气液两相流气泡图像的形态学分割方法

施丽莲 叶 军 沈红卫

(绍兴文理学院工学院，浙江 绍兴 312000)

0 引言

在气液两相流中，气泡的直径、空隙率和界面面积是决定泡状流内部结构的三个基本几何参数[1]，它们的尺寸和分布往往决定了两相流体的流动结构和运动规律，甚至影响两相流系统的总体性能。

测量两相流中气泡形态特征参数的技术主要有探针技术[2－8]、过程层析成像技术[9－10]、激光多普勒技术[11－12]、辐射线技术[14－15]、声波技术[16]、压力传感器技术[17－18]、高速摄影技术[13，19－22]等。其中，高速摄影技术是一种比较传统的可视化研究手段，它对流场无干扰，可以直接拍摄流体的流动图像，现已广泛应用于两相流的气泡特征参数检测中。但当气泡密度比较大时，气泡图像可能出现重叠或粘连现象，这给气泡的分割识别增加了困难。在此，根据气泡的形态特征，提出了一种用于识别重叠或粘连气泡的形态学新算法。试验证明，该算法能够较准确地对重叠或粘连气泡进行分割和识别。

1 试验装置

气液两相流的流动图像由试验装置采集得到。该试验装置主要包括图像采集系统和流体控制系统两部分[23]，其框图如图1 所示。

图1 试验装置框图Fig.1 Schematic diagram of experimental apparatus

图像采集系统主要包括计算机、图像采集卡、摄像头和照明系统等。其中，图像采集卡采用美国NI公司的PCI 1422;摄像头采用美国UP-900逐行扫描数字CCD摄像机，其分辨率为1 392×1 040，帧频为15帧/s，快门速度为1/31 000～1/15 s;照明系统光源使用5 000 K色温的三基色光管，光线稳定，无闪烁。在图像摄取过程中，由于液体和气泡均是透明的，因此可采用逆光照明，以拍摄气泡的阴影。同时，为了获得满意的图像质量，可在气泡流动图像后侧的有机玻璃管上蒙上两层绘图用硫酸纸，使光照分布均匀。流体控制系统主要由空气压缩机、储气罐、水箱、水泵、调节阀、气体流量计、液体流量计、混合器和测试管等组成。试验所用的液相来自水泵，经调节阀射入混合器后，流入透明测试管段;气相来自压缩空气。试验中，测试管选用内径为50 mm的透明有机玻璃管。

2 粘连气泡的形态学分割算法

2.1 算法描述

在气液两相流中，通过CCD拍摄的气泡灰度图像如图2所示。

图2 气泡原始图Fig.2 Original bubble image

从图2可以看出，部分气泡出现了重叠或粘连现象，此时用传统的图像分割算法难以识别。因此，可将气泡表面的亮点作为识别重叠或粘连气泡的重要依据。

根据气泡形态特征，提出了一种用于识别粘连气泡的新方法。该方法分为两个步骤：①获取气泡二值化图像的亮点特征;②对每个亮点进行条件加厚处理，得到粘连气泡的分割图像。根据分割后的气泡图像，可进行各种定量分析，如面积、直径、中心坐标、周长等。

2.2 气泡亮点特征提取

为消除图2所示灰度图中的静态噪声，可利用差影算法将气泡原始图减去静态背景图，得到差影图。为了进一步平滑气泡边缘，用3×3模板对差影图作平滑处理;然后利用最佳阈值分割法将其二值化。去掉微小面积的气泡后，得到的二值化图像如图3所示。

图3 二值化图像Fig.3 Binary image

观察图2所示气泡图像，可见每一个气泡上面都有一个亮点，这在图3所示的二值化图像中表现为气泡内部的黑色区域。气泡图上的亮点是气泡的重要特征。为了提取气泡图上的亮点，对图3所示的二值化图像进行区域填充[24]，可得到图4(a)所示的气泡填充图;然后再将所得填充图减去原二值化图像，就可以提取气泡的亮点图，如图4(b)所示。

图4 区域填充结果和气泡亮点图Fig.4 Filled result of areas and bright dots of bubbles

2.3 气泡亮点的条件加厚算法

2.3.1 二值图像中的形态学运算

二值图像的形态学处理就是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与二值图像进行交、并等集合运算。设X为气泡亮点图像、B为结构元素，先定义如下几个运算。

①膨胀运算(dilation)

将亮点图像X用结构元素B进行膨胀，记为X⊕B，定义为：

式(1)表明，先对B作关于原点的对称集B^，再将对称集B^平移 z得到(B^)z。当X与(B^)z的交集不为空集时，B的原点就是膨胀集合的像素。膨胀运算能使影像扩张，如果两个物体之间距离比较近，膨胀运算可能会使这两个物体连通在一起，膨胀对填补气泡分割后物体中的空洞很有用。

②腐蚀运算(erosion)

将亮点图像X用结构元素B进行腐蚀，记为X⊖B，定义为：

式(2)表明，将B平移z后得到(B)z，当(B)z仍全部包含在X中时，B的原点就是腐蚀集合的像素。腐蚀运算起到影像收缩的作用，可以消除物体边界点。腐蚀可以把小于结构元素的物体去除。如果两个物体之间有细小的连通，当结构元素足够大时，通过腐蚀运算可以将两个物体分开。

③开运算(opening)和闭运算(closing)

开运算，即先腐蚀再膨胀，记为X○B，定义为：

闭运算，即先膨胀再腐蚀，记为X·B，定义为：

开运算通过剔除图像细小凸角，使轮廓线变得光滑，它可以起到分离的作用，将X中比结构元素B小的孤立斑点或边缘毛刺清除掉，断开狭窄的间断并消除细的突出物。闭运算通过填充图像的凹角点使轮廓线更为光滑，它可以起到连通补缺的作用，并填充比结构元素小的洞或裂缝。

2.3.2 气泡亮点的条件加厚算法

根据所分离出的气泡亮点，可利用条件加厚算法对粘连气泡进行进一步分割，具体算法如下。

① 形态开-闭滤波

设X为气泡亮点图像，B为3×3的正方形结构元素，且：

对X作形态开-闭滤波：

开-闭滤波用于去除图像X中的微小干扰点，同时，对亮点轮廓起到平滑作用。

②条件迭代加厚运算

设X1为由式(6)滤波后的气泡亮点图像;Y为图4所示经区域填充后的图像;T={T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8}为复合结构元集，如式(7)所示，其中，“1”表示气泡像素点，“0”表示背景点，“×”表示非结构元素。

以Y为条件，作迭代加厚运算，有：

式中：k=1，2，…。当k迭代到Xk=Xk+1时，算法终止，最终集合Xk即为所得到的气泡分割图像。

式(8)中，“⊙”为形态学加厚运算，“Xk－1⊙T”表示在X的基础上增加X被T击中的结果。当结构元素T与所对应的区域X完全符合时，X被T击中。

假设每个亮点代表一个气泡的中心位置，对每个亮点进行加厚处理，即在每个亮点外部不断增加像素，必须保证所增加的像素不会导致原来不连接的对象成为8-连接。由式(7)可知，Ti(i=1～8)分别按左、左上、上、右上、右、右下、下、左下的顺序对亮点进行加厚。根据这些结构元素进行厚化运算，可保证所增加的像素不会导致原来不连接的对象成为8-连接。

在亮点加厚过程中，还要保证所增加的点没有超出原填充图像Y(图4所示)中相对应气泡的边界，即需要以原填充图Y为条件做加厚运算。此时，可将加厚图像Xk和原填充图像Y进行逻辑与操作或进行集合交运算。重复以上加厚过程，直到每个亮点已不再被加厚为止，即可得到气泡的分割图像。

根据上述条件，进行加厚算法处理后，粘连气泡已被有效地分割，得到最终的气泡分割图如图5所示。

图5 气泡分割图Fig.5 Result of bubbles segmentation

根据图5所示的分割图，可以对气泡尺寸进行进一步定量分析;对重叠面积较大的气泡图形，可以根据气泡形状进行面积重构，从而更精确地计算气泡尺寸。

3 结束语

本文对气液两相流中粘连气泡图像的分割识别进行了一些研究。在图像识别技术中，如何对粘连颗粒进行有效的分割一直是一个技术难点。由于目前尚没有一种统一的图像分割算法适用于任何物体的分割，因此，在实践中通常需要根据具体物体，提取其图像特征进行有效分割。

根据气泡的形态特征，提出了一种用于识别重叠或粘连气泡图像的形态学新算法。该算法的创新点在于充分利用了气泡灰度图像表面具有亮点的特点，合理地选择了结构元素对粘连或重叠气泡图像进行形态学处理，这是一种新型的气泡识别方法。试验结果表明，该方法简单、快速，能够比较准确地对重叠或粘连气泡进行分割识别，分割效果较好。同时，该方法可以推广到其他具有亮点特征的细胞或近似圆形的颗粒重叠图像的分割识别处理。

在利用高速摄影技术获取两相流图像时，尚存在一定的局限性，即只能得到壁面附近的气泡情况，液相和壁面都要求透明;对于高压系统，需要耐压的视窗材料。为了识别气液两相流中间的气泡，接下来需要研究的是如何利用两个互相垂直放置的CCD来同时获取不同平面内的气泡图像，然后通过图像处理对气泡进行分割识别。

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