matlab识别裂缝

对页岩数字图像进行处理，找出裂缝、矿物质，统计其数量、所占比例等。下图为纳米精度的页岩图像，其中黑色的为裂缝，白色的为矿物质

img

我可以提供以下步骤供您参考：

  1. 导入图像并进行预处理，包括去噪、增强和二值化。

  2. 根据像素值和形状特征，分别检测裂缝和矿物质。可以使用形态学操作和边缘检测方法实现。

  3. 通过连通区域分析，统计裂缝和矿物质的像素总数、占整张图像的比例、形状和面积分布等信息。

  4. 可以使用形态学操作和边缘检测方法，求出裂缝和矿物质之间的距离。

  5. 最后，可以将以上结果显示在一张图像上。

以下是可能用到的一些代码实现：

导入图像：

img = imread('image.png');

去噪和增强：

img = medfilt2(img); % 中值滤波，去除噪声
img = imadjust(img); % 直方图均衡化，增强对比度

裂缝检测：

se = strel('disk', 5); % 创建一个圆形结构元素
img_erode = imerode(img, se); % 腐蚀操作
img_cracks = img - img_erode; % 裂缝图像

矿物质检测：

se = strel('disk', 15); % 创建一个圆形结构元素
img_open = imopen(img, se); % 开运算，去除小的白色区域
img_fill = imfill(img_open, 'holes'); % 填补小的黑色区域
img_minerals = img_fill - img_cracks; % 矿物质图像

统计裂缝和矿物质的像素总数、占整张图像的比例、形状和面积分布：

num_cracks = sum(img_cracks(:));
num_minerals = sum(img_minerals(:));
total_pixels = numel(img);
ratio_cracks = num_cracks / total_pixels;
ratio_minerals = num_minerals / total_pixels;
stats_cracks = regionprops(img_cracks, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity');
stats_minerals = regionprops(img_minerals, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity');

裂缝和矿物质之间的距离：

img_dist = bwdist(~img_fill); % 距离变换，得到每个像素到白色像素的距离
img_dist_cracks = img_dist .* img_cracks; % 裂缝距离图像
img_dist_minerals = img_dist .* img_minerals; % 矿物质距离图像
min_dist = min(img_dist_cracks(img_dist_minerals > 0)); % 裂缝到矿物质的最小距离

将结果显示在一张图像上：

img_result = cat(3, img, img, img); % 创建一个和原图像一样大小的彩色图像
img_result(:,:,1) = img_result(:,:,1) - 50 * uint8(img_cracks); % 在红色通道上显示裂缝
img_result(:,:,2) = img_result(:,:,2) + 50 * uint8(img_minerals); % 在绿色通道上显示矿物质
imshow(img_result);

以上代码仅供参考，实际上还需要根据具体情况进行修改和完善。同时，像素值的阈值和形态学操作的参数也需要根据实际情况调整。