氣液兩相流氣泡圖像的形態學分割方法

施麗蓮 葉 軍 沈紅衛

(紹興文理學院工學院，浙江 紹興 312000)

0 引言

在氣液兩相流中，氣泡的直徑、空隙率和界面面積是決定泡狀流內部結構的三個基本幾何參數[1]，它們的尺寸和分布往往決定了兩相流體的流動結構和運動規律，甚至影響兩相流系統的總體性能。

測量兩相流中氣泡形態特征參數的技術主要有探針技術[2－8]、過程層析成像技術[9－10]、激光多普勒技術[11－12]、輻射線技術[14－15]、聲波技術[16]、壓力傳感器技術[17－18]、高速攝影技術[13，19－22]等。其中，高速攝影技術是一種比較傳統的可視化研究手段，它對流場無干擾，可以直接拍攝流體的流動圖像，現已廣泛應用于兩相流的氣泡特征參數檢測中。但當氣泡密度比較大時，氣泡圖像可能出現重疊或粘連現象，這給氣泡的分割識別增加了困難。在此，根據氣泡的形態特征，提出了一種用于識別重疊或粘連氣泡的形態學新算法。試驗證明，該算法能夠較準確地對重疊或粘連氣泡進行分割和識別。

1 試驗裝置

氣液兩相流的流動圖像由試驗裝置采集得到。該試驗裝置主要包括圖像采集系統和流體控制系統兩部分[23]，其框圖如圖1 所示。

圖1 試驗裝置框圖Fig.1 Schematic diagram of experimental apparatus

圖像采集系統主要包括計算機、圖像采集卡、攝像頭和照明系統等。其中，圖像采集卡采用美國NI公司的PCI 1422;攝像頭采用美國UP-900逐行掃描數字CCD攝像機，其分辨率為1 392×1 040，幀頻為15幀/s，快門速度為1/31 000～1/15 s;照明系統光源使用5 000 K色溫的三基色光管，光線穩定，無閃爍。在圖像攝取過程中，由于液體和氣泡均是透明的，因此可采用逆光照明，以拍攝氣泡的陰影。同時，為了獲得滿意的圖像質量，可在氣泡流動圖像后側的有機玻璃管上蒙上兩層繪圖用硫酸紙，使光照分布均勻。流體控制系統主要由空氣壓縮機、儲氣罐、水箱、水泵、調節閥、氣體流量計、液體流量計、混合器和測試管等組成。試驗所用的液相來自水泵，經調節閥射入混合器后，流入透明測試管段;氣相來自壓縮空氣。試驗中，測試管選用內徑為50 mm的透明有機玻璃管。

2 粘連氣泡的形態學分割算法

2.1 算法描述

在氣液兩相流中，通過CCD拍攝的氣泡灰度圖像如圖2所示。

圖2 氣泡原始圖Fig.2 Original bubble image

從圖2可以看出，部分氣泡出現了重疊或粘連現象，此時用傳統的圖像分割算法難以識別。因此，可將氣泡表面的亮點作為識別重疊或粘連氣泡的重要依據。

根據氣泡形態特征，提出了一種用于識別粘連氣泡的新方法。該方法分為兩個步驟：①獲取氣泡二值化圖像的亮點特征;②對每個亮點進行條件加厚處理，得到粘連氣泡的分割圖像。根據分割后的氣泡圖像，可進行各種定量分析，如面積、直徑、中心坐標、周長等。

2.2 氣泡亮點特征提取

為消除圖2所示灰度圖中的靜態噪聲，可利用差影算法將氣泡原始圖減去靜態背景圖，得到差影圖。為了進一步平滑氣泡邊緣，用3×3模板對差影圖作平滑處理;然后利用最佳閾值分割法將其二值化。去掉微小面積的氣泡后，得到的二值化圖像如圖3所示。

圖3 二值化圖像Fig.3 Binary image

觀察圖2所示氣泡圖像，可見每一個氣泡上面都有一個亮點，這在圖3所示的二值化圖像中表現為氣泡內部的黑色區域。氣泡圖上的亮點是氣泡的重要特征。為了提取氣泡圖上的亮點，對圖3所示的二值化圖像進行區域填充[24]，可得到圖4(a)所示的氣泡填充圖;然后再將所得填充圖減去原二值化圖像，就可以提取氣泡的亮點圖，如圖4(b)所示。

圖4 區域填充結果和氣泡亮點圖Fig.4 Filled result of areas and bright dots of bubbles

2.3 氣泡亮點的條件加厚算法

2.3.1 二值圖像中的形態學運算

二值圖像的形態學處理就是在圖像中移動一個結構元素，然后將結構元素與二值圖像進行交、并等集合運算。設X為氣泡亮點圖像、B為結構元素，先定義如下幾個運算。

①膨脹運算(dilation)

將亮點圖像X用結構元素B進行膨脹，記為X⊕B，定義為：

式(1)表明，先對B作關于原點的對稱集B^，再將對稱集B^平移 z得到(B^)z。當X與(B^)z的交集不為空集時，B的原點就是膨脹集合的像素。膨脹運算能使影像擴張，如果兩個物體之間距離比較近，膨脹運算可能會使這兩個物體連通在一起，膨脹對填補氣泡分割后物體中的空洞很有用。

②腐蝕運算(erosion)

將亮點圖像X用結構元素B進行腐蝕，記為X?B，定義為：

式(2)表明，將B平移z后得到(B)z，當(B)z仍全部包含在X中時，B的原點就是腐蝕集合的像素。腐蝕運算起到影像收縮的作用，可以消除物體邊界點。腐蝕可以把小于結構元素的物體去除。如果兩個物體之間有細小的連通，當結構元素足夠大時，通過腐蝕運算可以將兩個物體分開。

③開運算(opening)和閉運算(closing)

開運算，即先腐蝕再膨脹，記為X○B，定義為：

閉運算，即先膨脹再腐蝕，記為X·B，定義為：

開運算通過剔除圖像細小凸角，使輪廓線變得光滑，它可以起到分離的作用，將X中比結構元素B小的孤立斑點或邊緣毛刺清除掉，斷開狹窄的間斷并消除細的突出物。閉運算通過填充圖像的凹角點使輪廓線更為光滑，它可以起到連通補缺的作用，并填充比結構元素小的洞或裂縫。

2.3.2 氣泡亮點的條件加厚算法

根據所分離出的氣泡亮點，可利用條件加厚算法對粘連氣泡進行進一步分割，具體算法如下。

① 形態開-閉濾波

設X為氣泡亮點圖像，B為3×3的正方形結構元素，且：

對X作形態開-閉濾波：

開-閉濾波用于去除圖像X中的微小干擾點，同時，對亮點輪廓起到平滑作用。

②條件迭代加厚運算

設X1為由式(6)濾波后的氣泡亮點圖像;Y為圖4所示經區域填充后的圖像;T={T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8}為復合結構元集，如式(7)所示，其中，“1”表示氣泡像素點，“0”表示背景點，“×”表示非結構元素。

以Y為條件，作迭代加厚運算，有：

式中：k=1，2，…。當k迭代到Xk=Xk+1時，算法終止，最終集合Xk即為所得到的氣泡分割圖像。

式(8)中，“⊙”為形態學加厚運算，“Xk－1⊙T”表示在X的基礎上增加X被T擊中的結果。當結構元素T與所對應的區域X完全符合時，X被T擊中。

假設每個亮點代表一個氣泡的中心位置，對每個亮點進行加厚處理，即在每個亮點外部不斷增加像素，必須保證所增加的像素不會導致原來不連接的對象成為8-連接。由式(7)可知，Ti(i=1～8)分別按左、左上、上、右上、右、右下、下、左下的順序對亮點進行加厚。根據這些結構元素進行厚化運算，可保證所增加的像素不會導致原來不連接的對象成為8-連接。

在亮點加厚過程中，還要保證所增加的點沒有超出原填充圖像Y(圖4所示)中相對應氣泡的邊界，即需要以原填充圖Y為條件做加厚運算。此時，可將加厚圖像Xk和原填充圖像Y進行邏輯與操作或進行集合交運算。重復以上加厚過程，直到每個亮點已不再被加厚為止，即可得到氣泡的分割圖像。

根據上述條件，進行加厚算法處理后，粘連氣泡已被有效地分割，得到最終的氣泡分割圖如圖5所示。

圖5 氣泡分割圖Fig.5 Result of bubbles segmentation

根據圖5所示的分割圖，可以對氣泡尺寸進行進一步定量分析;對重疊面積較大的氣泡圖形，可以根據氣泡形狀進行面積重構，從而更精確地計算氣泡尺寸。

3 結束語

本文對氣液兩相流中粘連氣泡圖像的分割識別進行了一些研究。在圖像識別技術中，如何對粘連顆粒進行有效的分割一直是一個技術難點。由于目前尚沒有一種統一的圖像分割算法適用于任何物體的分割，因此，在實踐中通常需要根據具體物體，提取其圖像特征進行有效分割。

根據氣泡的形態特征，提出了一種用于識別重疊或粘連氣泡圖像的形態學新算法。該算法的創新點在于充分利用了氣泡灰度圖像表面具有亮點的特點，合理地選擇了結構元素對粘連或重疊氣泡圖像進行形態學處理，這是一種新型的氣泡識別方法。試驗結果表明，該方法簡單、快速，能夠比較準確地對重疊或粘連氣泡進行分割識別，分割效果較好。同時，該方法可以推廣到其他具有亮點特征的細胞或近似圓形的顆粒重疊圖像的分割識別處理。

在利用高速攝影技術獲取兩相流圖像時，尚存在一定的局限性，即只能得到壁面附近的氣泡情況，液相和壁面都要求透明;對于高壓系統，需要耐壓的視窗材料。為了識別氣液兩相流中間的氣泡，接下來需要研究的是如何利用兩個互相垂直放置的CCD來同時獲取不同平面內的氣泡圖像，然后通過圖像處理對氣泡進行分割識別。

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