CN117011531A - 一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法、装置及设备。该方法包括：将预处理二值图进行距离变换，二值图中的气泡中心部分像素点到背景的最小距离的相反数，得到距离图像；对距离图像进行直方图均衡化，使得粘连气泡和附近存在的较大气泡的中心部分的亮度一样高，得到调整图像；从调整图像中获取局部极小值，并对局部极小值所在的点进行标记，得到标记图像；根据标记点，对预处理二值图进行分水岭变换，得到分水岭分割线，将分水岭分割线取反，并与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。上述方法可以有效解决现有技术在从动态冰图像中提取粘连气泡时，存在的分割粘连气泡的效果较差的问题。

Description

一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方 法、装置及设备

本申请为该申请人在先申请的分案申请，该在先申请的申请号为CN202210638584.X，申请名称为一种从动态冰图像中提取粘连气泡的方法、装置及设备。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法、装置及设备。

背景技术

飞机穿越云层时，过冷水滴撞击到机体后，可能发生相变并导致结冰现象。结冰会改变飞机的外形与绕流流场，破坏气动性能，降低操纵性与稳定性，威胁飞行安全，严重时导致空难事故。飞机结冰实质是过冷水滴的动态结冰过程。过冷水撞击低温基底结冰，形成的带有非均匀分布的气泡的冰即动态冰。动态冰中的气泡是决定动态冰物理特性的根本因素。通过分析动态冰微观结构中的气泡含量、分布、孔径等特征，研究动态冰的物理特性，可以建立科学有效的结冰防护手段，保障飞机飞行安全。

研究动态冰微观结构中的气泡含量、分布、孔径等特征，需要得到动态冰中的气泡图像，但是动态冰中存在粘连的气泡，在从动态冰图像中提取气泡时，粘连气泡提取较为困难。目前，可以使用基于标记控制的分水岭算法对粘连的气泡或颗粒进行分割，该种方法在气泡或颗粒大小一样时分割效果较好。但是，在动态冰中的粘连气泡大小相差较大时，难以对小气泡进行标记，因此难以将粘连的多个小气泡进行分割。并且，在动态冰中的粘连气泡附近存在面积大于粘连气泡的较大气泡时，难以对粘连气泡进行标记，因此难以对粘连气泡进行分割。

因此，现有技术在从动态冰图像中提取粘连气泡时，存在分割粘连气泡的效果较差的问题。

发明内容

本申请发明人在通过长期实践发现，基于标记控制的分水岭算法根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像，再对距离图像进行标记。以对距离图像中的局部极小值所在的点进行标记为例，其中，距离图像的距离矩阵中的数值与距离图像中气泡大小有关，气泡越大，气泡中心部分离背景的最小距离越远，取反后，距离矩阵中气泡中心部分的数值越小，在距离图像中大气泡的中心亮度越低。在对距离图像中的局部极小值进行标记时，局部区域中，大气泡中心部分的数值小于小气泡中心部分的数值，因此小气泡的中心部分不会被标记，难以对粘连的小气泡进行分割。基于此，本申请提出了一种从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像；对所述距离图像进行直方图均衡化，调整距离图像的距离矩阵中每个气泡中心部分的数值，得到调整图像；从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像，该标记图像包括所有气泡的中心部分的标记点，根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。如此，可以有效解决现有技术在从动态冰图像中提取粘连气泡时，存在的分割粘连气泡效果较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，该方法包括：S110.根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像；S120.对所述距离图像进行直方图均衡化，得到调整图像；S130.从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像；S140.根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。

第二方面，本申请实施例还提供了一种从动态冰图像中提取粘连气泡的系统，该系统包括距离获取单元，用于根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像；调整单元，用于对所述距离图像进行直方图均衡化，得到调整图像；标记单元，用于从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像；分水岭变换单元，用于根据所述标记图像中的标记点，对所述标记图像进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括一个或多个处理器；存储器；屏幕，用于显示前述方法中的图像；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行前述方法。

综上所述，本申请至少具有如下技术效果：

1.以将预处理二值图进行距离变换并取反得到距离图像为例，本申请通过对需要标记的距离图像进行直方图均衡化，使距离图像中大气泡的中心亮度变高，小气泡的中心亮度变低，也就是使距离矩阵中大气泡中心部分的数值变大，小气泡中心部分的数值变小，在对局部极小值所在的点进行标记时，避免了因气泡大小不同而导致局部区域内的气泡的中心部分的数值大小不同，而不将小气泡中心部分的数值识别为局部极小值，从而无法标记小气泡中心部分所在的点。使用本申请提供的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，在动态冰中的粘连气泡大小相差较大时，以及在动态冰中的粘连气泡附近存在面积大于粘连气泡的较大气泡时，都可以对粘连的小气泡的中心部分所在的点进行标记，从而使分割粘连气泡的效果更好。

2.本申请通过预设神经网络模型直接从原始图像中提取气泡，提取到包含完整大气泡的第一中间图像，再将原始图像进行分割，通过预设神经网络模型从第二分割图像块中提取气泡，得到包含完整小气泡的第二中间图像，将第一中间图像和第二中间图像进行或运算，得到既包含完整大气泡又包含完整小气泡的预处理二值图，避免了将动态冰图像中的纹理识别为气泡、气泡边界识别不清晰、大量小气泡会被遗漏、提取到的大气泡中有孔洞等问题，使预处理二值图提取到的气泡效果更好，为提升分割粘连气泡的效果建立了基础。

因此，本申请提供的方案可以有效解决现有技术在从动态冰图像中提取粘连气泡时，存在的分割粘连气泡效果较差的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例1提供的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例1提供的动态冰中的粘连气泡的显微图；

图3示出了本申请实施例1提供的动态冰微观结构的原始图像；

图4示出了本申请实施例1提供的将预处理二值图进行距离变换并取反得到的距离图像；

图5示出了本申请实施例1提供的对距离图像进行直方图均衡化得到的调整图像；

图6示出了本申请实施例1提供的在调整图像中对局部极小值所在的点进行标记得到的标记图像；

图7示出了本申请实施例1提供的不进行直方图均衡化得到的标记图像；

图8示出了本申请实施例1提供的使用直方图均衡化得到的粘连气泡的分割图像；

图9示出了本申请实施例1提供的不进行直方图均衡化得到的粘连气泡的分割图像；

图10示出了本申请实施例2提供的从动态冰图像中提取粘连气泡的系统的框图；

图11示出了本申请实施例3提供的一种用于执行本申请实施例的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

目前，可以使用基于标记控制的分水岭算法对粘连的气泡或颗粒进行分割，该种方法在气泡或颗粒大小一样时分割效果较好。但是，在动态冰中的粘连气泡大小相差较大时，难以对小气泡进行标记，因此难以将粘连的多个小气泡进行分割。并且，在动态冰中的粘连气泡附近存在面积大于粘连气泡的较大气泡时，难以对粘连气泡进行标记，因此难以对粘连气泡进行分割。

因此，为了解决上述缺陷，本申请实施例提供了从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，该方法包括：根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像；对所述距离图像进行直方图均衡化，调整距离图像的距离矩阵中，每个气泡中心部分的数值，得到调整图像；从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像，该标记图像包括所有气泡的中心部分的标记点，根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。如此，可以有效解决现有技术在从动态冰图像中提取粘连气泡时，存在的分割粘连气泡效果较差的问题。

下面对本申请所涉及到的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法进行介绍。

实施例1

请参照图1和图2，图1为本申请实施例1提供的一种从动态冰图像中提取粘连气泡的方法的流程示意图，图2为动态冰中的粘连气泡的显微示意图。本实施例中，该从动态冰图像中提取粘连气泡的方法可以包括以下步骤：

步骤S110：根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像。

如图3所示，图3为动态冰微观结构的原始图像。对该原始图像进行预处理，可以得到预处理二值图。

在图3中，上面方框中示出了动态冰中的粘连气泡大小相差较大的情形，具体地，三个大小不同的气泡粘连在一起，这三个粘连气泡中，最上面的气泡最大，中间的气泡第二大，最下面的气泡最小。

在图3中，下面方框中示出了动态冰中的粘连气泡附近存在较大气泡的情形，具体地，三个气泡粘连在一起，且附近存在的较大气泡的直径大于该三个粘连气泡中的任意一个，在该种情况中，三个粘连气泡的大小可以相同，也可以不同，为了方便描述，图3示出的是三个粘连气泡大小相同的情形。

作为一种可选实施方式，所述步骤S110还包括子步骤S111。

子步骤S111：将所述预处理二值图进行距离变换，根据所述预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到所述距离图像。

在示例性实施例中，所述距离变换可以为欧式距离变换，也可以为曼哈顿距离变换，还可以为其他距离变换方式。

其中，预处理二值图中的气泡越大，该气泡中心部分像素点到背景的最小距离越大，在距离图像的距离矩阵中，该气泡中心部分的数值越大，在距离图像中该气泡的中心亮度越高。

作为另一种可选实施方式，所述步骤S110还包括子步骤S112。

子步骤S112：将所述预处理二值图进行距离变换并取反，根据所述预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离的相反数，得到所述距离图像。

其中，预处理二值图中的气泡越大，该气泡中心部分像素点到背景的最小距离的相反数越小，距离图像的距离矩阵中，该气泡中心部分的数值越小，在距离图像中该气泡的中心亮度越低。如图4所示，图4为将预处理二值图进行距离变换并取反得到的距离图像。

从图4可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，最上面的气泡的中心部分的亮度最低，中间的气泡的中心部分的亮度第二低，最下面的气泡的中心部分的亮度最高，也就是，在距离图像的距离矩阵中，最上面的气泡的中心部分的数值最小，中间的气泡的中心部分的数值第二小，最下面的气泡的中心部分的数值最大。

从图4可以看出，下面方框的三个粘连气泡和附近存在的较大气泡中，三个粘连的气泡的中心部分的亮度一样高，且都高于附近存在的较大气泡的中心部分的亮度，也就是，在距离图像的距离矩阵中，三个粘连气泡的中心部分的数值一样大，且都高于附近存在的较大气泡的中心部分的数值。

在本申请实施例中，取反也可以是在步骤S120之后。

步骤S120：对所述距离图像进行直方图均衡化，得到调整图像。

以将预处理二值图进行距离变换并取反得到距离图像为例进行说明，对需要该种情况下的距离图像进行直方图均衡化，使距离图像中大气泡的中心亮度变高，小气泡的中心亮度变低，也就是使距离矩阵中大气泡中心部分的数值变大，小气泡中心部分的数值变小，从而得到调整图像。如图5所示，图5为对距离图像进行直方图均衡化得到的调整图像。

从图5可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，三个粘连气泡的中心部分的亮度一样高，也就是，在调整图像的图像矩阵中，三个粘连气泡的中心部分的数值一样大。

从图5可以看出，下面方框的三个粘连气泡和附近存在的较大气泡中，三个粘连的气泡的中心部分的亮度和附近存在的较大气泡的中心部分的亮度一样高，也就是，在调整图像的图像矩阵中，三个粘连的气泡的中心部分的数值和附近存在的较大气泡的中心部分的数值一样大。

步骤S130：从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像。

作为一种可选实施方式，若所述步骤S110包括子步骤S111，所述预设条件为局部极大值，则所述步骤S130包括子步骤S131。

子步骤S131：从所述调整图像的图像矩阵中获取所述局部极大值，并在所述调整图像中对所述局部极大值所在的点进行标记，得到所述标记图像。

局部极大值可以是：在调整图像的图像矩阵中，在局部区域内的数值的最大值。其中，局部区域可以是刚好能覆盖该调整图像中的最大气泡的区域，如图5所示的方框，也可以是比刚好能覆盖该调整图像中的最大气泡的区域稍大一些的区域，本申请对此不做限制。

将局部区域在调整图像的图像矩阵进行迭代计算，并获取每一次迭代计算时的局部极大值。

在对距离图像进行直方图均衡化得到调整图像之后，调整图像的局部区域内的气泡的中心部分的亮度一致，调整图像的图像矩阵的局部区域内的气泡的中心部分的数值一致，因此，每个气泡的中心部分的数值都是局部区域内的最大值，每个气泡的中心部分所在的点均可以被标记。

若不进行直方图均衡化，直接从将预处理二值图进行距离变换得到的距离图像的距离矩阵中获取局部极大值，并在该距离图像中对局部极大值所在的点进行标记，由于距离图像的局部区域内的气泡的中心部分的亮度不一致，距离图像的距离矩阵的局部区域内的气泡的中心部分的数值也不一致，因此，只有中心部分的数值最大的气泡可以被标记出，中心部分的数值不是最大的气泡会被遗漏。

作为另一种可选实施方式，若所述步骤S110包括子步骤S112，所述预设条件为局部极小值，则所述步骤S130包括子步骤S132。

子步骤S132：从所述调整图像的图像矩阵中获取所述局部极小值，并在所述调整图像中对所述局部极小值所在的点进行标记，得到所述标记图像。

局部极小值可以是：在调整图像的图像矩阵中，在局部区域内的数值的最小值。其中，局部区域以及获取局部极小值的内容可以参照子步骤S131中的局部区域以及获取局部极大值的内容，本申请在此不再赘述。

在对距离图像进行直方图均衡化得到调整图像之后，调整图像的局部区域内的气泡的中心部分的亮度一致，调整图像的图像矩阵的局部区域内的气泡的中心部分的数值一致，因此，每个气泡的中心部分的数值都是局部区域内的最小值，每个气泡的中心部分所在的点均可以被标记。

如图6所示，图6为使用本申请的方法得到的标记图像。

从图6可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，三个粘连气泡的中心部分所在的点均被标记出。

从图6可以看出，下面方框的三个粘连气泡和附近存在的较大气泡中，三个粘连的气泡的中心部分所在的点，和附近存在的较大气泡的中心部分所在的点均被标记出。

若不进行直方图均衡化，直接从如图4所示的距离图像的距离矩阵中获取局部极小值，并在该距离图像中对局部极小值所在的点进行标记，由于距离图像的局部区域内的气泡的中心部分的亮度不一致，距离图像的距离矩阵的局部区域内的气泡的中心部分的数值也不一致，因此，只有中心部分的数值最小的气泡可以被标记出，中心部分的数值不是最小的气泡会被遗漏。若不进行直方图均衡化，得到的标记图像如图7所示。

从从图7可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，只有最上面的最大的气泡的中心部分所在的点被标记出，中间的第二大的气泡和最下面的最小的气泡的中心部分所在的点均被遗漏。

从图7可以看出，下面方框的三个粘连气泡和附近存在的较大气泡中，只有附近存在的较大气泡的中心部分所在的点被标记出，三个粘连的气泡的中心部分所在的点均被遗漏。

步骤S140：根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。

作为一种可选实施方式，若所述步骤S110包括子步骤S111，则所述步骤S140包括子步骤S141。

子步骤S141：根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

在本申请实施例中，由于每个气泡的中心部分所在的点均被标记出，根据每个气泡的标记点，对预处理二值图进行分水岭变换，可以得到每个气泡的分水岭分割线，将每个气泡的分水岭分割线与预处理二值图进行或运算，从而将粘连气泡进行分割。

作为另一种可选实施方式，若所述步骤S110包括子步骤S112，则所述步骤S140包括子步骤S142。

子步骤S142：根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线取反，并与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

在本申请实施例中，由于每个气泡的中心部分所在的点均被标记出，根据每个气泡的标记点，对预处理二值图进行分水岭变换，可以得到每个气泡的分水岭分割线，将每个气泡的分水岭分割线取反，再与预处理二值图进行或运算，从而将粘连气泡进行分割。

如图8所示，图8为使用本申请的方法得到的粘连气泡的分割图像。

从图8可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，三个粘连气泡均被分割。

从图8可以看出，下面方框的三个粘连气泡中，三个粘连气泡均被分割。

若不进行直方图均衡化，得到的粘连气泡的分割图像如图9所示。

从图9可以看出，上面方框的三个粘连气泡中，由于只有最上面的气泡的中心部分所在的点被标记出，中间的气泡和最下面的气泡的中心部分所在的点均未被标记出，因此只有最上面的气泡被分割，中间的气泡和最下面的气泡没有被分割，依然粘连在一起。

从图9可以看出，下面方框的三个粘连气泡中，由于三个粘连气泡的中心部分所在的点均未被标记出，因此三个粘连气泡均没有被分割，依然粘连在一起。

本申请通过对需要标记的距离图像进行直方图均衡化，避免了因气泡大小不同而导致局部区域内的气泡的中心部分的数值大小不同，而不将小气泡中心部分的数值识别为满足预设条件的数值，从而无法标记小气泡中心部分所在的点。使用本申请提供的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，在动态冰中的粘连气泡大小相差较大时，以及在动态冰中的粘连气泡附近存在面积大于粘连气泡的较大气泡时，都可以对粘连的小气泡的中心部分所在的点进行标记，从而使分割粘连气泡的效果更好。

在示例性实施例中，所述步骤S110之前，还包括步骤S101至步骤S104。

步骤S101：通过预设神经网络模型从原始图像中提取气泡，得到第一中间图像。

在本申请实施例中，动态冰的原始图像可以是显微图像，也可以是手机摄像头拍摄动态冰得到的图像，原始图像可以是彩色图像，也可以是灰度图像。

作为一种可选实施方式，若原始图像的尺寸等于预设尺寸，则通过预设神经网络模型从原始图像中提取气泡，得到第一中间图像。

作为另一种可选实施方式，若所述原始图像的尺寸不等于预设尺寸，则将所述原始图像的尺寸调整为所述预设尺寸，并通过所述预设神经网络模型从调整为所述预设尺寸的原始图像中提取气泡，得到第一提取图像，并将所述第一提取图像还原为所述原始图像的尺寸，得到所述第一中间图像。

其中，若原始图像的尺寸小于预设尺寸，则将原始图像的尺寸放大为预设尺寸，并通过预设神经网络模型从放大为所述预设尺寸的原始图像中提取气泡，得到第一提取图像，并将第一提取图像缩小为原始图像的尺寸，得到第一中间图像。

若原始图像的尺寸大于预设尺寸，则将原始图像的尺寸缩小为预设尺寸，并通过预设神经网络模型从缩小为所述预设尺寸的原始图像中提取气泡，得到第一提取图像，并将第一提取图像放大为原始图像的尺寸，得到第一中间图像。

作为又一种可选实施方式，若原始图像的尺寸小于预设尺寸，则通过预设神经网络模型从原始图像中提取气泡，得到第一中间图像。

其中，预设尺寸可以是根据计算机资源限制而设定的尺寸，如256*256或者512*512。

其中，放大或缩小原始图像的方式可以是插值的方式，将第一提取图像缩小为原始图像的尺寸或将第一提取图像放大为原始图像的尺寸的方式，也可以是插值的方式。

通过在原始图像的尺寸不等于预设尺寸时，将原始图像调整为预设尺寸，避免由于计算机资源的限制而无法对原始图像进行图像识别，并将第一提取图像还原为原始图像的尺寸，避免由于尺寸调整而损失第一中间图像的精度。

在本申请实施例中，预设神经网络模型可以是加入注意力机制的U-net网络模型，也可以是R2U-net模型，还可以是其他神经网络模型，本申请对此不做限制。

本申请通过预设的神经网络模型从动态冰图像中提取气泡，避免了将动态冰图像中的纹理识别为气泡，以及气泡边界识别不清晰等问题，为提取效果更好的气泡提供基础。

作为一种可选实施方式，若所述原始图像的形状不满足所述预设神经网络模型的输入形状，则将所述原始图像填充为所述预设神经网络模型的输入形状，再执行步骤S101。

步骤S102：将所述原始图像分割成n个第二分割图像块，且n≥2，并通过所述预设神经网络模型分别从所述n个第二分割图像块中提取气泡，得到n个第二提取图像块。

本申请通过将动态冰图像分割成尺寸较小的第二分割图像块，并用预设神经网络模型分别从每个第二分割图像块中提取气泡，避免原始图像尺寸太大而气泡太小时遗漏小气泡，使提取到的气泡效果更好。

步骤S103：将所述n个第二提取图像块按照分割位置排列顺序拼接成第二中间图像，所述分割位置排列顺序为将所述原始图像分割成所述n个第二分割图像块时，每个第二分割图像块在所述原始图像中的位置的排列顺序。

在本申请实施例中，可以先执行获取第一中间图像的步骤，再执行获取第二中间图像的步骤，也可以先执行获取第二中间图像的步骤，再执行获取第一中间图像的步骤，还可以同时执行获取第一中间图像的步骤和获取第二中间图像的步骤。

步骤S104：将所述第一中间图像和所述第二中间图像进行或运算，得到预处理二值图。

具体地，第一中间图像中的小气泡被遗漏，第二中间图像中的大气泡有孔洞，将第一中间图像和第二中间图像进行或运算，补上被遗漏的小气泡和大气泡中的孔洞，得到预处理二值图，且该预处理二值图中包含完整的小气泡和完整的大气泡。

作为一种可选实施方式，将步骤S104得到的预处理二值图进行开运算，得到消除噪点后的预处理二值图。

本申请通过预设神经网络模型直接从原始图像中提取气泡，提取到包含完整大气泡的第一中间图像，再将原始图像进行分割，通过预设神经网络模型从第二分割图像块中提取气泡，得到包含完整小气泡的第二中间图像，将第一中间图像和第二中间图像进行或运算，得到既包含完整大气泡又包含完整小气泡的预处理二值图，使预处理二值图提取到的气泡效果更好，为提升分割粘连气泡的效果建立了基础。

实施例2

请参照图10，图10为本申请实施例2提供的一种从动态冰图像中提取粘连气泡的系统1000的结构框图。该系统可以包括：距离获取单元1010、调整单元1020、标记单元1030、分水岭变换单元1040。

距离获取单元1010，用于根据预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到距离图像。

调整单元1020，用于对所述距离图像进行直方图均衡化，得到调整图像。

标记单元1030，用于从所述调整图像的图像矩阵中获取满足预设条件的数值，并在所述调整图像中对所述满足预设条件的数值所在的点进行标记，得到标记图像。

分水岭变换单元1040，用于根据所述标记图像中的标记点，对所述标记图像进行分水岭变换，得到粘连气泡的分割图像。

作为一种可选实施方式，所述距离获取单元1010包括第一距离获取子单元，用于将所述预处理二值图进行距离变换，根据所述预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离，得到所述距离图像。

所述标记单元1030包括第一标记子单元，用于从所述调整图像的图像矩阵中获取局部极大值，并在所述调整图像中对所述局部极大值所在的点进行标记，得到所述标记图像。

所述分水岭变换单元1040包括第一分水岭变换子单元，用于根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

作为另一种可选实施方式，所述距离获取单元1010还包括第二距离获取子单元，用于将所述预处理二值图进行距离变换并取反，根据所述预处理二值图中的气泡像素点到背景的最小距离的相反数，得到所述距离图像。

所述标记单元1030还包括第二标记子单元，用于从所述调整图像的图像矩阵中获取局部极小值，并在所述调整图像中对所述局部极小值所在的点进行标记，得到所述标记图像。

所述分水岭变换单元1040包括第二分水岭变换子单元，用于根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线取反，并与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

实施例3

请参照图11，图11为本申请实施例3提供的一种电子设备1100的结构框图。本申请中的电子设备1100可以包括一个或多个如下部件：存储器1110、处理器1120、屏幕1130以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器1110中并被配置为由一个或多个处理器1120执行，一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。

存储器1110可以包括随机存储器(Random Access Memory,RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)。存储器1110可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1110可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如直方图均衡化功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备1100在使用中所创建的数据(比如图像矩阵数据等)。

处理器1120可以包括一个或者多个处理核。处理器1120利用各种接口和线路连接整个电子设备1100内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1110内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1110内的数据，执行电子设备1100的各种功能和处理数据。可选地，处理器1120可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array,PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1120可集成中央处理器(Central Processing Unit,CPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统和应用程序等；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1120中，单独通过一块通信芯片进行实现。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，其特征在于，所述方法包括：

S110.根据预处理二值图中的气泡中心部分像素点到背景的最小距离，得到距离图像，包括：

将所述预处理二值图进行距离变换，根据所述预处理二值图中的气泡中心部分像素点到背景的最小距离的相反数，得到所述距离图像；

S120.对所述距离图像进行直方图均衡化，调整距离图像的距离矩阵中每个气泡中心部分的数值，使得粘连气泡和附近存在的较大气泡的中心部分的亮度一样高，得到调整图像；

S130.从所述调整图像的图像矩阵中获取局部极小值，并在所述调整图像中对所述局部极小值所在的点进行标记，得到标记图像；

S140.根据所述标记图像中的标记点，对所述预处理二值图进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线取反，并与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

2.根据权利要求1所述的基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，其特征在于，所述距离变换为欧式距离变换或曼哈顿距离变换。

3.根据权利要求1所述的基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的方法，其特征在于，所述步骤S110之前，还包括：

通过预设神经网络模型从原始图像中提取气泡，得到第一中间图像；

将所述原始图像分割成n个第二分割图像块，且n≥2，并通过所述预设神经网络模型分别从所述n个第二分割图像块中提取气泡，得到n个第二提取图像块；

将所述n个第二提取图像块按照分割位置排列顺序拼接成第二中间图像，所述分割位置排列顺序为将所述原始图像分割成所述n个第二分割图像块时，每个第二分割图像块在所述原始图像中的位置的排列顺序；

将所述第一中间图像和所述第二中间图像进行或运算，得到预处理二值图。

4.一种基于分水岭分割的从动态冰图像中提取粘连气泡的系统，其特征在于，包括：

距离获取单元，用于根据预处理二值图中的气泡中心部分像素点到背景的最小距离，得到距离图像，包括：

将所述预处理二值图进行距离变换，根据所述预处理二值图中的气泡中心部分像素点到背景的最小距离的相反数，得到所述距离图像；

调整单元，用于对所述距离图像进行直方图均衡化，调整距离图像的距离矩阵中每个气泡中心部分的数值，使得粘连气泡和附近存在的较大气泡的中心部分的亮度一样高，得到调整图像；

标记单元，用于从所述调整图像的图像矩阵中获取局部极小值，并在所述调整图像中对所述局部极小值所在的点进行标记，得到标记图像；

分水岭变换单元，用于根据所述标记图像中的标记点，对所述标记图像进行分水岭变换，得到基于标记点的分水岭分割线，将所述分水岭分割线取反，并与预处理二值图进行或运算，得到粘连气泡的分割图像。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

屏幕，用于显示如权利要求1-3任一项所述的方法中的图像；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1-3任一项所述的方法。