基于Matlab的定容燃烧弹喷雾宏观特性参数获取

喷雾宏观特性参数获取（喷雾贯穿距离、喷雾锥角、喷雾面积）

文中出现的程序只针对某一张图片，未将批处理程序完整贴出
喷雾图像处理介绍见：https://blog.csdn.net/yusuhuayu/article/details/115458959

根据实际需求，在获取宏观参数之前根据所获取的图像进行处理

图像减去背景，去除喷嘴及其他背景干扰imsubtract()。

I0=imread('0.tif');                       %读取背景图
I1=imread('1.tif');                      %读取喷雾图
I=imsubtract(I1,I0);                    %减去背景

裁剪图片，得到合适的尺寸imcrop()。
为方便后续计算，此处选取的图片起点纵坐标与喷嘴纵坐标一致。
```
rect=[151 42 200 359];                  %[起点坐标 宽度 长度]
I = imcrop(I,rect);                     %裁剪图片
```
提高精度，调整图片深度（如果原图像为RGB图像，需要先获取灰度图rgb2gray()）。
我的原图像为12位的灰度图，为了方便后期处理，转换为8位。方法有如下两种，原理如下：
- 获取图片最大亮度值，作为8位灰度图的最大亮度，其余等比例转换。此方法可以较好地保留图像的细节，但为了后期的边缘检测还需要提高亮度，调整对比度。
- 直接使用uint8()函数，大于255的值设置为255，小于0的值设置为0，其余不变。对于喷雾图像，此方法变相提高了整体的亮度，虽然损失了较多的图像细节，但有利于后期进行边缘检测。
  两种方法对比图如下：
  
  代码如下，按需采用：
```
I=double(I);                            %提高计算精度
m=max(max(I));
img=uint8((I.*(256/(m+1))));          %调整图片到8位
R=uint8(I);
```

获取二值图并进行边缘检测
为方便处理，直接采用自动获取阈值的方式，并通过形态学处理，填补二值图中出现的空洞。

代码如下：

T = graythresh(R);                      %自动获取阈值 大津法
OTSU = im2bw(R,T);                      %获取二值图OTSU1=imfill(OTSU,'hole');              %填充图像中的空洞区域
se=strel('disk',5);                     %创建半径为5的圆盘型结构
OTSU1=imclose(OTSU1,se);                %形态学闭运算，先膨胀后腐蚀

未经形态学处理进行边缘检测，效果较差，除喷雾的外部轮廓以外，空洞的轮廓也被检测出来。形态学处理后，只保留喷雾外部轮廓，且采用canny算子，效果较好。对比如下图：

获取宏观参数

喷雾贯穿距离(Spray Penetration)
贯穿距有两种计算方式：喷嘴到喷雾最末端的距离；喷嘴到喷嘴所在铅垂线与喷雾前锋面交点的距离。本文采用第一种。
获取图像边缘后，只需要找到喷雾最末端的纵坐标即可。
```
[hs,ls]=find(canny==1);                 %返回边界像素点所在的行数列数
pl=max(hs);
P=pl/k;                                    %喷雾贯穿距，k为像素数与实际距离的比值
```

喷雾锥角(Spray Angle)
从喷嘴出口沿着喷雾边界到S/2 处的两条切线所形成的角度。（喷雾锥角有多种表示方法，此处非最优）

yhalf=idivide(int16(pl),2,'fix');             %贯穿距一半处的纵坐标，截断取整
x=find(canny(yhalf,:)==1);                      %贯穿距一半处边界横坐标
x=[min(x),max(x)];
alpha=atan(abs((x0-x)/double((yhalf))));       %x0为喷嘴横坐标
Angle=rad2deg(sum(alpha));

喷雾面积(Spray Area)

Area=sum(OTSU(:))*((1/k)^2);                 %计算像素数。并进行换算

通过亮度与对比度的调整（ps或matlab），可以使处理后的二值图更接近原始的喷雾图像，减小误差。
手动测量与程序计算结果对比（获取二值图前调整了亮度）：

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