基于数字图像处理的颗粒圆度计算
图3 像素曲率半径计算
要计算像素点 P 处的曲率半径，首先识别出以 P 为端点的两段最长的8邻 域像素边界段，如图 PR 和 PL 段。像素边界段的是由两条固定距离的平 行直线与轮廓边界交叉点确定，以 P 为起点，受平行线约束而与平行线 交叉的另一个边界像素点为 R 和 L 点。其次，再求出 P 对应的 R 和 L 点 后，根据该三个像素点坐标求解出对应的外接圆的半径，即为像素点 P
k .R
i 1
是颗粒轮廓曲率小于或者等于最大内切圆半径 R 的拐点处内切圆半径， k 是满足计算要求的拐点的个数。颗粒圆度图像计算步骤如下： （1） 计算颗粒轮廓每个像素点处的曲率半径，这里使用Nguyen and DebledRennesson[4]文中提出的计算轮廓曲率半径的方法，如图（3）所示，计 算过程也是以该图为示例。
k .R
i 1
图1 圆度定义
由于比较该方法比较耗时，效率比较低，后来Krumbein[3]等在大量实际应 用中总结出一套圆度模板，通过将得到的颗粒跟模板进行对比，从而对颗粒的 圆度进行归类，得出圆度数值，该模板如下图（2）所示。
பைடு நூலகம்
图2
Krumbein圆度模板
2圆度图像计算方法 以上方法都是通过手工计算或者人工观测得到结果，效率低、连续性差， 计算的误差也很大，不能很大范围内推广。通过采集到的颗粒图像进行数字图 像处理和几何计算，可以很好的得到颗粒圆度计算结果。文中采用Wadell关于 k 圆度计算方法，将公式 rW 1 ri 通过计算机编程实现，其中 ri
0引言 粉体行业中，颗粒形貌参数越来越引起广泛的关注。比如磨料行业，磨料 颗粒棱角尖锐程度直接影响到磨料的性能，这就需要能够准确的检测得到颗粒 的棱角或者弯曲程度信息。颗粒圆度是指颗粒棱角的锋利程度或颗粒的弯曲程 度[1]，现有对颗粒该形貌进行定义的是球形度概念，球形度指的是表征颗粒接 近球形的程度，是颗粒截面积等效直径和周长等效直径的比值。球形度参数不 能反映出颗粒的棱角的锋利程度或弯曲程度，这就需要引入新的计算方法来实 现。 1圆度概念及测量方法 最早实现对圆度计算的是Wadell[2]等提出，原理如图（1）所示，半径为R 的圆为颗粒的最大内切圆，r1r3是每个拐点处的内切圆，没有标记的半径的最大的内切圆不参与计算，圆度 计算公式为： 1 k 。 （1） rW ri
图6 拐点标记
拐点标号 1 2 3 4
圆度数值 0.17 0.82 0.31 0.26
拐点标号 5 6 7 8
表1 拐点圆度值
圆度数值 0.43 0.42 0.46 0.34
4结论 文中提出的圆度计算方法，可以准确的检测出颗粒每个棱角（拐点）的尖 锐程度，也可以得到整体的圆度统计数值，在实际生产中对于产品形状监控有 着很重要的应用空间和广泛的应用前景。
对应的曲率半径，遍历每个像素点，求出每个像素点的曲率半径。 （2） 最大内切圆半径求解；使用距离变换来求解出，距离变换是离散几何中 常用方法和手段，文中参考Hirata[5]来通过求出颗粒轮廓对应的距离变 换图像，灰度值最大值为对应的最大内切圆半径。 （3） 按照公式（1）求解 rW ，只有那些小于或者等于最大内切圆半径的像素 参与计算，其他的轮廓像素点会被舍去，如图（4）所示，得到最终颗粒 圆度数值。
文献引用
[1]中华人民共和国石油天然气行业标准 SY/T 5184-2006 砾石充填作业用砂检测推荐办法 5.2 [2] Wadell, H., 1932. Volume, shape, and roundness of rock particles. Journal of Geology 40, 443–451. [3] Krumbein, W.C., 1941. Measurement and geological significance of shape and roundness of sedimentary particles. Journal of Sedimentary Petrology 11 (2),64–72. [4] Nguyen, T.P., Debled-Rennesson, I., 2007. Curvature estimation in noisy curves. In:Proceedings of the 12th International Conference on Computer Analysis ofImages and Patterns, Vienna, Austria, pp. 474–481 [5] Hirata, T., 1996. A unified linear-time algorithm for computing distance rmation Processing Letters 58 (3), 129–133. [6] Krumbein W C, Sloss L L. Stratigraphy and Sedimentation.-WH Freeman and Company[J]. San Francisco, 1963.
图4 曲率半径（参与计算像素）
3 计算结果 这里选取圆度球度标准图版中的颗粒进行计算，并将计算结果和图版进行对比。图版来源于K rumbein[6]，国内外石油天然气行业都采用该图版对颗粒的圆度进行对照，标 准图版如下图（5）所示。
图5 圆度-球度标准模板
选取圆度0.3球度0.9颗粒进行计算，原图和计算结果如下图（6）所示。首先对 颗粒需要进行计算的像素点进行选取，即颗粒轮廓的拐点，图中已经将拐点标 记出来，在拐点处计算其对应的内切圆半径数值，和最大内切圆半径做比值， 将每个拐点处的圆度数值标记在颗粒轮廓图像上，方便观察，将拐点处的圆度 值列于表（1）中，从表中可以看出，拐点处的圆度计算数值能很好的和标准图 版和直观的印象对应起来。
基于数字图像处理的颗粒圆度计算实现
任中京 秦一博 济南微纳颗粒仪器股份有限公司 摘要： 针对现有颗粒粒形检测中圆度和球度的概念和计算方法混淆，没有明确提出针对 颗粒圆度进行计算的情况，本文提出一种基于图像处理的颗粒圆度计算方法，该 方法对颗粒轮廓进行提取后，通过求取轮廓各个拐点处的最小内切圆与颗粒轮廓 的本身最大内切圆比值求出颗粒的圆度，能够准确的计算出颗粒的圆度值。 关键词：颗粒圆度，颗粒球度
基于深度图像处理技术的类圆形重叠颗粒计数
基于深度图像处理技术的类圆形重叠颗粒计数张健;朱伟兴【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2018(42)6【摘要】颗粒物计数的用途很广,但很费时且易出错,尤其是重叠时的颗粒物计数更加困难,而且由于技术和设备的限制,相关的研究也比较少.文中利用深度图像处理技术实现对重叠的类圆形颗粒物进行计数.首先采用Kinect相机对重叠目标采集图像,并且对采集的图像进行保存处理,将目标距离物体的实际距离与采集到的图片的灰度值进行映射,即目标与相机的距离越远,对应该点像素值越小.再对图像进行ROI提取和去噪,对图像进行预处理,求出分割阈值,将三维重叠目标计数问题转换为二维平面计数问题,简化研究问题的复杂性.文中采用高度大约为2cm、类圆形、大小均匀的砂糖橘作为研究目标.采用本文的研究思路得到目标二维平面区域后,采用Hough变换法进行圆形拟合,根据拟合结果得出重叠区域目标个数.实践表明,采用本文的方法能够满足重叠目标计数要求.%Particle count is widely used, but it is time-consuming and error prone, especially in overlapping particles count, it is more difficult, and because of technical and equipment constraint, relatively few studies have been done.In this paper, the technique of depth image processing is used to count overlapped circular particles.Firstly, using Kinect camera captures images of overlapped objects.Then making a mapping between pixel value of object images and target space distance in real world, that is the farther between target and camera,the smaller of the gary.Then the depth image preprocessing is used to extract ROI anddenoising, computing the segmentation thresholds.The 3D overlap region is divided into two 2D planar regions, the 3D overlapping target counting is converted to a 2D counting problem, simplifying the complexity of research questions.In this paper, cirtus, which is about uniformly 2cm high in size, is used as the research target.The Hough transform method is used for circle fitting, and the number of overlapping area targets is obtained according to the fitting result.The practice shows that this method can meet the requirement of overlapping target counting.【总页数】6页(P71-75,80)【作者】张健;朱伟兴【作者单位】江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于粒度测量的重叠圆形颗粒图像分离方法 [J], 尤育赛;于慧敏;刘圆圆2.一种圆形颗粒检测的图像处理技术 [J], 王丰元3.基于RGB-D图像的重叠颗粒物分层计数 [J], 司艳丽;朱伟兴4.基于特征重构的类圆形密集嘴棒精确计数 [J], 钱基德;钱基业;杜冬;刘长华5.基于支持向量机的重叠大豆颗粒计数 [J], 朱伟兴;苏威;张怀德因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
运用数字图像处理技术测量混凝土粗骨料的球度、形状系数和凸起比
运用数字图像处理技术测量混凝土粗骨料的球度、形状系数和凸起比C.F. Mora, A.K.H. Kwan*Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong, People'sRepublic of China摘要：开发出了一种新型的，运用数字图像处理技术测量混凝土粗骨料的球度、形状系数和凸起比的方法。
不同于其它图像处理，该方法能够测量颗粒的厚度和体积，并能依据厚度测量形状参量和评估骨料中的单粒径颗粒形状参数的加权平均值。
研究者已经利用这项技术分析了五个不同来源三种不同类型一共46种岩石骨料样本，而且这样测量的形状参数与传统测量棱角相互关联的。
发现几个形状参数与传统的测量棱角有好的相关性，但是在它们之中只有凸度和丰满度有可能被用来衡量棱角数。
最后，倡导放弃传统的依据堆积密度测量棱角数的方法；堆积密度是骨料性能的一个重要的指标，但不是测量棱角数的好方法。
关键词：骨料；混凝土粗骨料；数字图像处理；堆积密度；颗粒形状分析1 引言数字视频技术发展很快，比以前更加实惠而且使用更方便。
利用摄像机可以捕获场景并转化成视频信号，它们首先被数字化然后按像素储存起来。
然后，场景的图案信息可以通过数字图像处理技术提取出来。
通过DIP技术[1]，图像中的物体能从背景中被区分出来，然后进行分析和测量。
可以测量出粒子数、区域分布、粒度、形状分布与空间分布特征等几何参数。
该方法测量的主要优势几乎囊括了自动化、快捷、减少人为误差、而且能进行高级测量的优点。
作为DIP技术在混凝土工艺上应用研究的一部分，科学家正在研究运用DIP技术测量集料大小和形状可行的方法。
这是一个具有现实意义的话题，因为骨料作为混凝土的主要组成部分，其级配、尺寸和形状影响了混凝土的性能。
Barksdale[2]、Li[3]、Yue 和Morin[4]以及Kuo [5]等人已经尝试了DIP技术在颗粒大小与形状上的分析，取得了许多成果。
基于二值图像处理的灰岩颗粒磨圆度计算
基于二值图像处理的灰岩颗粒磨圆度计算
王雯珺;徐远杰;李海腾
【期刊名称】《中国水运（下半月）》
【年(卷),期】2016(016)008
【摘要】为了准确描述颗粒棱角的锋利程度或弯曲程度,基于二值图像处理技术提出计算颗粒H.Wadell磨圆度的方法,并实现了MATLAB程序代码,详细给出程序中识别颗粒每个隅角及计算其最小内切圆半径的方法.利用开发的程序计算Krumbei 和Sloss球度-圆度图版中颗粒的磨圆度,结果表明该程序可以准确计算颗粒的磨圆度;通过提取灰岩颗粒的二值图像,计算其磨圆度,并实现了对颗粒棱角尖锐程度的定量描述.
【总页数】3页(P330-332)
【作者】王雯珺;徐远杰;李海腾
【作者单位】武汉大学土木建筑工程学院,湖北武汉430071;武汉大学土木建筑工程学院,湖北武汉430071;武汉大学土木建筑工程学院,湖北武汉430071
【正文语种】中文
【中图分类】P512.4
【相关文献】
1.基于CNN二值图像处理的欧拉数计算 [J], 雷国伟;郭东辉
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3.基于二值图像处理技术的砂土颗粒统计方法 [J], 邹峰;王炳辉;姜朋明
4.基于成因机理的地层有机质孔隙度的计算--以冀中束鹿凹陷泥灰岩非常规储层为例 [J], 李庆;姜在兴;由雪莲;赵贤正;张锐锋
5.基于Matlab图像处理的砂石颗粒圆形度计算方法 [J], 牛立聪;孙香花;左晓宝因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于数字图像处理的颗粒圆度计算
任中京 秦一博 济南微纳颗粒仪器股份有限公司 摘要： 针对现有颗粒粒形检测中圆度和球度的概念和计算方法混淆，没有明确提出针对 颗粒圆度进行计算的情况，本文提出一种基于图像处理的颗粒圆度计算方法，该 方法对颗粒轮廓进行提取后，通过求取轮廓各个拐点处的最小内切圆与颗粒轮廓 的本身最大内切圆比值求出颗粒的圆度，能够准确的计算出颗粒的圆度值。 关键词：颗粒圆度，颗粒球度
对应的曲率半径，遍历每个像素点，求出每个像素点的曲率半径。 （2） 最大内切圆半径求解；使用距离变换来求解出，距离变换是离散几何中 常用方法和手段，文中参考Hirata[5]来通过求出颗粒轮廓对应的距离变 换图像，灰度值最大值为对应的最大内切圆半径。 （3） 按照公式（1）求解 rW ，只有那些小于或者等于最大内切圆半径的像素 参与计算，其他的轮廓像素点会被舍去，如图（4）所示，得到最终颗粒 圆度数值。
k .R
Байду номын сангаасi 1
图1 圆度定义
由于比较该方法比较耗时，效率比较低，后来Krumbein[3]等在大量实际应 用中总结出一套圆度模板，通过将得到的颗粒跟模板进行对比，从而对颗粒的 圆度进行归类，得出圆度数值，该模板如下图（2）所示。
图2
Krumbein圆度模板
2圆度图像计算方法 以上方法都是通过手工计算或者人工观测得到结果，效率低、连续性差， 计算的误差也很大，不能很大范围内推广。通过采集到的颗粒图像进行数字图 像处理和几何计算，可以很好的得到颗粒圆度计算结果。文中采用Wadell关于 k 圆度计算方法，将公式 rW 1 ri 通过计算机编程实现，其中 ri
图3 像素曲率半径计算
要计算像素点 P 处的曲率半径，首先识别出以 P 为端点的两段最长的8邻 域像素边界段，如图 PR 和 PL 段。像素边界段的是由两条固定距离的平 行直线与轮廓边界交叉点确定，以 P 为起点，受平行线约束而与平行线 交叉的另一个边界像素点为 R 和 L 点。其次，再求出 P 对应的 R 和 L 点 后，根据该三个像素点坐标求解出对应的外接圆的半径，即为像素点 P
一种基于数字图像的圆度测量方法
３ ．长春 富奥 江森 自控 饰件 系统 有 限公 司 ，吉林 长春 １ ０ ０ ） ３ ０ ０
摘 要 ： 文 主 要 研 究 基 于 数 字 图像 处 理 技 术 进 行 非 接 触 测 量 轴 类 零 件 圆 度 的 方 法 ， 先 对 Ｃ Ｄ 摄 像 机 采 集 到 的 本 首 Ｃ
图 像 进 行 处 理 ， 后 对 处 理 后 的 图像 进 行 边 缘 检 测 ， 后 运 用 极 点 拟 合 法 进 行 圆 度 误 差 的 评 定 。该 方 法 具 有 很 好 然 最
ｃ ｓｅ ｍ ａ ｅ ｒ ｅｅ ｔ ｄ Ｆｉａｌ ｅ ｓ ｄ ｉ ｇ ｓ ｗｅ ｅｄ ｔｃｅ ． ｎ ｌ ｙ，ｔ ｅ ｔ ｌｒｎｃ ｆｒ ｕ ｄ ｅ ｓｗａ ｓ ｅ ｓ ｄ ｂ ｐ ｃ ｓｆｔｉｇ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｏｅ ａ ｅｏ ｏ ｎ ｎ ｓ ｓａ ｓ ｓ ｅ ｙ ａ ｉｅ ｉｔ ｔ ｏ ．Ｔｈ ｎ ｅ
的 实 时 性 ， 以实 现 在 线 式 非 接 触 测 量 。通 过 实 验 证 明 ， 用 极 点 拟 合 法 评 定 圆 度 误 差 ， 仅 可 以 提 高 测 量 精 度 ， 可 使 不
并 日避 免 了圆 度 误 差 评 价 的 非 线 性 求 解 问 题 ， 算 简单 ， 度 快 ， 应 用 于 实 际 圆 度 测 量 数 据 的 处 理 。 运 速 可
ａ ｉｅ ｉ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄｈａ ｈ ｄ ａ ｔ ｇ ｆｒ ａ ｉ ａ ａ ｉｔｅ ｐｃ ｓｆｔ ｎ ｔ ｏ ｓｔ ｅａ ｖ ｎ ａ ｅｏ ｅ ｌｔｍｅｃ ｐ ｂｌ ｉｓ，ａ ｄ ｉ ｃ ｎ ｒ ａｉｅｏ ｌ ｅｕ ｔ ｕ ｈ ｄ ｍｅ ｓ ｒ — ｔ ｉ ｎ ａ ｅ ｌ ｎｉ ｎ ｏ ｃ ｅ ａ ｕ ｅ ｔ ｚ ｎ
维普资讯ｍｂ ｒ２ ０
基于Matlab图像处理的砂石颗粒圆形度计算方法
算方 法 ， 并利用 ＭＡ Ａ Ｂ语言编制 了图像分析与 圆形度计算程序 ， ＴＬ 利用该程 序实例 分析 了砂 、 石颗粒的多角度数码 图像 ， 获得不 同角度
下图像 区域 的圆形度。 结果表明 ， 对于同一颗粒选取不同角度 的数码 图像 ， 其统计结果更具有代表性 。
关键词 ： 图像处理 ；颗粒形貌 ；圆形度 ；图像分割
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉ ｇ ｎｐ ｌｔ ｎ；ａｔ ｌ ａ ｅ ｃ ｃ ｌ ｉ ； ｇ ｇ ｎ ｅ ｒ ｓ ｍａ ｅｍａ ｉｕ ａ ｏ ｐ ｒ ｃｅ ｈ ｐ ；ｉ ｕ ａ ｔ ｉ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｉ ｉ ｓ ｒ ｒ ｙ ｍａ ｓ
０ 引言
砂 、 等骨料是混凝 土材 料的重要组成 部分 ， 石 其颗粒 的形 状不仅影 响混凝土施工 的和易性 ， 而且影 响到混凝 土材料本 身
２１ 年 第 １ 期 （ 第 ２ ７ 期 ） ０２ 总 ６
Ｎｕ ｅ ｉ ０ ２ Ｔ ｔｌ ． ７ ｍｂ ｒ ２ １ （ ｏａ Ｎｏ２ ） １ｎ ６
混
凝
Ｃｏ ｃ ｅ ｅ ｎ ｒ ｔ
土
理
论
研
究
ＴＨＥ０ＲＥＴ ＣＡＬ ＥＳ Ｉ Ｒ ＥＡＲＣＨ
ｄ ｉ１．９ ９ ．ｓ． ０ —５ ０ ０ ２０ ． ４ ｏ：０ ６ ￣ｉ ｎ１ ２３ ５ ． １ ．１ ０ ３ ｓ ０ ２ ０
中图分类 号： Ｔ ２ ．１ Ｕ５ ８ ０ 文献标志码 ： Ａ 文章编 号： １０ — ５ ０ ２ １ ） １０ １— ３ ０ ２ ３ ５ （０ ２ ０ — ０ ０ ０
Ｃｉｃｕ ａ ｉｙｃａｃ ａ ｉ ａｎ ａｎｄ ｓｏｎ ｒｉｌｓ ｂ ｅ ｏｎ Ｍ ａ ｌｂ ｍ ａ ｏ ｅｓ ｉ ｒ ｌ ｒｔ ｌｕｌｔｏｎｏｆｓ ｄ ｔ ｅ ｐａ ｔｃｅ ａｓ ｄ ｔａ ｉ ｇｅ ｐｒ ｃ ｓｎｇ
基于数字显微图像处理的水泥粒度分析
调 、Ｇ Ｒ Ｂ值 、 色差 分布等 的集合 ； 定的亮 度变化 ， 一 如亮 中心 往 四周 的扩散或亮边缘往 中心的收缩等的集合 ； 一定 的色彩 变化 ，
如黄色到黑色 的过渡 ， 暖色 向冷色 的过渡等 的集合 。
利用广义结构元进行 的形态学 滤波 ， 其基 本思想是 用一 定 形态 、 颜色 、 亮度 的结构元 素去度量和提取图像 中的对应部件 以 达到对 图像分析 和识别 的 目的 。这是对利用传统结构元进行传 统形态学滤波 的扩展 ， 因而叫作扩展形态学滤波 。
定 的干扰源形成 的图像就会 出现在 每张 照片 的同一位 置 ， 大 且
小 、 度不变 。 亮 在 图像样本 比较 少且微 粒分 布 比较稀 疏 时 ， 可利 用 图像 相 减去除 固定 干扰 。由于数码相 机的参数保持不变 ， 且光 源恒 定 ， 因此每两 幅图像 的相 同部 分（ 扰背景 ） 该完全 一致 ， 干 应 对应 相
同位置不 同亮度 的干 扰 ， 因此 只需 设定 Ｃ 和 Ｃ ｒ ｈ的阈值 范 围。
。Hale Waihona Puke ４ ．６ 一 ．７× ３ ０ Ｉ — １０ ９ 一０ ８ ０ １ １ １ １２ Ｉ Ｉ ： １ １ Ｇ ＋ ８ Ｇ ．３ １ ｌ
Ｌ （ Ｌ ０ １ ８ — ０ ２ １ ０ ４ ９ ＿ 【 Ｂ Ｊ Ｌ２ ＿ Ｊ － ４ — ９ ３ Ｊ ． ． ． Ｌ １８ Ｊ
基 于数字显微 图 处理的水泥粒度分析／ 像 蓝章礼等
码照相机 的光 圈、 门、 光度 要保持恒 定 。在 上述前提 下 ， 快 感 固
・８ ９・
定的几何形状 ， 如圆形 、 形 、 正方 十字形 、 向线段 等 的集 合 ， 有 或
者面积与宽直径之 比满 足 一定 的范 围 ； 一定 的色 彩 空间 ， 色 如
基于数字图像处理的矿物颗粒形态定量分析
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ 工程地质学报 １００４－９６６５／２０２１／２９（１） ００５９ １０陈建湟，张中俭，徐文杰，等．２０２１．基于数字图像处理的矿物颗粒形态定量分析［Ｊ］．工程地质学报，２９（１）：５９－６８．ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０２１－０００３ＣｈｅｎＪｉａｎｈｕａｎｇ，ＺｈａｎｇＺｈｏｎｇｊｉａｎ，ＸｕＷｅｎｊｉｅ，ｅｔａｌ．２０２１．Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｈａｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｍｉｎｅｒａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ，２９（１）：５９－６８．ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０２１－０００３基于数字图像处理的矿物颗粒形态定量分析陈建湟① 张中俭① 徐文杰② 李丽慧③（①中国地质大学（北京）工程技术学院，北京１０００８３，中国）（②清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京１０００８４，中国）（③中国科学院地质与地球物理研究所，中国科学院页岩气与地质工程重点实验室，北京１０００２９，中国）摘 要 矿物颗粒形态的评价一般采用目估法在显微镜下观测岩石薄片，其评价结果受主观影响。
本文利用岩石薄片显微照片，基于图像处理技术提出了矿物颗粒形态定量分析方法。
矿物颗粒形态参数主要包括球度、凸度、长宽比、磨圆度等。
该方法利用图像分割技术将显微照片中的矿物颗粒区分开，提取颗粒的像素轮廓坐标进行离散几何分析，计算矿物颗粒形态参数。
特别地，由于磨圆度难以直接、准确地计算，本文总结前人经验，在傅里叶级数拟合颗粒轮廓的基础上，创新性地提出了棱角关键点识别和分组两步走的方法。
本文分别计算了一组理论图形和一张岩石薄片显微照片的颗粒形态参数，验证了该方法的准确性和实用性。
本文分析了图像分辨率Ｒｅ、颗粒轮廓的傅里叶级数拟合优度Ｒ２、棱角关键点分组系数ａ对颗粒形态参数计算结果的影响，发现：（１）球度、凸度、长宽比的计算结果基本不受Ｒｅ和Ｒ２的影响；（２）磨圆度的计算结果受Ｒｅ和Ｒ２的影响，建议颗粒最小外接圆直径像素数大于２００ｐｉｘｅｌ，并且存在一个最优的Ｒ２范围，在这个范围内计算的磨圆度结果接近理论值；（３）当ａ精确到十分位时，初步分组时选取ａ＝０ １最为合理。
使用图像分析测量颗粒大小和形状
使用图像分析测量颗粒大小和形状究竟什么是颗粒大小和形状？本文对如何计算颗粒大小和形状进行了描述，并用图例说明如何使用图像分析来对这两者进行测量。
什么是颗粒大小？描述3D颗粒往往是一项复杂的工作，没有想象的那么容易。
为了实用或管理方便，3D 颗粒捕捉为2D图像图1：计算CE 直径转化为具有相同面积的圆CE 直径测量的圆直径将颗粒大小用一个数字表示可以带来很多方便。
除非颗粒是完美的球体，而现实世界中这种情况实属罕见，否则就需要用多种方法来描述颗粒的大小。
这是颗粒大小分析面临的基本挑战–如何只用一个数字来描述 3 维对象呢？图像分析捕获3D 颗粒的二维图像，然后根据2D 图像计算各种大小和形状参数。
其中计算的一种主要直径是CE 直径（等圆直径），等于与颗粒2D 图像面积相同之圆的直径。
当然，不同形状的颗粒会对CE 直径有影响，但重要的是，可以使用一个数字来描述颗粒的大小，这个数字是客观和可以重复的。
CE 直径颗粒的3D 图像被捕捉为2D 图像，然后转化为与2D 图像面积相同的圆。
之后，再将该圆的直径作为此颗粒的CE 直径进行报告（参见图1）。
当然，根据一个颗粒计算得出的值不可能成为“用于管理目的的普遍值”。
它不可能具备统计意义，因为单个数值取决于所选择的个别颗粒。
必须从整体上对对代表样本的大量颗粒进行测量，并得出统计参数。
例如，更为合适的一个特征数值应为所有CE 直径的均值。
在生成分布后，即可较容易地计算所有统计参数，例如：均值、中值、众数、标准差、D10、D90 百分位数等。
许多实际的样品大都会形成“正态”或“高斯”分布。
这样我们就可以使用统计方法来评估置信度参数，并就要分析的最小颗粒数量提出建议，从而获得合理的统计显著性水平。
什么是颗粒形状？它为什么那么重要？如果说描述3D 颗粒大小是个复杂的过程，则量化形状就显得更为复杂！有关描述复杂形状的方式几乎是无穷尽的，而为了做到这一点，我们似乎偏离了将样本减少到一个可计量范围内的既定目标。
基于数字图象处理的粒度分析MATLAB实现
目录摘要 (I)ABSTRACT ....................................................................... I I 前言.. (1)第一章绪论 (2)1.1数字图象处理定义[10] (2)1.2图象处理应用目的[8] (3)1.3数字图像处理技术发展概况[1] (5)1.4数字图象处理研究内容[3] (6)1．5数字图象处理的基本特点 (7)1.6本次设计的目的和论文的结构 (8)第二章 MATLAB简介 (9)2.1MATLAB的概况 (9)2.2MATLAB6.5功能 (10)2.3MATLAB7.1的新功能[3] (11)2.4MATLAB的主要组成部分： (12)2.5MATLAB的系统开发环境（S YSTEM D EVELOPING E NVIRONMENT） (13)2.6MATLAB的语言特点 (15)2.7MATLAB科学计算的强大能力 (17)第三章基于数字图象处理的粒度分析理论知识介绍 (20)3.1粒度分析 (20)3.1.1 粒度的定义[17] (20)3.1.2粒度分析 (21)3.1.3基于数字图像处理的粒度分析过程 (22)3.2边缘检测 (23)3.2.1 边缘的定义 (23)3.2.2 边缘检测的方法简介 (24)3.3R OBERTS算子 (25)3.3.1 Roberts算子的定义 (25)3.3.2 Roberts算子的提出 (26)3.4P REWITT算子和S OBEL算子 (28)3.4.1 Prewitt算子和Sobel算子的定义 (28)3．5M ARR和H ILDRETH的零交叉点算子 (31)3.5.1 Marr和Hildreth的零交叉点算子的定义 (31)3.5.2 LoG算子的优点 (34)第四章基于数字图象处理的粒度分析MATLAB实现 (35)4.1图像预处理 (35)4.1.1图像双精度类型转换 (35)4.1.2 消除图像背景亮度 (36)4.2图象边缘检测实现 (37)4.2.1 图象经边缘检测取得各边缘要素点 (37)4.2.2 边缘检测结果处理 (38)4.3粒度分析实现 (42)4.3.1 对处理后的图像开启操作 (42)结论 (49)总结与体会 (50)谢辞 (52)参考文献 (53)附录 (54)（英文资料） (54)（中文翻译） (62)摘要粒度分析又称“机械分析”[16]，是研究碎屑沉积物（或岩石）中各种粒度的百分含量及粒度分布的一种方法。