基于数字显微图像处理的水泥粒度分析

水泥颗粒形状特征对混凝土稳定性、强度和持久性有重要影响。提出利用背景去除、广义结构元和扩展形态学滤波等数字图像处理方法对水泥微粒的数字显微图像进行分析,新的方法能快速分析水泥颗粒的形状和粒径的分布,与激光分析方法的一致性好,并且能比传统方法提供更多的微粒形状信息。

细胞形态参数的全自动检测

全自动检测能使人工干预减少到最低程度,从而明显地提高检测速度。当摄象机摄取一幅细胞的模拟图象并被转换成其一幅的数字图象,该幅数字图象再经过阴影消除、二值化和边缘检测等几个预处理步骤时,细胞的边缘就能被显示出来,边缘上所有象素的坐标也就能被本文所介绍的方法进行检索。根据上述几个处理步骤,就能获得诸如面积、周长、长(短)轴、形状因子等细胞的形态参数。

电镜图像的量子衍生增强算法

在量子信息处理框架下,从像素灰度归一化、像素量子态表示、量子测量、测量结果映射等方面,总结了现有量子衍生图像增强算法的处理流程。以SARS-CoV-2新冠病毒电镜图像增强为样本,结合实验分析,改进了量子衍生增强算子的加权方式,提出了灰度变换可调参数优化值的非迭代式确定算子。实验结果表明,量子衍生增强算法综合考虑了电镜图像的全局与局部信息,兼顾了对电镜图像对比度与亮度的调节,图像细节清晰、明暗适宜。

显微图象的形状参数测量

本文提出一种显微图象形状参数的测量方法,它利用图象预处理、数学形态学及参数测量的算法。完成了显微图象的面积、面积百分比、周长、颗粒计数与分类、投影长度、平均截距、形状因子和晶粒度等参数的测量。本算法用于医学细胞测量和金相材料分析方面,收到了良好的效果。本方法也能用于高分子化工、地质等学科中对化工材料和地矿的分析。