使用matlab根據液體擴散圖檔分析其對應的等濃度線

目錄

​​一、理論基礎​​

​​二、核心程式​​

​​三、仿真測試結果​​

作者ID  ：fpga和matlab
擅長技術：
1.無線基帶,無線圖傳,編解碼 
2.機器視覺,圖像處理,三維重建 
3.人工智能,深度學習 
4.智能控制,智能優化
5.其他      

一、理論基礎

第一步：圖像預處理。濾波，光照不均勻處理等等。

      一般對于光澤處理我們采用同态濾波的方法來實作，這裡圖像預處理主要就是光照不均勻的處理。現實中我們得到的圖檔，其動态範圍很大，而我們感興趣的部分的灰階又很暗，圖像細節沒有辦法辨認，采用一般的灰階級線性變換法是不行的。圖像的同态濾波屬于圖像頻率域處理範疇，其作用是對圖像灰階範圍進行調整，通過消除圖像上照明不均的問題，增強暗區的圖像細節，同時又不損失亮區的圖像細節.分辨不清的圖像用同态濾波器處理後，圖像畫面亮度比較均勻，細節得以增強。

第二步：去本底。提取紅色液體，排除背景的影響。建議：從色度方面考慮，色度的原理大緻要說明。

這裡我們采用HSV提取色度。其代碼更為簡單。

phsv = rgb2hsv(I1);

ph = phsv(:,:,1);       % 取H分量

ps = phsv(:,:,2);       % 取S分量

pv = phsv(:,:,3);       % 取V分量

%=====================================================================

figure;

subplot(221);subimage(I1); colorbar;    %顯示原rgb圖像

Xlabel('(a) rgb圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b');

subplot(222);subimage(ph); colorbar;    %顯示色調分量圖像

Xlabel('(b) 色調分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b');

subplot(223);subimage(ps); colorbar;    %顯示飽和度分量圖像

Xlabel('(c) 飽和度分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b');

subplot(224);subimage(pv);  colorbar;   %顯示亮度分量圖像

Xlabel('(d) 亮度分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b');

第三步：等濃度線圖，填充顔色，根據等濃度線得出我給的EZ，EY值，用相同情況下的圖檔驗證EZ，EY值的正确性。

二、核心程式

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

[R,C,K]= size(I);

if R == 1080
    R2 = 900;
end
if R < 1080
    R2 = R;
end

step = 5;%大的圖檔設定為5；

%第一步 
%第一步 
%第一步：圖像預處理。濾波，光照不均勻處理等等。（用均值和中值濾波之外的方法，
%       至少兩種濾波方法和兩種光照不均勻處理的方法）。
%采用同态濾波
I1=tongtai(I,1,0.4,R2,C);
% pause(2)%暫停3秒鐘後關閉第一步的處理圖檔；
% close all;


% % 順序統計濾波
% Ri=I(:,:,1);
% Gi=I(:,:,2);
% Bi=I(:,:,3);
% 
% Rpstatistic=mystatistic(Ri); 
% Gpstatistic=mystatistic(Gi);
% Bpstatistic=mystatistic(Bi); 
% 
% I1(:,:,1)=Rpstatistic(:,:);
% I1(:,:,2)=Gpstatistic(:,:);
% I1(:,:,3)=Bpstatistic(:,:);
% imshow(I1)



%第二步
%第二步
%第二步：去本底。提取紅色液體，排除背景的影響。
%通過對比，可以看到G圖像對應的液體的視覺效果比較明顯，是以我們通過對G圖像進行處理得到液體的範圍；


%這裡有兩種方法供使用，我們采用的是HSV法。
%這裡有兩種方法供使用，我們采用的是HSV法。
%這裡有兩種方法供使用，我們采用的是HSV法。
%第一種方法，采用的是腐蝕的方法提起圖檔；

% % % I2=im2double(I1);%将A轉換成double型
% % % R=I2(:,:,1);
% % % G=I2(:,:,2);
% % % B=I2(:,:,3);
% % % fuzhuo(I1,G);
%==========================================================================

%第二種方法是采用HSV提取液體所在的圖檔
phsv = rgb2hsv(I1); 
ph = phsv(:,:,1);       % 取H分量 
ps = phsv(:,:,2);       % 取S分量 
pv = phsv(:,:,3);       % 取V分量 
%==========================================================================

figure;
subplot(221);subimage(I1); colorbar;    %顯示原rgb圖像 
Xlabel('(a) rgb圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b'); 
subplot(222);subimage(ph); colorbar;    %顯示色調分量圖像 
Xlabel('(b) 色調分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b'); 
subplot(223);subimage(ps); colorbar;    %顯示飽和度分量圖像 
Xlabel('(c) 飽和度分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b'); 
subplot(224);subimage(pv);  colorbar;   %顯示亮度分量圖像 
Xlabel('(d) 亮度分量圖像','FontSize',14,'FontName','隸書','color','b'); 

%液體的提取
%途中白色部分為液體的濃度變化
for i = 1:R2
    for j = 1:C
            if ps(i,j)<0.4
               ps_tmp(i,j) = 0;
            end
            if ps(i,j)>0.4
               ps_tmp(i,j) = ps(i,j);
            end            
    end
end
figure
imshow(ps_tmp)



for i = 1:R2
    for j = 1:C
    ps_tmp2(i,j) = ps_tmp(i,j);      
    end
end
figure
imshow(ps_tmp2)
p1 = fushi2(ps_tmp2);%液體的濃度變換灰階圖的腐蝕處理

% pause(2)%暫停3秒鐘後關閉第一步的處理圖檔；
% close all;




% 第三步：等濃度線
% 第三步：等濃度線
% 第三步：等濃度線
for i = 1:R2
    for j = 1:C
              
              if p1(i,j)>0
                 if p1(i,j)<=0.2
                 nongdu(i,j,1) = 0; 
                 nongdu(i,j,2) = 0; 
                 nongdu(i,j,3) = 0;   
                 end                  
              end    
              if p1(i,j)>0.2
                 if p1(i,j)<=0.4
                 nongdu(i,j,1) = 255; 
                 nongdu(i,j,2) = 255; 
                 nongdu(i,j,3) = 0;
                 end                  
              end
              if p1(i,j)>0.4
                 if p1(i,j)<=0.6
                 nongdu(i,j,1) = 255; 
                 nongdu(i,j,2) = 0; 
                 nongdu(i,j,3) = 0; 
                 end                  
              end     
              if p1(i,j)>0.6
                 if p1(i,j)<=0.8
                 nongdu(i,j,1) = 0; 
                 nongdu(i,j,2) = 0; 
                 nongdu(i,j,3) = 255;
                 end                  
              end              
              if p1(i,j)>0.8
                 if p1(i,j)<=1
                 nongdu(i,j,1) = 0; 
                 nongdu(i,j,2) = 255; 
                 nongdu(i,j,3) = 0;
                 end                  
              end              
              if p1(i,j)==0
              nongdu(i,j,1) = 0; 
              nongdu(i,j,2) = 0; 
              nongdu(i,j,3) = 0; 
              end              
    end
end


figure;
imshow(nongdu);


%第四步：梯度處理。
%第四步：梯度處理。
%第四步：梯度處理。
[Gx,Gy]=gradient(ps_tmp2);       % 計算梯度
figure,imshow(Gx);
figure,imshow(Gy);
% G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy);   % 注意是矩陣點乘
% J1=G;
% figure,imshow(J1,map);    % 第一種圖像增強
%為了節約計算速率，這裡每5個點計算一次
u = 1:step:R2;
v = 1:step:C;

for i=1:R2
    for j=1:C
    Gx2(i,j)=Gx(R2+1-i,j); 
    Gy2(i,j)=Gy(R2+1-i,j); 
    end
end

for i=1:R2
    for j=1:C
    ps_tmp22(i,j)=ps_tmp2(R2+1-i,j); 
    end
end

figure;quiver ( v,u,Gx2(1:step:R2,1:step:C),Gy2(1:step:R2,1:step:C) );
figure;contour( v,u,ps_tmp22(1:step:R2,1:step:C) );

u = 1:step:R2;
v = 1:step:C;
figure;contour( v,u,ps_tmp22(1:step:R2,1:step:C) );hold on;
       quiver ( v,u,Gx2(1:step:R2,1:step:C),Gy2(1:step:R2,1:step:C) );
% pause(3)%暫停3秒鐘後關閉第一步的處理圖檔；
% close all;


%第五步：旋度圖。
[u v] = meshgrid(1:step:C,1:step:R2);      
cav = curl(ps_tmp2(1:step:R2,1:step:C),v); 

for i=1:R2/step
    for j=1:C/step
    cav2(i,j)=cav(R2/step-i+1,j); 
    end
end

figure;contour(v,u,cav2);
pcolor(u,v,cav2); shading interp;
colormap copper;
% hold on;
% quiver(ps_tmp2,ps_tmp2,u,v,'y');



%第六步：散度圖。
figure
k=curvature_central(ps_tmp2);
imshow(k);
u = 1:step:R2;
v = 1:step:C;
for i=1:R2
    for j=1:C
    k2(i,j)=k(R2+1-i,j); 
    end
end
% figure;quiver ( v,u,Gx(1:5:900,2:5:1515),Gy(1:5:900,2:5:1515) );
figure;contour( v,u,k2(1:step:R2,1:step:C) );

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三、仿真測試結果