流速，为数据数目；计算样本二阶中心矩m2： ；计算样本偏态系数SK： ；当SK＜0时，流速分布为右偏；当SK＞0时，流速分布为左偏；采用基于矩估计的方法计算流速分布峰度，具体如下：计算样本四阶中心矩m4： ；计算样本峰度K： ；当K＞0时，流速分布峰态陡峭；当K=0时，流速分布峰态服从正态分布；当K＜0时，流速分布峰态平缓。

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