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经过以上处理后的图像如图2.4所示。
图2.3 焦炭的原始照片 图2.4 经过转换、过滤和分割后的图像
2.2.4 图像编辑
当所得到的二值图像有明显缺陷对计算造成较大负面影响时，ImageJ软件还可以对图像进行修正。经过与原始图像的对比后发现，图像缺陷的来源主要有两个，一个是气孔壁的断裂，另一个是图像分割效果不理想。
焦炭在切片和磨制过程中，由于其某些气孔壁非常薄，不可避免的产生断裂（相信其它多孔材料也会发生这种情况）。反映在焦炭显微图片上，就是部分气孔壁的缺失。这种缺失可能造成的后果是，某些气孔面积增大，而整个图像中的气孔数量减少，从而对后面的计算造成不良影响。用ImageJ提供的画线功能（Draw）可以方便的修补断裂的气孔壁。
焦炭含有不少矿物组分，其反射率一般较低，在显微镜观察下呈暗色，灰度也与背景（气孔）的灰度相接近。在不损失其他图像细节的前提下，阀值分割很难使矿物组分与气孔得到很好的分离，而更容易把它划作气孔。对于这种缺陷，修正的办法是用寻边工具（Wand）选定矿物质的边缘范围，而后用填充工具（Fill）将选定区域以白色（代表焦炭基质）填充。
修正后的焦炭图像如图2.5所示：
图2.5 修正后的图像
2.2.5 图像测量和计算
对图像基本参数的测量由ImageJ自带的功能完成。在测量之前首先要进行真实尺寸的标定。如图2.6所示，
图2.6 尺寸标定
ImageJ测定气孔参数的原理是，以图像中的每个黑色像素聚集区（即每个气孔）作为单位测量对象，进行测量和计算。有多种结果可在参数设置对话框中选择，如图2.7所示。对于本例，我们选择孔面积、孔周长、最大最小直径和最大切直径等想要得到的结果。
图2.7 测量参数的选择
其中，孔面积的测量是通过计算相邻黑色象素总数获得的；Feret直径（最大切直径）是指当前对象中任意两个像素间距离的最大值。此外，ImageJ还为每个气孔拟合了一个椭圆，如图2.8所示，并提供了该椭圆的主轴和副轴长，以及主轴与所在坐标系x轴的夹角。
图2.8 ImageJ为每个气孔所拟合的椭圆
结果输出栏有两个，一个给出了每个气孔的上述参数，另一个为总结栏，除了给出了当前图像的处理阀值和总孔数外，还计算了总孔面积、孔面积分数（即孔隙率，黑色像素面积与所有像素所占面积之比）和平均尺寸（面积）。由于目前仅限于研究焦炭大气孔的结构，因此在分析时我们剔除了直径小于10μm的微孔及小孔。
2.2.6 数据处理
根据图形软件测量得到的基本参数，根据几何学和体视学公式，我们还要进一步计算其他可能与焦炭性质有关联的气孔结构参数，包括
等周长圆直径 (1.1)
等面积圆直径 (1.2)
孔壁厚度[9] (1.3)
气孔形变度 (1.4)
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