[发明专利]多孔介质中流动泡沫结构图像实时采集与识别方法

摘要

本发明公开了一种多孔介质中流动泡沫结构图像实时采集与识别方法，特征是在泡沫渗流模拟系统的基础上，产生泡沫流体，通过图像采集系统获得不同时刻以及不同岩心位置处泡沫微观结构图像，对图像进行处理，分割出泡沫结构轮廓，并根据轮廓形态识别泡沫个体，计算泡沫结构特征参数。本发明实现了高压状态下对在多孔介质渗流过程中泡沫结构图像的实时采集，在此基础上可对泡沫结构进行识别和定量化描述，为开展泡沫在多孔介质中的微观流动研究提供了实用有效的工具。

主权项

1.一种多孔介质中流动泡沫结构图像实时采集与识别方法，包括泡沫图像实时采集方法和泡沫结构图像处理识别方法，其特征在于：在泡沫渗流模拟系统的基础上，产生满足实验要求的泡沫流体，通过图像采集系统获得不同条件下泡沫微观结构图像，对图像进行处理，分割出泡沫结构轮廓线，并根据轮廓线形态识别泡沫个体，计算泡沫结构特征参数，其中，I.泡沫图像实时采集按以下过程：(1)通过泡沫渗流模拟系统产生泡沫流体，从观察窗观察和记录二维泡沫形态；(2)通过对观察窗上部带摄录机的显微镜放大倍数的调整，观测全局和局部泡沫流体结构形态；(3)实时图像采集，用摄录机录取二维泡沫图像，记录采集时刻的实验条件、比例尺等有关参数，设置不同的像素、分辨率和曝光时间，以不同的时间间隔连续拍摄多张泡沫形态图像；(4)实时图像的保存，对图像进行压缩存储；II.泡沫结构图像处理识别按以下过程：(1)读入通过图像采集程序采集到的泡沫微观结构静态图像，定义分析窗口，选取所要分析部分的泡沫图像；(2)对图像进行增强、锐化等预处理，增强泡沫结构图像中泡沫轮廓与其他部分的对比度，通过去污处理去除图像中的实验污点，最后将彩色图片转换成只含有亮度信息，不含色彩信息的灰度图，提取图像灰度值；(3)图像自动分割，根据图像的灰度值分布直方图，确定二值化阈值，并对图像进行二值化处理，将泡沫轮廓线和其它部分区分开来，图像分割后泡沫轮廓部分对应体素的灰度值都变为1，泡沫内部气体部分与泡沫之间的液体部分对应体素的灰度值都为0；(4)泡沫结构识别，泡沫内部的气体部分和泡沫间的液体部分各自均呈连片分布，并以轮廓线为界，泡沫内部呈现比较规则的圆形，泡沫间的液体连片分布形态较不规则，需要提取的是泡沫内部气体部分的信息，根据图像分割后的灰度值分布矩阵，利用泡沫轮廓线结构识别各泡沫单体，去除泡沫间的液体部分，同时符合以下三个条件的连片分布区域即为识别出的泡沫单体：①各连片分布区域左右边界间的距离与上下边界间的距离差小于泡沫直径的15％；②左、右边界像素点位置所对应的上、下坐标距离差小于泡沫直径的15％；③连片分布区域小于5个像素点的部分，不计入泡沫单体统计范围；(5)计算泡沫数目、体积、直径、平均直径、泡沫大小频度分布和泡沫非均匀度有关特征参数，输出统计图表：泡沫体积为V＝Ah球形泡沫等效直径为D=(6Ahπ)13]]>泡沫平均直径为D‾=(6Σi=1nAihiπ)13]]>泡沫非均匀度为Cv=Σi=1n(Di-D‾)2/(n-1)D‾]]>式中，V为泡沫体积，mm³；A为二维图中泡沫面积，mm²；h为观察窗二维通道厚度，mm；D为泡沫的直径，mm；为泡沫平均直径，mm；C_v为泡沫非均匀度；n为分析区域内泡沫总数；下标i代表第i个泡沫；(6)累加下一幅图像分析结果，对多幅图像进行累加计算；(7)结果保存，打印输出。