第四讲材料科学研究中的计算机图像分析与处理
计算机专业的图形学与图像处理技术
计算机专业的图形学与图像处理技术计算机专业的图形学与图像处理技术在如今的数字时代中扮演着重要角色。
图形学和图像处理技术涉及将数字图像应用于计算机生成图像、图像分析和处理、计算机视觉以及许多其他领域。
它已经成为计算机科学和工程中的一个重要分支，为各种应用提供了强大的工具和技术。
一、图形学技术1. 三维建模与渲染技术三维建模技术是图形学中的关键技术之一，它涉及通过在虚拟三维空间中创建、编辑和操纵几何图形来生成三维模型。
三维模型可以用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等应用领域。
渲染技术是将三维模型转化为具有真实感观和光照效果的图像的过程。
通过光线跟踪、阴影计算和材质贴图等技术，渲染引擎可以产生逼真的三维图像。
2. 计算机动画技术计算机动画技术是指使用计算机生成的图像来模拟和创建动态效果的技术。
通过建模、渲染和动画化三个阶段，可以创建出栩栩如生的动画场景。
计算机动画广泛应用于电影、电视、电子游戏和虚拟现实等领域。
3. 虚拟现实技术虚拟现实技术是通过计算机生成的图像和声音来模拟真实世界的感觉和体验的技术。
它利用图形学和图像处理技术来创建沉浸式的虚拟环境，让用户可以与虚拟世界进行交互。
虚拟现实技术在游戏、培训、医学和军事等领域得到广泛应用。
二、图像处理技术1. 图像获取与处理图像获取是指将现实世界中的视觉信息转换为数字图像的过程。
图像处理是对数字图像进行分析和处理的过程。
这些技术包括图像去噪、图像增强、图像压缩和图像恢复等，可以提高图像的质量并从中提取有用的信息。
2. 图像分析与识别图像分析和识别技术是对数字图像进行自动分析和识别的过程。
通过使用计算机算法和模式识别技术，可以实现图像的自动分类、目标检测和图像内容分析等功能。
图像分析和识别广泛应用于人脸识别、车牌识别和医学影像分析等领域。
3. 计算机视觉技术计算机视觉技术是指通过计算机处理和解释数字图像来模拟人类视觉系统的功能。
它包括图像恢复、立体视觉、运动分析和场景理解等技术。
知识点归纳 计算机图形学中的图像处理与三维建模
知识点归纳计算机图形学中的图像处理与三维建模知识点归纳-计算机图形学中的图像处理与三维建模计算机图形学是计算机科学的一个重要领域，涉及到图像处理和三维建模等各种技术。
图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的过程，而三维建模则是构建虚拟三维对象的过程。
本文将就计算机图形学中的图像处理与三维建模进行归纳。
一、图像处理图像处理是图形学的重要分支，广泛应用于医学影像、数字媒体、电影特效等领域。
图像处理主要包括以下几个方面的内容：1.图像获取图像获取是指通过各种传感器或设备获取到的现实世界中的图像数据，比如从摄像头获取实时视频数据或从扫描仪中获取扫描图像。
图像获取的质量和方式对后续的图像处理有着重要影响。
2.图像增强图像增强是对采集到的图像进行增强和改进的过程，以使图像更加清晰、鲜艳或易于分析。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
3.图像滤波图像滤波涉及到对图像进行平滑或增强的操作。
常见的滤波器包括线性滤波器（如平均滤波器和高斯滤波器）和非线性滤波器（如中值滤波器和双边滤波器）等。
4.图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或颜色变换的操作。
常见的图像变换包括旋转、缩放、镜像、灰度变换和色彩空间转换等。
5.图像分割与特征提取图像分割是将图像分成若干个不同的区域的过程，常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
特征提取则是对图像中的感兴趣的目标进行描述和提取，以用于图像识别或分类等任务。
二、三维建模三维建模是计算机图形学中重要的内容，用于构建虚拟的三维对象，如建筑、汽车、人物等。
三维建模主要包括以下几个方面的内容：1.几何建模几何建模是指通过控制点、线和面等基本几何元素来描述三维对象的形状和结构。
常见的几何建模方法有网格模型、贝塞尔曲线和NURBS曲面等。
2.纹理映射纹理映射是将二维图像（纹理）应用到三维对象上的过程，以增加对象的真实感和细节。
常见的纹理映射方法有UV映射、法线贴图和环境贴图等。
计算机图形学与图形图像处理技术研究
计算机图形学与图形图像处理技术研究
计算机图形学与图形图像处理技术是一门结合数学、物理学和计算机科学的学科，研究如何通过计算机生成、处理和显示图像和图形。
在现代社会中，计算机图形学和图形图像处理技术已经广泛应用于电影、游戏、虚拟现实、医学影像、机器人、计算机辅助设计等领域，极大地推动了科技的发展。
计算机图形学研究的核心问题之一是如何通过计算机生成逼真的图像。
这个过程需要考虑光照、材质、投影、视角等因素，并通过数学模型和算法计算出最终的图像。
图形学中常用的算法包括光线追踪、光栅化、纹理映射等。
在图形学的研究中，需要通过模拟光线在场景中的传播来模拟真实世界的光照效果，以提高生成图像的真实感。
图形图像处理技术主要研究如何对已有的图像进行分析、处理和编辑。
图像处理技术可以实现图像增强、降噪、分割、特征提取等操作，以改变图像的外观和质量。
图形处理技术则主要研究如何对图形进行编辑、变换和合成。
图形图像处理技术的关键是提取和描述图像的特征，可以通过计算机视觉、模式识别等方法实现。
计算机图形学与图形图像处理技术的研究不仅仅涉及算法和模型的设计，还包括硬件的设计和优化。
为了实现实时的图像生成和处理，需要将算法和模型转化为能够在硬件上高效运行的形式，例如图像处理器和图形处理器。
随着计算机图形学和图形图像处理技术的发展，也涌现出了很多相关的研究领域，如计算机视觉、虚拟现实、增强现实等。
计算机图形学与图形图像处理技术是一门非常重要的学科，可以对图像和图形进行生成、分析和处理，广泛应用于多个领域。
随着科技的不断进步，计算机图形学与图形图像处理技术将继续发展，为我们带来更加逼真、真实的视觉体验。
计算机图形学与图像处理
计算机图形学与图像处理计算机科学中的计算机图形学与图像处理是两个相近领域。
这两个领域都是关于处理和操作图像的，但它们的主要差别在于从哪儿来、自动化程度以及目标。
计算机图形学主要关注如何让计算机生成图像，而图像处理着重于如何在现有图像中提取信息和改进图片的特定区域。
本文将首先解释这两个领域的定义以及它们各自的应用，进而探索一些常见的技术和算法，以及在今后的发展中可能的应用。
计算机图形学计算机图形学（Computer Graphics）是计算机科学中用数字化的方式处理和操纵图像的一个分支领域。
它的目标是使用计算机生成一些图像，这些图像可以用于结构设计、视觉和艺术效果。
计算机图形学是一门高度自动化的科学，它需要涉及多个领域的专业知识，如数学、物理学、计算机科学、人类学、美学、心理学等。
计算机图形学的应用范围非常广泛，从电影制作、游戏开发、工程设计，到数据可视化、医学图像处理等领域都存在其应用。
计算机图形学的主要研究方向包括三维建模、贴图、渲染、动画、虚拟现实和交互设计等。
其中，三维建模和渲染都是计算机图形学最为重要的两个方向之一。
在三维建模方面，计算机图形学的主要任务是生成一个三维场景。
首先，应用程序会定义所有的物体、光线和材质。
然后使用计算方法确定光线和物体之间的相互作用以及光线与相机之间的相互作用，最终生成一个三维场景。
渲染则是将三维场景转化为一张二维图像的过程。
在这个过程中，计算机程序会根据光照、阴影、材质、纹理等信息，生成一张逼真的二维图像。
图像处理图像处理（Image Processing）是用计算机对图像进行编辑、分析和改进的一种技术。
图像处理能够从一张图像中提取信息，改进图像质量，或用不同的方法来对其进行分析，例如在医学诊断、物体检测、生物识别等领域。
图像处理是一种相对较为自动化的处理方式，需要涉及多个不同的学科，如数学、物理学、计算机科学、信号处理等。
图像处理的应用范围也非常广泛，除了医学图像，还包括机器人视觉、森林火灾、天气预报、太空探索等范围。
计算机视觉技术在材料科学中的现代应用
计算机视觉技术在材料科学中的现代应用计算机视觉技术是一种能够通过计算机处理和解释图像信息的技术，该技术已经在众多领域展现出巨大的潜力和应用前景。
在材料科学领域，计算机视觉技术的广泛应用为材料的研究、设计和生产带来了许多便利和创新。
首先，计算机视觉技术在材料的表面形貌表征与分析中发挥着重要作用。
材料的表面形貌特征对于其性能和功能具有重要影响。
传统上，人工测量仪器需要耗费大量时间和精力，且存在主观性和误差。
而计算机视觉技术能够通过处理图像数据，快速而准确地获取和分析材料表面的形貌特征。
例如，通过图像处理技术，可以定量分析材料表面的纹理、形状、粗糙度等参数，为材料的性能研究提供了重要的数据支持。
其次，计算机视觉技术在材料的缺陷检测和分析中也发挥着重要作用。
材料的缺陷对于其性能和安全性具有重要影响。
传统的检测方法需要人工目视或专门的检测仪器，存在效率不高和精度有限的问题。
而计算机视觉技术可以利用图像处理和模式识别算法，对材料中的缺陷进行自动检测和分类。
通过将训练好的深度学习模型应用于图像数据，可以快速而准确地识别和定位材料中的缺陷，提高检测的速度和精度。
此外，计算机视觉技术在材料的组织结构表征与分析中也有广泛的应用。
材料的微观组织结构对于其性能和行为具有重要影响。
传统的材料组织分析方法通常涉及样品的切割、腐蚀等处理，这些处理会导致样品的破坏，且仅能提供有限的信息。
而计算机视觉技术结合图像处理和模式识别算法，可以对材料的组织结构进行非破坏性的表征与分析。
通过图像分割、边缘检测和纹理分析等技术，可以实现材料组织的定量化特征提取，为材料的结构设计和性能评估提供重要参考。
另外，计算机视觉技术还可以在材料的相变过程表征与分析中发挥重要作用。
材料的相变过程对于其性能和应用具有重要影响。
传统的相变分析方法通常需要采集大量的数据并进行复杂的计算和处理，费时费力。
而计算机视觉技术可以通过处理和分析图像数据，实现对材料相变过程的实时监测和分析。
计算机图形学与图形图像处理技术研究
计算机图形学与图形图像处理技术研究计算机图形学和图像处理技术是现代计算机科学中一个极为重要的领域，涉及到计算机视觉、计算机图像、模式识别、虚拟现实、游戏开发等多个方面的应用，给现代科技带来了深刻的变革。
计算机图形学是指在计算机系统中，通过特定的算法和技术，将几何图形、图像等信息转化为计算机可以处理的数字信息的学科。
研究的主要内容包括几何计算、曲线和曲面、三维图形学、可视化（visualization）、渲染（rendering）等内容。
计算机图形学包含的数学基础主要是线性代数、微积分、统计学等。
计算机图形学算法的目标是模拟人眼对于视觉信息的处理，并且在计算机系统中实现。
图像处理技术是指将图像转换成数字信号，并利用数字计算机采用多种算法来对其进行分析、处理和修改的技术。
主要研究内容包括数字图像处理中的图像增强、图像滤波、图像分割、图像融合、形态学、图像压缩等。
图像处理的算法是基于数字信号处理、数学方法、计算机科学等诸多领域中的技术。
计算机图形学和图像处理技术的应用非常广泛。
在计算机图形学领域，最主要的应用包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、数字娱乐、虚拟现实等；在图像处理领域，常见的应用有医学影像处理、安全监控、人脸识别、航空航天、军事作战等。
这些应用为人类带来了前所未有的便利，大大提高了人们的工作效率和生活质量。
近年来，计算机图形学和图像处理技术研究领域涌现了许多成果。
例如在计算机图形学领域，基于GPU的图形渲染技术大大提高了渲染速率和图像质量；而在图像处理领域，深度学习和卷积神经网络等人工智能技术在图像分割、图像识别等方面大显神威。
因此，计算机图形学和图像处理技术无疑是现代计算机科学中不可或缺的一部分，对人类社会的发展起着至关重要的作用。
计算机的计算机形学与像处理
计算机的计算机形学与像处理计算机的计算机形学与图像处理计算机科学与技术的快速发展，使得计算机不仅在科研、工业和商业领域中得到广泛应用，而且进入到我们的日常生活中。
在计算机科学的各个领域中，计算机形学和图像处理作为重要的分支之一，起着关键的作用。
本文将着重探讨计算机形学与图像处理的基本概念、应用领域以及未来发展趋势。
一、计算机形学的基本概念计算机形学是研究计算机对物体的形态进行量化描述和数字化表示的学科。
形态可以是二维的，如图片和图像，同时也可以是三维的，如物体的三维模型。
计算机形学的主要任务是将物体的形态信息转化为计算机可以处理的数字信息，为计算机图像处理提供基础。
计算机形学主要涉及到数学、几何学和计算机图形学等领域的知识。
二、图像处理的基本概念图像处理是指针对图像进行数字化处理、分析、改进和解释的一系列技术和方法。
图像处理可以分为两种类型：低级图像处理和高级图像处理。
低级图像处理主要处理图像的基本属性，如亮度、对比度、噪声等。
高级图像处理则包括图像识别、目标跟踪和图像压缩等更加复杂的任务。
图像处理在医学影像、人工智能、虚拟现实等领域中具有广泛的应用。
三、计算机形学与图像处理的应用领域1. 医学影像处理计算机形学与图像处理在医学影像处理中具有重要的应用价值。
通过计算机形学和图像处理的方法，医生可以对患者的影像数据进行精确的分析和诊断，实现早期病变的发现和治疗。
同时，计算机形学和图像处理还可以用于医学影像的智能化处理，提高医疗工作的效率。
2. 人工智能在人工智能领域，计算机形学和图像处理技术被广泛应用于目标检测、图像分类和模式识别等任务中。
通过对图像的分析和处理，计算机可以模拟人类的视觉能力，实现自动化的图像识别和理解。
3. 虚拟现实计算机形学和图像处理为虚拟现实技术的发展提供了强大的支持。
通过对图像的三维建模和渲染，计算机可以生成逼真的虚拟场景，为用户提供身临其境的体验。
虚拟现实技术在游戏、教育、建筑和设计等领域中得到了广泛的应用。
学习计算机图像处理的方法和资源
学习计算机图像处理的方法和资源计算机图像处理是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和增强的过程。
它在计算机视觉、医学图像、数字娱乐等领域都起着重要的作用。
要学习计算机图像处理，我们需要掌握一系列的方法和资源。
本文将介绍一些常用的方法和资源，帮助读者更好地学习和应用计算机图像处理。
一、图像处理方法1. 图像获取与处理图像获取是指通过摄像机、扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
而图像处理则包括了一系列的算法和技术，用于改善图像质量、增强图像细节等。
2. 图像滤波与增强图像滤波可以通过去除图像中的噪声或者平滑图像来改善图像质量。
而图像增强则通过增加图像的对比度、亮度等来使图像更具有吸引力和清晰度。
3. 图像分割与轮廓提取图像分割是将图像划分成不同的区域或者对象的过程，常用的方法包括阈值分割、基于边缘的分割等。
而轮廓提取则是从图像中提取出物体的边缘信息。
4. 图像特征提取与匹配图像特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，常用的特征包括颜色特征、形状特征等。
而图像匹配则是将提取出的特征与数据库中的特征进行匹配，以实现目标检测、目标识别等应用。
二、学习资源1. 学术期刊和会议学术期刊和会议是学习和了解最新计算机图像处理方法的重要资源。
其中，IEEE Transactions on Image Processing、ACM Transactions on Graphics等顶级期刊和CVPR、ICCV等会议是常用的学术刊物和会议。
2. 开源软件和库许多优秀的图像处理软件和库是免费开源的，提供了丰富的图像处理方法和工具。
例如，OpenCV是一个广泛应用的计算机视觉库，提供了各种图像处理、计算机视觉算法的实现。
3. 视频教程和在线课程视频教程和在线课程是学习计算机图像处理的一种有效途径。
在网上可以找到许多优质的学习资源，如Coursera上的《计算机视觉课程》等。
4. 学术论文和博士论文学术论文和博士论文是学习前沿图像处理方法的重要途径。
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近几十年来，材料科学家们通过人工方法或全集成的定
量分析系统对材料的结构与性能作了许多定量分析。随着计
算机技术的发展，图像分析系统也发生了巨大的变化，其中
最明显的变化是从全集成的分析系统向以通用PC机为基础
的、可自由配置及扩充的开放式软件系统发展。
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1.1 图像与图像处理
（1）图像变换：傅立叶变换，小波变换等。 （2）图像增强与复原：突出图像信息，抗干扰。 （3）图像压缩编码：简化图像利于传输等。 （4）图像分割：提取图像中的有意义的特征。 （5）图像分析：对图像中的信息进行各种分析。 （6）图像识别：提取图像中的信息进行判别。 （7）图像隐藏：对图像加入水印进行信息伪装。
如果粒子和背景灰度 差别比较大，可以选 择使用磁性套索。
建议使用多边形套索， 用鼠标沿目标粒子边 界拉动并不断点击左 键．则会选择出目标 粒子。
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（2）多个目标粒子 的选择（标记）
方法：填充
（也可用前面介绍 的“Shift”方式）
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B）TIFF格式。处理1、4、8、24位非压缩图像，1、4、8、24位 packbit 压缩 图像，1位CCITT压缩图像等。文件内容包括：文件头、参数指针表与参 数域、参数数据表和图像数据四部分。是一种用途广泛的文件格式，其特 点是可移植性好，几乎所有的扫描仪及在Windows、Macintosh平台上常用 的版面设计软件都支持TIFF文件格式。但图像文件结构比较复杂，不压 缩时文件比较大。
（2）处理方便：数字图像是一组数据，可利用计算机对其处理 （3）重复性好：它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变
换操作而导致图像质量的退化。
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数字图像（按纪录方式分）：
（1）矢量图像：利用数学的矢量方式纪录图像内容。
以线条和色块为主，容易放大、缩小或旋转，且不 易失真，精确度高，可以绘制3D图像。但是不易做 成色彩丰富的图像。
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Photoshop是功能非常强大的图像处理工具，有很多图 像处理功能，如路径、通道、滤镜等等。利用它们可以方便 的完成材料凝聚态图像的二值化处理。
几种图像二值化的方法：
通过阈值的设置进行图像二值化 通过Magic Wand（魔棒）工具进行图像二值化 通过Polygonal Lasso（多边形套索）工具进行图像二值化
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4 ImageJ
一个基于java的公共的图像处理软件，它能够显示， 编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位 的图片， 支持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。ImageJ支持图像栈功能， 即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像， 并行处理。只要内存允许，ImageJ能打开任意多 的图像进行处理。除了基本的图像操作， 比如缩 放，旋转， 扭曲， 平滑处理外，ImageJ还能进行 图片的区域和像素统计， 间距，角度计算， 能创 建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。
操 击“魔棒”按钮，弹出魔棒选项 对话框，通过设置容差可确定选
作 择区域的大小。 过 用鼠标左键点击“魔棒”按钮， 程 则在图像上可出现魔棒，用魔棒
点击目标粒子，会出现虚线环绕 的区域。
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（2）用魔棒点击目标粒子时按 住【Shift】键。可选择多个目标 粒子。
注意：当不同目标粒子容差相差 较大时，应针对不同目标粒子选 择不同的容差。
对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。
Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具 箱（Image Processing Toolbox）中。 图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组 成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、 图像变换、图像分析与图像增强、数学形态学处理等图 像处理操作。
材料科学研究中的
计算机图像分析与处理
一 概述 二 二值化处理 三 基于MATLAB金相分析
一 概述
随着材料科学研究的深入和发展，计算机图像分析系统 逐渐成为辅助研究材料结构与性能之间定量关系的一种重要 的手段。比如：在晶粒度测量、夹杂物的评级、相分析（包 括测各相的含量和形状因子等）以及显微硬度、孔隙率、球 化率、圆度和涂层厚度等的测定中，计算机图像分析系统的 引入极大地提高了这类定量分析的质量。材料科学研究的数 字化时代已经到来。
（2）位图图像：将图像中每一个像素点转换成一个
数据。如果以8位记录，可以表现出256种颜色
（
），所以色彩丰富。通I常mNao 有ge ：16色，256色，
增强16位和真彩色24位（
）.但随着颜色数
和分辨率的提高，存储空间大，且较易失真。用数
码相机和扫描仪获得的图像都属于位图。
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(4)几种常见的图像文件格式： A）BMP格式。即位图文件，整幅图可视为一个数字矩阵。它包括1、4、8、
24位非压缩图像，8位RLE（行程编码）图像。文件内容包含文件头、位 图信息数据块和图像数据。选择BMP格式保存一幅灰度模式图像时，可选 择以Windows格式保存。而且在选中4位或8位位图时，还可选压缩（RLE） 项，在用RLE方式压缩保存后图像将毫无损失。这是用得最广的图像格式 之一。
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二 计算机图像的二值化处理
材料研究的图像处理主要包括材料聚集态结构单元的测 量等。为此，图像处理的首要工作是图像的二值化，以分离 出目标粒子，同时消除背景干扰。图像的二值化主要包括目 标粒子的分离、背景的去除和图像二值化几个步骤．
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………
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图像处理就是按特定的目标，用一系列的特定的操作
来“改造”图像。所谓特定的目标，可以是使图像更清晰、 更美丽动人，也可以是从图像中提取某些特定的信息。本课 程所涉及的图像处理，主要是对各种表征手段获得的影像进 行“加工”，从中提取有关材料结构的信息。
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图 通过“多边形套索”工具进行图像二值化
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操作过程
（1）选择目标粒子
用鼠标左键点击工具栏中的“Lasso（套索）”工具，这栏有 Lasso、Polygon Lasso （多边形套索）和Magnetic Lasso （磁性套 索）三个工具。
对于初学者来讲， Lasso不易掌握。
D）PCX格式。可处理1、4、8、16、24位等图像数据。文件内容包括文件头 、 图像数据、扩展调色板数据。
E）TGA格式。处理1、4、8、16、24位非压缩图像和行程编码图像。文件包 由5个固定长度字段和3个可变长度字段组成。
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数字图像已经应用到各个领域，无处不在。那么 对数字图像的处理主要有以下方面：
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2.1 通过“阈值”的设置进行图像二值 化
当图像的目标粒子与背景的灰度相差比较大时，可以直
接应用阈值的设置将目标粒子从背景中分离出来，同时实现
二值化。
例：聚苯乙烯为分散相，共混材料在
液氯中冷冻后干燥脆断，再以环
已烷溶解掉聚苯乙烯粒子，形成
黑色的孔洞。因此，图像中黑色
粗略地说，图像是任一
二维或三维景物呈现在人们 心目中的影像。确切地说： 图像是一种代表客观世界中 某一物体的、生动的图形表 达，包含了描述其所代表物 体的信息。就本课程来说， 图像是指由各种材料表征手 段（如光学或电子显微镜、 光谱等）所获得的有关材料 结构的各种影像。
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孔洞可以代表聚苯乙烯粒子，其
大小也可以表示粒子大小。黑色
孔洞的平均灰度约为40，背景部 分的平均灰度约为130, 两种区域 的灰度相差较大，因此可以容易
地用阈值方式分离。
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聚苯乙烯/顺丁橡胶共混物的 SEM照片
操作过程
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2.2 通过“魔棒”工具进行图像二值 化
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1.3 数字图像处理软件
1 Photoshop位图处理软件。 2 Corel DRAW 主要是矢量图形。 3 Image-Pro Plus
包含了从图像采集、处理、分析到存档、报告、 输出所需要的全部功能。它致力于解决生物学、 医学、材料科学、工业及半导体检测等领域的图 像处理问题，是世界上拥有最广泛用户群体的专 业图像分析软件。
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（3）选中目标粒子
（4）去除背景 完成“二值化”
方法：同前 （反选，清除背景，设阈值）
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三 基于MATLAB金相分析
Matlab是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序
语言ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ因而Matlab从本质上就提供了对图像的支持。数
字图像实际上是一组有序离散的数据，使用Matlab可以
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1.2 数字图像的获得途径
一般的图像（即模拟图像）不能直接用数字计算机来处理。
各类图像 转化成
数字图像
CCD图像采集系统（CCD摄像头、图像监视器、图像卡 以及计算机硬件系统 和图像采集处理软件系统组成）
扫描仪图像采集系统（平板式扫描仪、主机插槽的接口 卡以及计算机软硬件系统 ）
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C）JPEG格式。是一种联合图像专家组的图像压缩格式，是目前所用对静止 灰度或彩色图像的压缩标准。它实际上定义了3种编码系统： a．基于DCT有损编码基本系统，用于绝大多数压缩场合； b．用于高压缩比、高精度或渐进重建应用的扩展编码系统； c．用于无失真应用场合的无损系统。JPEG没有规定文件格式、图像分辨 率或所用的彩色空间模型，这使它适用于MATLAB。