[发明专利]一种HRTEM图像中煤芳香烃晶格条纹的智能提取方法

说明书

本发明属于图像处理技术领域，具体是一种HRTEM图像中煤芳香烃晶格条纹的智能提取方法。包括以下步骤。S100～对原始图像进行灰度处理、剪切、傅里叶‑反傅里叶变换以及分块；S200～对元胞数组进行分析，得到主要的条纹位置；S300～对主体部分图像的像素点进行判断，去除背景噪音，得到条纹；S400～对条纹图像进行骨骼化操作，同时确定X的值，骨骼化之后的图像，按照图像自带比例尺，同时根据图片大小，求出晶格条纹的长度以及角度；S500～根据步骤S400得到的数据，用户可自行建立相应的数据库，同时画出条纹大小柱状分布图和条纹角度柱状分布图。本发明提出的技术方案中使用了分块处理的方法，不仅能够找到条纹部位进行处理，同时也减少了二值化对图像失真影响。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体是一种HRTEM图像中煤芳香烃晶格条纹的智能提取方法。

背景技术

目前，煤芳香烃晶格条纹提取主要的处理方法有两种。第一种是科研人员将在高分子透射电镜下观察到的样品图片，通过Photoshop或者其他软件将图像灰度化，在将图像二值化，之后运用ArcGIS或者其他软件，手动画出条纹，画出以后，再用软件手动测量出条纹的长度；另一种是科研人员利用程序的手段，自动的提取出条纹，例如康倩楠和张志强开发了VirtualFringe的程序，他们将图片导入程序，之后对图像进行降噪，傅里叶变换等操作，之后设定一个阈值，对图像进行二值化处理，处理完之后，在通过骨骼化将条纹提取出来，最后得到条纹的长度以及角度等信息。

在现有的两种处理方法中，对于第一种来说，一张图像里面包含巨大的条纹数量，手动画出条纹不说其准确程度，耗费时间和耗费体力是一定的，随后在手动测量条纹的长度以及角度，更是一件耗时耗力的事；对于第二种方法来说，虽然能快速地提取出条纹，但是在晶格条纹的原图中，图像中各个地方的明暗程度各不相同，最后阈值过滤的时候，会损失大量的信息，并且很多噪音部分的灰度分布范围很广，即使在阈值过滤完，依旧会有很多的噪音残留，之后的残留依旧需要手动过滤，这就会给后续的长度、角度等计算，带来不必要的麻烦。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提供一种HRTEM图像中煤芳香烃晶格条纹的智能提取方法。

本发明采取以下技术方案：一种HRTEM图像中煤芳香烃晶格条纹的智能提取方法，包括以下步骤。

S100～对原始图像进行灰度处理、剪切、傅里叶-反傅里叶变换以及分块；

S200～对元胞数组进行分析，得到主要的条纹位置；

S300～对主体部分图像的像素点进行判断，去除背景噪音，得到条纹；

S400～对条纹图像进行骨骼化操作，同时确定X的值，骨骼化之后的图像，按照图像自带比例尺，同时根据图片大小，求出晶格条纹的长度以及角度；

S500～根据步骤S400得到的数据，用户可自行建立相应的数据库（用户可将同种关系的图片存入统一数据库，之后处理图像时，可选择快速处理，用户仅需输入想调用的数据库，即可处理），同时画出条纹大小柱状分布图和条纹角度柱状分布图。

步骤S100采取以下方法，

S101～判断原始图像是RGB图像还是灰度图像，若是RGB图像，则会将图像进行灰度化处理，同时将图像进行分块；若为灰度，直接开始分块，分块是64像素*64像素为基本单位，将图像进行切块；

S102～灰度图像分成元胞数组，其中元胞数组的大小是原始图像的长宽与64个像素大小的比值，结果取其整数部分，多余的部分裁剪掉，其中元胞数组里的各个矩阵大小为64像素*64像素，元胞数组里的数值与图像中的灰度值相对应；

S103～将元胞数组转化为矩阵，之后进行傅立叶变换、反变换，变换后再次进行分块，得到对应大小的元胞数组。将元胞数组转化为灰度矩阵，之后进行傅立叶变换、反变换，变换后再次进行分块，得到对应大小的元胞数组，因为元胞数组与图像相对应，可以将元胞数组直接转化为灰度矩阵，灰度矩阵可以直接显示成灰度图像，同时元胞数组的使用能准确的定位到主体位置，从而为之后的主体部分提取打下基础。