[发明专利]一种基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法

权利要求书

1.一种基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：取活性污泥，离心后弃去上层清液，加蒸馏水补足，作为一轮清洗，重复多轮清洗以去除活性污泥样品中的杂质；

S2：取污泥样品滴至载玻片中央，利用显微镜观察载玻片上的污泥样品，寻找分散均匀的活性污泥区域，拍摄得到污泥图像；

S3：在Matlab中，导入所拍摄的污泥图像，并对图像进行灰度化处理，再通过中值滤波进行平滑处理，去除图像中的噪点，得到灰度图像的二维矩阵；

S4：将灰度图像的二维矩阵整体分割为PaM行，每行分割为PaN列，形成PaM×PaN个图像子区域；

S5：对每个图像子区域分别使用最大类间方差法确定用于二值化分割图像的初始阈值thresh，再将初始阈值用控制系数Pa2修正后得到的最佳阈值Pa2×thresh对图像子区域进行二值化处理；根据预设的最低像素阈值Pa1，对二值化处理后的每个图像子区域进行连通域分析，确定图像子区域中污泥絮体边界位置；

S6：根据每个图像子区域中确定的污泥絮体边界，对整张灰度图像中的污泥絮体图像进行分割，提取出图像中所有污泥絮体图像，对所有污泥絮体图像中的噪点像素P和边界失真像素Q进行计数；

S7：设定目标函数为P和Q的归一化值加权和，以最小化目标函数为目的，对PaN,PaM,Pa1,Pa2四个参数在各自的参数范围内进行遍历优化，得到最佳参数；

S8：基于最佳参数值获得灰度图像中所有污泥絮体图像，计算得到各污泥絮体的形态特征数据。

2.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，所述污泥图像中，活性污泥絮体密度应在10～50个/张照片，同时照片不少于20张。

3.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，所述显微镜采用10X目镜+40X物镜进行观察和图像拍摄。

4.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，参数Pa1优化时的范围为4～6。

5.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，参数Pa2优化时的范围为0.7～1.3。

6.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，参数PaM优化时的范围为20～100。

7.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，参数PaN优化时的范围为20～100。

8.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，对参数进行遍历优化过程中，遍历步长为参数取值区间的1/10～1/100。

9.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，所述形态特征数据包括污泥絮体的数量、轮廓周长、当量直径、圆度、长短轴比、分形维数。

10.如权利要求1所述的基于Matlab图像分析与自优化的污泥形态快速表征方法，其特征在于，所述图像的灰度化处理采用rgb2gray()函数，中值滤波采用filter2()函数，初始阈值thresh的确定方法采用graythresh()函数。