在材料科学及其他相关研究领域中，扫描电子显微镜（SEM）图像被广泛用于获取材料的微观结构特征。然而，原始SEM图像通常无法直接应用于数值模拟，需经过一系列预处理步骤，例如二值化处理，以便提取有效的结构信息并导入仿真平台。本文将介绍如何借助Matlab完成SEM图像的二值化，并通过COMSOL中的插件功能将其转化为可用于模拟的孔隙几何模型。

利用Matlab进行SEM图像二值化处理

Matlab具备强大的图像处理能力，适用于对SEM图像执行二值化操作。以下为实现该过程的核心代码示例：

% 读取SEM图像
img = imread('your_sem_image.jpg'); 
% 如果图像是彩色的，先转换为灰度图
if size(img, 3) == 3
    img = rgb2gray(img);
end
% 使用Otsu方法自动确定阈值并进行二值化
level = graythresh(img);
bw = imbinarize(img, level);
% 显示二值化后的图像
figure;
imshow(bw);
title('二值化后的SEM图像');

代码说明如下：

imread('your_sem_image.jpg')：用于读取指定路径下的SEM图像文件，使用时需将'your_sem_image.jpg'替换为实际的图像名称及所在路径。

判断图像是否为彩色图像：

if size(img, 3) == 3

若图像为彩色，则调用

rgb2gray

函数将其转换为灰度图像，因为后续的二值化处理基于灰度图进行更为准确。

采用Otsu方法自动确定最优分割阈值：

graythresh(img)

此算法通过最大化前景与背景之间的类间方差来选取最佳阈值

level

从而提升分割效果。

依据所计算出的阈值，将灰度图像转换为仅包含黑白像素的二值图像：

imbinarize(img, level)

这一结果便于识别孔隙与固体区域

bw

随后使用

figure

和

imshow(bw)

命令创建新的图形窗口并显示处理后的二值图像，同时通过

title

为图像添加标题，方便可视化验证处理结果。

将二值化图像导入COMSOL并生成孔隙结构模型

COMSOL Multiphysics提供了多种图像处理相关的插件工具，能够将外部导入的二值图像转换为可用于物理场仿真的几何结构。虽然其操作主要依赖于图形界面，但整体流程可归纳为以下几个关键步骤：

首先确认已安装适用于图像处理的插件模块，具体插件类型可能因COMSOL版本和应用需求而有所不同。

进入几何建模界面后，选择“导入图像”功能，加载由Matlab处理并保存的二值化图像文件。

接着，利用插件提供的矢量化工具，将图像中的黑色与白色区域分别映射为孔隙与基质区域，进而构建出可编辑的二维或多维几何体。此过程中可根据需要调整分辨率、平滑度以及识别阈值等参数，以优化最终生成的结构精度。