GB/T 38879-2020
基本信息
标准号： GB/T 38879-2020
中文名称：颗粒 粒度分析 彩色图像分析法
标准类别：国家标准(GB)
英文名称：Particle—Size analysis—Color image analysis methods
标准状态：现行
发布日期：2020-06-02
实施日期：2020-08-01
出版语种：简体中文
下载格式：.zip .pdf
下载大小：11669326
标准分类号
标准ICS号： 试验>>19.120粒度分析、筛分
中标分类号：综合>>基础标准>>A28筛分、筛板与筛网
关联标准
出版信息
出版社：中国标准出版社
页数：24页【彩图】
标准价格：34.0
出版日期：2020-06-01
相关单位信息
起草人：周骛、邓文晶、徐喜庆、蔡小舒、董青云、李兆军、苏明旭、李力、王远航、高原、余方、杨正红
起草单位：上海理工大学、中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院、丹东百特仪器有限公司、北京海岸鸿蒙标准物质技术有限责任公司、深圳市德方纳米科技股份有限公司、中科院过程工程研究所、中机生产力促进中心、北京市理化分析测试中心、仪思奇(北京)科技发展有限公司
归口单位：全国颗粒表征与分检及筛网标准化技术委员会(SAC/TC 168)
提出单位：全国颗粒表征与分检及筛网标准化技术委员会(SAC/TC 168)
发布部门：国家市场监督管理总局 国家标准化管理委员会
标准简介
GB/T 38879-2020.Particle- Size analysis- Color image analysis methods.
1范围
GB/T 38879规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法。
GB/T 38879适用于图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T 15445.1粒度分析结果的表述 第 1部分:图形表征
GB/T 21649.1-2008粒度分析图像分析法 第1部分:静态图像分析法.
3术语和定义
.下列术语和定义适用于本文件。
3.1
颜色空间 color space
表示颜色的三维空间。
注1:即每个颜色都表示为三维坐标系中的一个点。颜色空间也称为彩色模型,常用的颜色空间有RGB、CIE LAB、HSV和HSI等。
注2:改写GB/T 5698-2001 ,定义4.57。
3.2
色调 hue
表示红黄、绿、蓝紫等颜色特性。
颜色的三属性之一。
注:颜色的重要属性,决定颜色的本质,是人们对物体表面呈现出的某种颜色的感觉。
[GB/T 5698-2001,定义 5.7]
3.3
明度 lightness
在同样的照明条件下,以白板作为基准,对物体表面的视知觉特性给予的分度。
颜色三属性之一。
注:改写GB/T 5698-2001,定义 5.8。
3.4
饱和度 saturation
用以估价纯彩色在整个视觉中的成分的视觉属性。
[GB/T 5698-2001,定 义5.10]
3.5
对比度 contrast
在视场上同时或相继出现两个部分时的外观上差别的估计。对比包括亮度对比、明度对比和色对比等。
注:在粒度分析中为组成颗粒对象的前景像素与颗粒邻近区域的背景像素之间、或不同颗粒对象像素之间的明度或色彩差异。
[GB/T 5698-2001,定 义5.33]
3.6
颜色直方图 color histogram
描述不同色彩分量在图像中所占比例的图。
本标准规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法。 本标准适用于图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
1范围
GB/T 38879规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法。
GB/T 38879适用于图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T 15445.1粒度分析结果的表述 第 1部分:图形表征
GB/T 21649.1-2008粒度分析图像分析法 第1部分:静态图像分析法.
3术语和定义
.下列术语和定义适用于本文件。
3.1
颜色空间 color space
表示颜色的三维空间。
注1:即每个颜色都表示为三维坐标系中的一个点。颜色空间也称为彩色模型,常用的颜色空间有RGB、CIE LAB、HSV和HSI等。
注2:改写GB/T 5698-2001 ,定义4.57。
3.2
色调 hue
表示红黄、绿、蓝紫等颜色特性。
颜色的三属性之一。
注:颜色的重要属性,决定颜色的本质,是人们对物体表面呈现出的某种颜色的感觉。
[GB/T 5698-2001,定义 5.7]
3.3
明度 lightness
在同样的照明条件下,以白板作为基准,对物体表面的视知觉特性给予的分度。
颜色三属性之一。
注:改写GB/T 5698-2001,定义 5.8。
3.4
饱和度 saturation
用以估价纯彩色在整个视觉中的成分的视觉属性。
[GB/T 5698-2001,定 义5.10]
3.5
对比度 contrast
在视场上同时或相继出现两个部分时的外观上差别的估计。对比包括亮度对比、明度对比和色对比等。
注:在粒度分析中为组成颗粒对象的前景像素与颗粒邻近区域的背景像素之间、或不同颗粒对象像素之间的明度或色彩差异。
[GB/T 5698-2001,定 义5.33]
3.6
颜色直方图 color histogram
描述不同色彩分量在图像中所占比例的图。
本标准规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法。 本标准适用于图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
标准图片预览
标准内容
ICS19.120
中华人民共和国国家标准
GB/T38879—2020
粒度分析
彩色图像分析法
Particle—Size analysis-—Color image analysis methods2020-06-02发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2020-08-01实施
规范性引用文件
术语和定义
样品准备
图像采集
图像处理与分析
图像预处理
颗粒图像分割
粒度测量与计算
颗粒的分类
校准和溯源
测试报告
附录A（资料性附录）
附录B（资料性附录）
附录C（资料性附录）
附录D（资料性附录）
参考文献
基干彩色图像进行颗粒粒度分析的典型步骤流程图图像处理常用的颜色空间以及之间的转换关系GB/T38879—2020
基干模糊C均值聚类的彩色图像分割算法基本原理和步骤…在CIELAB颜色空间下进行颗粒彩色图像分割过程及结果示例12
本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草GB/T38879—2020
本标准由全国颗粒表征与分检及筛网标准化技术委员会(SAC/TC168)提出并归口。本标准起草单位：上海理工大学、中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院、丹东百特仪器有限公司、北京海岸鸿蒙标准物质技术有限责任公司、深圳市德方纳米科技股份有限公司、中科院过程工程研究所、中机生产力促进中心、北京市理化分析测试中心、仪思奇（北京)科技发展有限公司。本标准主要起草人：周鹭、邓文晶、徐喜庆、蔡小舒、董青云、李兆军、苏明旭、李力、王远航、高原、余方、杨正红。
GB/T38879—2020
图像法已成为颗粒分析的主要方法之一，静态和动态图像法一般基于颗粒的灰度图像进行阈值分割，从二值化的颗粒图像中提取粒度等信息。相比于颗粒的灰度图像，彩色图像蕴含更丰富的颜色和纹理等信息，有助于颗粒的分割与识别，因此本标准针对颗粒彩色图像进行颗粒粒度分析，旨在对颗粒彩色图像的获取、处理及其适用范围提供指导。N
1范围
粒度分析
彩色图像分析法
本标准规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法GB/T38879—2020
本标准适用干图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
规范性引用文件
下列文件对干本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T15445.1粒度分析结果的表述第1部分：图形表征第1部分：静态图像分析法
图像分析法
GB/T21649.1一2008粒度分析
术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。3.1
颜色空间
colorspace
表示颜色的三维空间。
注1：即每个颜色都表示为三维坐标系中的一个点。颜色空间也称为彩色模型，常用的颜色空间有RGB、CIELAB、HSV和HSI等。
注2：改写GB/T5698—2001，定义4.57。3.2
表示红、黄、绿、蓝、紫等颜色特性。颜色的三属性之一。
注：颜色的重要属性，决定颜色的本质，是人们对物体表面呈现出的某种颜色的感觉。[GB/T5698—2001,定义5.7]
lightness
在同样的照明条件下，以白板作为基准，对物体表面的视知觉特性给予的分度。颜色三属性之一。
注：改写GB/T5698—2001，定义5.8。3.4
饱和度
saturation
用以估价纯彩色在整个视觉中的成分的视觉属性。[GB/T5698—2001，定义5.10]
GB/T38879—2020
对比度
contrast
在视场上同时或相继出现两个部分时的外观上差别的估计。对比包括亮度对比、明度对比和色对比等。
注：在粒度分析中为组成颗粒对象的前景像素与颗粒邻近区域的背景像素之间、或不同颗粒对象像素之间的明度或色彩差异。
［GB/T5698
3—2001，定义5.33
colorhistogram
颜色直方图
描述不同色彩分量在图像中所占比例的图。3.7
颜色矩
colormoment
对彩色图像各分量图的基干矩的颜色特征表示注：颜色矩可以用干任何颜色空间，有一阶矩、二阶矩、三阶矩等，3.8
空间关系
spatialrelation
图像中像素之间或分割出来的多个目标之间的相互空间位置或相对方向关系。3.9
texture
基于包含多像素点的区域进行统计计算获得的特征信息。3.10
图像分割
image segmentation
把图像中具有某种特定意义的区域划分开来，彼此互不相交，每个区域满足灰度，纹理，颜色等相似性准则。
阅值threshold
将物像从背景中区分出来设置的灰度等级[GB/T21649.1—2008，定义3.1.13]3.12
cluster
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。注：在颗粒彩色图像粒度分析中一般基干色彩特征进行聚类，3.13
边缘检测edgedetection
根据目标对象边缘像素点灰度阶跃变化来确定轮廓的过程。3.14
测试框
measurementframe
视场内的一个区域，在此区域中对颗粒进行统计和图像分析。注：一系列的测试框构成总的测试区域[GB/T21649.1—2008，定义3.1.2]3.15
similarity
相似度
度量图像中像素点在某种特征信息上的近似程度。2
畸变distortion
物体所成的像相对于物体本身而言的失真现象噪声
图像数据中的不必要的或多余的于扰信息。鲁棒性
robustness
系统在不确定性的扰动下仍能维持其性能的能力。Feretdiameter
费雷特直径
与颗粒图像轮廊两边相切的平行线之间的距离。[GB/T21649.1—2008，定义3.1.6]勒让德惯性椭圆
Legendreellipseof inertia
GB/T38879—2020
中心位于颗粒质心，且与原始颗粒面积有相同的一阶和二阶几何惯性矩的椭圆。注1：椭圆可以用长轴和短轴、重心位置和方向来表征。注2：改写GB/T15445.6—2014，定义8.1.2。3.21
椭圆率
ellipseratio
勒让德惯性椭圆的短轴长度与长轴长度之比。注：改写GB/T15445.6—2014，定义8.1.3。3.22
长宽比
aspectratio
费雷特最短直径和费需特最长直径之比。［GB/T15445.6—2014，定义8.1.3样品准备
不同的彩色颗粒样品有不同的制备方法或行业要求，应遵照相关标准进行样品制备，保证从原始样品上选择的测试或分析样品具有代表性。样品制备应将颗粒物充分分散，尽量避免轮廓的重叠，选择适当的光源强弱使颗粒物界限足够清晰。
图像采集
5.1总则
使用彩色图像采集设备来获取颗粒彩色图像并测量颗粒粒度时，在遵循仪器设备相关操作规范的前提下，应保证颗粒与背景的颜色或灰度具有较大差异。5.2
2采集
图像采集的要求如下：
a）根据待测颗粒的粒度范围和测量所需精度，选择合适的光学倍率3
GB/T38879—2020
b）采集设备安装完成后，对不同光学倍率下计量标尺和像素之间进行换算，得出相关系数并保存。在正式测量时，根据实际测量倍数完成相应设置c）获取图像时，调整光圈以避免过度曝光或曝光不足，选择合适的滤波片和偏振角度，得到满意的对比度和饱和度，进而得到清晰的图像。d）在图像中选择可识别的颗粒，尽可能提取测试框中的全部颗粒。e）在每幅图像中选择相当数量且不重复的测试框，测试过程中，操作条件不能更改6图像处理与分析
6.1总则
基于彩色图像分析方法进行粒度分析的先决条件是充分理解和利用图像的信息，应考虑到图像处理过程每一步骤的可靠性，颗粒彩色图像处理与分析主要包括颗粒彩色图像预处理、图像分割以及颗粒图像粒径测量等。基干彩色图像进行颗粒粒度分析的典型步骤流程图参见附录A。6.2图像预处理
6.2.1彩色图像预处理包括几何校正、滤波去噪、对比度增强等过程。只要测量结果符合要求，可根据需要选用具体的图像预处理操作。6.2.2原始图像存在局部畸变时需要进行图像几何校正，使原始图像上颗粒的几何位置、形状和尺寸等特征与其对应的样品参照物相一致。如果仪器设备出厂时已经过几何校正，使用中与出厂设置一致时则不需要再进行几何校正，厂家提供相应校正方法的，采用仪器设备厂家提供的校正方法其他情况建议采用“张正友标定法”进行几何校正。注：“张正友标定法\相关文献参见参考文献[5]。6.2.3图集采集过程中应根据噪声来源和性质，采取不同的对策来抑制噪声的强度，同时选择合适的滤波算法来提取更为真实的轮廓边缘信息，尽量避免滤波带来的失真。6.2.4为了将颗粒对象与其背景区域分割开来，充分的对比度对于颗粒目标识别和尺寸测量都是至关重要的。允许采用图像增强算法在分割前增强图像对比度。6.3颗粒图像分割
6.3.1总则
在图像分割中，原始颗粒图像像素点根据相应特征被分为背景像素和隶属于彩色颗粒的目标像素集。颗粒彩色图像的分割应考虑但不限干色彩特征，其他如空间关系特征、纹理特征和形状特征等也可同时作为分割的依据。颗粒彩色图像孔洞的填充、小区域的去除可以看作图像分割的附加过程。彩色图像分割、分析方法往往依赖于一个或多个参数，需要预先对颗粒彩色图像分析方法的鲁棒性进行验证。如果这些参数是由用户设置的，则应基于待分析颗粒彩色图像进行多次验证性试验，检查参数设置的准确性和稳定性，以确保参数的微小变化不会影响最终的粒度分析结果。6.3.2图像特征提取
色彩特征是在彩色图像处理中应用最广泛的视觉特征，也是颗粒彩色图像首要考虑的图像特征。色彩特征对图像本身的尺寸、方向和视角的依赖性较小，具有较高的鲁棒性。提取图像的色彩特征时，应选择合适的颜色空间，以利于颗粒彩色图像的分割。图像处理常用的颜色空间以及之间的转换关系参见附录B。
如有需要，在色彩特征的基础上，可结合像素点的空间关系特征或多像素点区域的纹理特征，采用4
相应的量化方法将多种特征信息表达为向量的形式，作为分割的依据。6.3.3彩色图像分割方法bZxz.net
6.3.3.1彩色图像分割方法主要分为以下几大类：———基于阈值的分割方法；
——基于聚类的分割方法；
一基于边缘检测的分割方法。
GB/T38879—2020
应针对实际颗粒图像特征选择合适的分割理论模型和处理算法，或综合多种分割思想的优点，以实现彩色颗粒准确分割识别。
注：典型彩色图像分割思想相关文件见参考文献[6]和[7]。6.3.3.2在颗粒彩色图像中目标颗粒与背景占据不同的灰度级范围，具有较强灰度对比度的情况下，可将彩色图像灰度化后基于灰度图像进行阈值分割。如果根据灰度图像无法准确地将颗粒与背景分割，则应基于颜色空间某单分量图像的阈值分割，或者联合多分量图像的阈值分割。阈值分割不能满足要求时，宜考虑基于颜色空间聚类的图像分割方法，此时应注意选择最佳的聚类数目和初始聚类中心。在聚类相似度判据中可综合考虑图像色彩特征、空间关系特征和纹理特征等。基于模糊C均值聚类的彩色图像分割算法基本原理和步骤参见附录C。在CIELAB颜色空间下进行颗粒图像分割的示例参见附录D。分割结果可按照颜色信息分成不同的图层，以用于进一步粒度测量与计算。
也可以采用边缘检测算子对颗粒彩色图像进行分割，可组合各分量图像上的边缘检测结果，或者将图像中的每一个像素点当作颜色空间中的一个失量，然后利用矢量空间的特性进行边缘检测。6.3.4粘连颗粒分割
颗粒彩色图像分析法可以利用色彩和空间信息，对粘连颗粒的彩色图像进行一定程度的分割和识别，若依然存在紧密重叠团聚颗粒或颜色较近的粘连颗粒图像，可采用自动和手动方式进行分割，以确保准确可靠地分割粘连颗粒。
6.3.5颗粒孔洞填充和小区域去除颗粒彩色图像分割处理后的图像中可能会存在孔洞或噪声像素点组成的小区域。具有一定透明度的颗粒在成像过程中将形成亮斑，会导致图像处理后存在孔洞，颗粒孔洞应进行填充。
噪声像素点造成的小区域，一般来说明显小于被测颗粒尺寸。小区域应予以去除。6.4粒度测量与计算
对干已分割出来的颗粒图像，粒度测量与计算应以像素为基本单位进行逐个计数，获得的直接测量数据应包括：
a）每一颗粒的投影面积A；；
b）每一颗粒的费需特最长直径aFmax.i；c）每一颗粒的费需特最短直径aFmin.；d）每一颗粒的勒让德惯性椭圆的长轴长度mxi；e）每一颗粒的勒让德惯性椭圆的短轴长度imin.i。颗粒粒度分析的参数应包括颗粒的面积等效直径A.i，长宽比AR和椭圆率ER。在最终给出粒度定量分析结果报告前，宜将像素转换成实际的尺寸，便于定量分析。颗粒的面积等效直径工A.按照式（1)进行计算：5
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中华人民共和国国家标准
GB/T38879—2020
粒度分析
彩色图像分析法
Particle—Size analysis-—Color image analysis methods2020-06-02发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2020-08-01实施
规范性引用文件
术语和定义
样品准备
图像采集
图像处理与分析
图像预处理
颗粒图像分割
粒度测量与计算
颗粒的分类
校准和溯源
测试报告
附录A（资料性附录）
附录B（资料性附录）
附录C（资料性附录）
附录D（资料性附录）
参考文献
基干彩色图像进行颗粒粒度分析的典型步骤流程图图像处理常用的颜色空间以及之间的转换关系GB/T38879—2020
基干模糊C均值聚类的彩色图像分割算法基本原理和步骤…在CIELAB颜色空间下进行颗粒彩色图像分割过程及结果示例12
本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草GB/T38879—2020
本标准由全国颗粒表征与分检及筛网标准化技术委员会(SAC/TC168)提出并归口。本标准起草单位：上海理工大学、中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院、丹东百特仪器有限公司、北京海岸鸿蒙标准物质技术有限责任公司、深圳市德方纳米科技股份有限公司、中科院过程工程研究所、中机生产力促进中心、北京市理化分析测试中心、仪思奇（北京)科技发展有限公司。本标准主要起草人：周鹭、邓文晶、徐喜庆、蔡小舒、董青云、李兆军、苏明旭、李力、王远航、高原、余方、杨正红。
GB/T38879—2020
图像法已成为颗粒分析的主要方法之一，静态和动态图像法一般基于颗粒的灰度图像进行阈值分割，从二值化的颗粒图像中提取粒度等信息。相比于颗粒的灰度图像，彩色图像蕴含更丰富的颜色和纹理等信息，有助于颗粒的分割与识别，因此本标准针对颗粒彩色图像进行颗粒粒度分析，旨在对颗粒彩色图像的获取、处理及其适用范围提供指导。N
1范围
粒度分析
彩色图像分析法
本标准规定了颗粒彩色图像的采集、处理以及颗粒粒度分析的方法GB/T38879—2020
本标准适用干图像法粒度粒形分析仪、显微镜、扫描仪或相机等彩色图像采集设备对颗粒粒度的测定。
规范性引用文件
下列文件对干本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T15445.1粒度分析结果的表述第1部分：图形表征第1部分：静态图像分析法
图像分析法
GB/T21649.1一2008粒度分析
术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。3.1
颜色空间
colorspace
表示颜色的三维空间。
注1：即每个颜色都表示为三维坐标系中的一个点。颜色空间也称为彩色模型，常用的颜色空间有RGB、CIELAB、HSV和HSI等。
注2：改写GB/T5698—2001，定义4.57。3.2
表示红、黄、绿、蓝、紫等颜色特性。颜色的三属性之一。
注：颜色的重要属性，决定颜色的本质，是人们对物体表面呈现出的某种颜色的感觉。[GB/T5698—2001,定义5.7]
lightness
在同样的照明条件下，以白板作为基准，对物体表面的视知觉特性给予的分度。颜色三属性之一。
注：改写GB/T5698—2001，定义5.8。3.4
饱和度
saturation
用以估价纯彩色在整个视觉中的成分的视觉属性。[GB/T5698—2001，定义5.10]
GB/T38879—2020
对比度
contrast
在视场上同时或相继出现两个部分时的外观上差别的估计。对比包括亮度对比、明度对比和色对比等。
注：在粒度分析中为组成颗粒对象的前景像素与颗粒邻近区域的背景像素之间、或不同颗粒对象像素之间的明度或色彩差异。
［GB/T5698
3—2001，定义5.33
colorhistogram
颜色直方图
描述不同色彩分量在图像中所占比例的图。3.7
颜色矩
colormoment
对彩色图像各分量图的基干矩的颜色特征表示注：颜色矩可以用干任何颜色空间，有一阶矩、二阶矩、三阶矩等，3.8
空间关系
spatialrelation
图像中像素之间或分割出来的多个目标之间的相互空间位置或相对方向关系。3.9
texture
基于包含多像素点的区域进行统计计算获得的特征信息。3.10
图像分割
image segmentation
把图像中具有某种特定意义的区域划分开来，彼此互不相交，每个区域满足灰度，纹理，颜色等相似性准则。
阅值threshold
将物像从背景中区分出来设置的灰度等级[GB/T21649.1—2008，定义3.1.13]3.12
cluster
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。注：在颗粒彩色图像粒度分析中一般基干色彩特征进行聚类，3.13
边缘检测edgedetection
根据目标对象边缘像素点灰度阶跃变化来确定轮廓的过程。3.14
测试框
measurementframe
视场内的一个区域，在此区域中对颗粒进行统计和图像分析。注：一系列的测试框构成总的测试区域[GB/T21649.1—2008，定义3.1.2]3.15
similarity
相似度
度量图像中像素点在某种特征信息上的近似程度。2
畸变distortion
物体所成的像相对于物体本身而言的失真现象噪声
图像数据中的不必要的或多余的于扰信息。鲁棒性
robustness
系统在不确定性的扰动下仍能维持其性能的能力。Feretdiameter
费雷特直径
与颗粒图像轮廊两边相切的平行线之间的距离。[GB/T21649.1—2008，定义3.1.6]勒让德惯性椭圆
Legendreellipseof inertia
GB/T38879—2020
中心位于颗粒质心，且与原始颗粒面积有相同的一阶和二阶几何惯性矩的椭圆。注1：椭圆可以用长轴和短轴、重心位置和方向来表征。注2：改写GB/T15445.6—2014，定义8.1.2。3.21
椭圆率
ellipseratio
勒让德惯性椭圆的短轴长度与长轴长度之比。注：改写GB/T15445.6—2014，定义8.1.3。3.22
长宽比
aspectratio
费雷特最短直径和费需特最长直径之比。［GB/T15445.6—2014，定义8.1.3样品准备
不同的彩色颗粒样品有不同的制备方法或行业要求，应遵照相关标准进行样品制备，保证从原始样品上选择的测试或分析样品具有代表性。样品制备应将颗粒物充分分散，尽量避免轮廓的重叠，选择适当的光源强弱使颗粒物界限足够清晰。
图像采集
5.1总则
使用彩色图像采集设备来获取颗粒彩色图像并测量颗粒粒度时，在遵循仪器设备相关操作规范的前提下，应保证颗粒与背景的颜色或灰度具有较大差异。5.2
2采集
图像采集的要求如下：
a）根据待测颗粒的粒度范围和测量所需精度，选择合适的光学倍率3
GB/T38879—2020
b）采集设备安装完成后，对不同光学倍率下计量标尺和像素之间进行换算，得出相关系数并保存。在正式测量时，根据实际测量倍数完成相应设置c）获取图像时，调整光圈以避免过度曝光或曝光不足，选择合适的滤波片和偏振角度，得到满意的对比度和饱和度，进而得到清晰的图像。d）在图像中选择可识别的颗粒，尽可能提取测试框中的全部颗粒。e）在每幅图像中选择相当数量且不重复的测试框，测试过程中，操作条件不能更改6图像处理与分析
6.1总则
基于彩色图像分析方法进行粒度分析的先决条件是充分理解和利用图像的信息，应考虑到图像处理过程每一步骤的可靠性，颗粒彩色图像处理与分析主要包括颗粒彩色图像预处理、图像分割以及颗粒图像粒径测量等。基干彩色图像进行颗粒粒度分析的典型步骤流程图参见附录A。6.2图像预处理
6.2.1彩色图像预处理包括几何校正、滤波去噪、对比度增强等过程。只要测量结果符合要求，可根据需要选用具体的图像预处理操作。6.2.2原始图像存在局部畸变时需要进行图像几何校正，使原始图像上颗粒的几何位置、形状和尺寸等特征与其对应的样品参照物相一致。如果仪器设备出厂时已经过几何校正，使用中与出厂设置一致时则不需要再进行几何校正，厂家提供相应校正方法的，采用仪器设备厂家提供的校正方法其他情况建议采用“张正友标定法”进行几何校正。注：“张正友标定法\相关文献参见参考文献[5]。6.2.3图集采集过程中应根据噪声来源和性质，采取不同的对策来抑制噪声的强度，同时选择合适的滤波算法来提取更为真实的轮廓边缘信息，尽量避免滤波带来的失真。6.2.4为了将颗粒对象与其背景区域分割开来，充分的对比度对于颗粒目标识别和尺寸测量都是至关重要的。允许采用图像增强算法在分割前增强图像对比度。6.3颗粒图像分割
6.3.1总则
在图像分割中，原始颗粒图像像素点根据相应特征被分为背景像素和隶属于彩色颗粒的目标像素集。颗粒彩色图像的分割应考虑但不限干色彩特征，其他如空间关系特征、纹理特征和形状特征等也可同时作为分割的依据。颗粒彩色图像孔洞的填充、小区域的去除可以看作图像分割的附加过程。彩色图像分割、分析方法往往依赖于一个或多个参数，需要预先对颗粒彩色图像分析方法的鲁棒性进行验证。如果这些参数是由用户设置的，则应基于待分析颗粒彩色图像进行多次验证性试验，检查参数设置的准确性和稳定性，以确保参数的微小变化不会影响最终的粒度分析结果。6.3.2图像特征提取
色彩特征是在彩色图像处理中应用最广泛的视觉特征，也是颗粒彩色图像首要考虑的图像特征。色彩特征对图像本身的尺寸、方向和视角的依赖性较小，具有较高的鲁棒性。提取图像的色彩特征时，应选择合适的颜色空间，以利于颗粒彩色图像的分割。图像处理常用的颜色空间以及之间的转换关系参见附录B。
如有需要，在色彩特征的基础上，可结合像素点的空间关系特征或多像素点区域的纹理特征，采用4
相应的量化方法将多种特征信息表达为向量的形式，作为分割的依据。6.3.3彩色图像分割方法bZxz.net
6.3.3.1彩色图像分割方法主要分为以下几大类：———基于阈值的分割方法；
——基于聚类的分割方法；
一基于边缘检测的分割方法。
GB/T38879—2020
应针对实际颗粒图像特征选择合适的分割理论模型和处理算法，或综合多种分割思想的优点，以实现彩色颗粒准确分割识别。
注：典型彩色图像分割思想相关文件见参考文献[6]和[7]。6.3.3.2在颗粒彩色图像中目标颗粒与背景占据不同的灰度级范围，具有较强灰度对比度的情况下，可将彩色图像灰度化后基于灰度图像进行阈值分割。如果根据灰度图像无法准确地将颗粒与背景分割，则应基于颜色空间某单分量图像的阈值分割，或者联合多分量图像的阈值分割。阈值分割不能满足要求时，宜考虑基于颜色空间聚类的图像分割方法，此时应注意选择最佳的聚类数目和初始聚类中心。在聚类相似度判据中可综合考虑图像色彩特征、空间关系特征和纹理特征等。基于模糊C均值聚类的彩色图像分割算法基本原理和步骤参见附录C。在CIELAB颜色空间下进行颗粒图像分割的示例参见附录D。分割结果可按照颜色信息分成不同的图层，以用于进一步粒度测量与计算。
也可以采用边缘检测算子对颗粒彩色图像进行分割，可组合各分量图像上的边缘检测结果，或者将图像中的每一个像素点当作颜色空间中的一个失量，然后利用矢量空间的特性进行边缘检测。6.3.4粘连颗粒分割
颗粒彩色图像分析法可以利用色彩和空间信息，对粘连颗粒的彩色图像进行一定程度的分割和识别，若依然存在紧密重叠团聚颗粒或颜色较近的粘连颗粒图像，可采用自动和手动方式进行分割，以确保准确可靠地分割粘连颗粒。
6.3.5颗粒孔洞填充和小区域去除颗粒彩色图像分割处理后的图像中可能会存在孔洞或噪声像素点组成的小区域。具有一定透明度的颗粒在成像过程中将形成亮斑，会导致图像处理后存在孔洞，颗粒孔洞应进行填充。
噪声像素点造成的小区域，一般来说明显小于被测颗粒尺寸。小区域应予以去除。6.4粒度测量与计算
对干已分割出来的颗粒图像，粒度测量与计算应以像素为基本单位进行逐个计数，获得的直接测量数据应包括：
a）每一颗粒的投影面积A；；
b）每一颗粒的费需特最长直径aFmax.i；c）每一颗粒的费需特最短直径aFmin.；d）每一颗粒的勒让德惯性椭圆的长轴长度mxi；e）每一颗粒的勒让德惯性椭圆的短轴长度imin.i。颗粒粒度分析的参数应包括颗粒的面积等效直径A.i，长宽比AR和椭圆率ER。在最终给出粒度定量分析结果报告前，宜将像素转换成实际的尺寸，便于定量分析。颗粒的面积等效直径工A.按照式（1)进行计算：5
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