基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算在蜂窩麻面圖像的應(yīng)用

聶秀才 李寶林

摘要：通過對橋梁病害檢測系統(tǒng)以及橋梁蜂窩麻面病害的研究，提出了一種基于像素點(diǎn)的蜂窩麻面病害面積的快速求解方法。首先介紹了基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算在各類研究中的實(shí)踐與應(yīng)用;其次基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算方法，將其應(yīng)用于蜂窩麻面圖像，并結(jié)合系統(tǒng)采集的圖片進(jìn)行了實(shí)驗(yàn);最后得出：通過此方法進(jìn)行計(jì)算的蜂窩麻面病害區(qū)域像素?cái)?shù)與實(shí)際取得的病害像素?cái)?shù)相比，誤差極小，接近無誤差，且計(jì)算速度更快、更穩(wěn)定;取得的病害區(qū)域像素?cái)?shù)乘以像素當(dāng)量即為病害區(qū)域的面積。可作為工程應(yīng)用項(xiàng)目參考。

關(guān)鍵詞：像素點(diǎn);面積計(jì)算;蜂窩麻面;像素當(dāng)量;二值化

中圖分類號：TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A

文章編號：1009-3044（2021）02-0164-02

面積是很多物質(zhì)特性的一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)。通過面積的大小，可以得知物質(zhì)的具體形態(tài)和發(fā)展趨勢。在橋梁安全檢測中，諸多外觀病害的檢測也需要面積的測定，面積的大小也關(guān)系著橋梁外觀病害的危害程度;測得準(zhǔn)確的病害面積大小有助于確定橋梁的安全系數(shù)。

當(dāng)前有很多測量圖像中特定區(qū)域面積的方法。例如方格法、基于Photoshop圖像面積測定法等。由于各方法都有優(yōu)缺點(diǎn)，本文選擇基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算方法，應(yīng)用于蜂窩麻面面積計(jì)算的研究。

1 基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算應(yīng)用

基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算方法應(yīng)用廣泛。

通過統(tǒng)計(jì)圖像上目標(biāo)區(qū)域像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的方法，在進(jìn)行面積計(jì)算時(shí)得到了最好的估計(jì)，具有簡單高效的特點(diǎn)[1]。

對特定圖像進(jìn)行面積計(jì)算的方法有很多，例如基于Photoshop軟件進(jìn)行圖像面積的測定也是一種常用的方法;方格法常用來校正其他面積計(jì)算的方法[2]。基于Freeman算法進(jìn)行像素點(diǎn)的矢量分析，進(jìn)而對封閉區(qū)域邊界的像素進(jìn)行標(biāo)注，對取得的邊界像素實(shí)行坐標(biāo)加權(quán)求和計(jì)算，取得封閉區(qū)域的面積[3]。

在測量植物體葉面面積計(jì)算時(shí)，基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算應(yīng)用也較為常見。

植物葉片面積的大小也是衡量植物是否正常生長的重要參數(shù)。在葉柄處去除葉柄并保留葉片的算法研究中，結(jié)合了局部閾值分割算法以及直方圖分割算法，得到了較好的圖像邊框;使用最佳閾值法對圖像進(jìn)行分割得到了較好的葉片圖像，從而進(jìn)行面積的計(jì)算;多技術(shù)結(jié)合使用以便取得更好的實(shí)驗(yàn)效果，是目前較為主流的研究方向[4]。

使用Digimizer數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行葉面積測定的方法，與其他面積測定方法相比較，測定結(jié)果取得了極為顯著的線性相關(guān)關(guān)系，具有操作簡便、結(jié)果穩(wěn)定可靠等特點(diǎn)，此外還可進(jìn)行形態(tài)特征的測量[5]。

基于RGB三原色通道相似性進(jìn)行圖像分割，是一種常用的圖像分割算法，被廣泛應(yīng)用于色彩較為豐富的圖像分割實(shí)驗(yàn)中。根據(jù)彩色圖像通道的相似性結(jié)合自適應(yīng)閾值分割方法，能夠更好地分割出目標(biāo)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域和參考區(qū)域的像素個(gè)數(shù)，就能夠得出目標(biāo)區(qū)域面積。要取得較好的目標(biāo)區(qū)域，最重要的是采取最佳的圖像分割方法并且此方法極度適合實(shí)驗(yàn)對象。研究對象的不同，同樣的圖像分割方法可能得到不同的效果或者極差的結(jié)果[6]。

存在大量連通區(qū)域的圖像面積計(jì)算也可以使用基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算。

在圖像處理中，多數(shù)圖片往往都包含了大量的連通區(qū)域，不同顏色、不同特征、不同物體分布于圖片的各個(gè)位置，有時(shí)需要計(jì)算出這些分布不均的連通區(qū)域的面積。基于鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲思想，提出邊掃描圖像，邊動(dòng)態(tài)地存儲連通區(qū)域的頂點(diǎn)坐標(biāo)集合，也即連通區(qū)域的面積，并將掃描完成的區(qū)域進(jìn)行清除，解決了重復(fù)計(jì)算某一區(qū)域的可能以及時(shí)效問題[7]。

基于上述所描述的諸多基于像素點(diǎn)算得目標(biāo)面積的方法，都是以找到、找全目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，由記錄像素總數(shù)進(jìn)而求得目標(biāo)面積。由此，更精確地取得像素?cái)?shù)成為重中之重。

2 基于像素點(diǎn)法的面積計(jì)算原理及實(shí)現(xiàn)

采集研究對象的樣本，并使用計(jì)算機(jī)技術(shù)對其進(jìn)行一系列的處理，統(tǒng)計(jì)出實(shí)驗(yàn)所需的多個(gè)參數(shù)，包括統(tǒng)計(jì)樣本的像素點(diǎn)、參照物的面積以及實(shí)驗(yàn)個(gè)體的區(qū)域面積換算等，最后得出葉枯焦部分面積[8]。

基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，設(shè)計(jì)研究相關(guān)系統(tǒng)用來解決某一實(shí)際性問題，是技術(shù)進(jìn)步的具體表現(xiàn)。由于沒有描述具體的評判方法，此方法可行性分析固然牢靠，但結(jié)果的精確度尚未可知，還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

2.1 算法原理簡介

通俗地講，基于像素點(diǎn)計(jì)算面積的方法是將所求區(qū)域的所有像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)出來，并乘以單個(gè)像素的像素當(dāng)量。像素當(dāng)量指的是同一條件下，實(shí)際物理尺寸下標(biāo)定此范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量，即為該物理尺寸下的像素當(dāng)量;也可解釋為圖像中一個(gè)像素點(diǎn)代表的實(shí)際物理尺寸是多少。所以求得蜂窩麻面的病害區(qū)域的像素?cái)?shù)，也就求得了該病害區(qū)域的面積;而要計(jì)算出較為精確的病害區(qū)域面積，就要精確統(tǒng)計(jì)出病害區(qū)域像素?cái)?shù)，就要得到較好的病害區(qū)域分割圖。以此為目標(biāo)，進(jìn)行了以下實(shí)驗(yàn)。

2.2 基于蜂窩麻面的算法實(shí)現(xiàn)

算法實(shí)驗(yàn)采用Python語言編寫，Windows7系統(tǒng)，使用PyCharm開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)。

首先，將采集好的蜂窩麻面圖像進(jìn)行預(yù)處理：選擇三張?jiān)紙D片切割為相同大小的圖片;其次，選擇合適的圖片灰度化方法對圖片進(jìn)行灰度化處理，這里選擇的是加權(quán)平均值灰度化方法，也稱三原色灰度化法，也是處理蜂窩麻面效果較好的方法之一;最后，基于灰度化后的圖片，進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割，盡最大分割能力保留原始圖片的病害區(qū)域，并統(tǒng)計(jì)像素值為0的像素總數(shù)，即為病害區(qū)域的總像素?cái)?shù)。

灰度化圖片以及二值化圖片對比如圖1所示。

分別統(tǒng)計(jì)出了3張圖片像素值為0的像素個(gè)數(shù)。如表1所示。

表1中，pre01_gr01.png、pre01_gr02.png、pre01_gr02.png表示的是自適應(yīng)閾值分割后的二值化圖文件名。

3 結(jié)論分析與展望

統(tǒng)計(jì)少量不規(guī)則圖像區(qū)域面積時(shí)，常使用Photoshop統(tǒng)計(jì)實(shí)際病害區(qū)域的像素?cái)?shù)。通過Photoshop對以上3張二值化圖的原始圖得到如下表所示的數(shù)據(jù)。

表2中，pre01.png、pre02.png、pre03.png是二值化圖片的原圖。

綜上，實(shí)驗(yàn)初步得出的蜂窩麻面病害區(qū)域像素?cái)?shù)，基本上符合通過Photoshop計(jì)算出來的病害區(qū)域的像素?cái)?shù)量，誤差范圍在700～800個(gè)像素之間，滿足實(shí)驗(yàn)初衷。而其他方法經(jīng)過檢驗(yàn)并不適合蜂窩麻面的像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)與面積計(jì)算。由此可以看出，將基于像素點(diǎn)的面積計(jì)算方法用于橋梁外觀病害的面積檢測是可行的。可嵌入到橋梁外觀檢測病害的系統(tǒng)中，以便于更好地確定病害區(qū)域面積。

參考文獻(xiàn)：

[1] 祁廣云，馬曉丹.基于圖像的植物葉面積計(jì)算方法的研究[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，27（2）：201-202.

[2] 崔世鋼，秦建華.圖像處理法測定油菜葉面積的研究[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，56（14）：2756-2757，2767.

[3] 李波，劉東華，梁光明，等.一種計(jì)算任意形狀封閉區(qū)域面積的新方法[J].國防科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2002，24（4）：61-64.

[4] 馬麗，陶佳，杜秋菊.基于圖像處理的植物葉面面積計(jì)算算法研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（25）：15812-15814.

[5] 李樂，鐘迪，賈寶軍，等.蒙古櫟葉面積的數(shù)字圖像法測定[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，31（6）：96-103.

[6] 韓殿元，黃心淵，付慧.基于彩色通道相似性圖像分割方法的植物葉面積計(jì)算[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28（6）：179-183.

[7] 郭尚，蘇鴻根.基于像素的計(jì)算大量連通區(qū)域面積的快速算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2008，29（7）：1760-1763.

[8] 程榮花，馬飛，馬麗.豆科植物葉枯焦面積自動(dòng)化測量方法[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（12）：108-110.

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