22、显微镜图像的颗粒分析与处理

显微镜图像的颗粒分析与处理

在地质科学等领域，对显微镜图像中的颗粒进行识别、测量和计数是非常重要的任务，例如粒度分析、花粉粒计数以及确定岩石薄片的矿物成分等。利用图像处理技术可以在短时间内以相对较低的成本对大量样本进行自动化分析。下面将详细介绍两种图像处理在颗粒分析中的应用：粒度分析和木炭定量分析。

粒度分析常用方法

在图像中识别和计数对象通常有三种方法：
1. 基于区域的分割 ：使用分水岭分割算法。
2. 对象检测 ：使用霍夫变换。
3. 阈值处理 ：利用颜色差异分离对象。

相关详细方法可参考相关资料，同时还有配套网页提供额外支持，包括课堂演示、M 文件和示例图像等。

粒度分析示例：分水岭分割算法应用

以下是使用分水岭分割算法进行粒度分析的具体步骤：
1. 读取图像并校准 ：

clear
I1 = imread('grainsize.tif');
ix = 3; iy = 284 * 3 / 367;
imshow(I1,'XData',[0 ix],'YData',[0 iy])
title('Original Image')

此图像大小为 284 × 367 像素，宽度为 3 cm，高度为 2.32 cm。手动计数图像中真实对象数量为 236 个，但有 3 个颗粒与图像边界重叠，后续实验将忽略它们。
2.