王 瀟 王 鳳 馬逢清 袁延西
(西安科技大學(xué) 地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院,陜西 西安 710054)
中國(guó)擁有世界上面積最大的黃土覆蓋區(qū),由于黃土本身特性所導(dǎo)致的地質(zhì)災(zāi)害已經(jīng)嚴(yán)重制約了黃土地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。黃土的特性主要取決于土體自身的微結(jié)構(gòu),其微結(jié)構(gòu)是在黃土礦物顆粒沉積時(shí)及沉積后的成土過(guò)程中形成的,對(duì)它的研究有助于解決黃土形成,濕陷性,滲透性及其它物理力學(xué)性質(zhì)有關(guān)的理論和生產(chǎn)實(shí)踐問(wèn)題,因此歷來(lái)是研究人員開(kāi)展工作的重點(diǎn)。
CT作為一種具有較高分辨能力的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),已從醫(yī)學(xué)界和工業(yè)界推廣應(yīng)用到巖土工程界,為細(xì)觀研究黃土結(jié)構(gòu)在各種荷載作用方式下的變形破壞機(jī)理以及黃土體微結(jié)構(gòu)的模型重建工作提供了一條新途徑。在黃土CT圖像中,黃土體內(nèi)部礦物與膠結(jié)物等物質(zhì)對(duì)X射線的相對(duì)吸收程度不同,因此黃土CT圖像本質(zhì)上是一幅數(shù)字圖像,每一個(gè)像素點(diǎn)的值即為該點(diǎn)的CT數(shù)。其定義為:CT數(shù)=(ut-uw)/uw×1000
式中,ut、uw分別為相應(yīng)礦物及水的X射線線性衰減系數(shù)。CT數(shù)又稱Hounsfield數(shù),表示物質(zhì)對(duì)X射線的相對(duì)吸收程度。CT數(shù)與對(duì)應(yīng)的黃土密度成正比,CT圖像的亮色表示巖石高密度區(qū),暗色表示低密度區(qū)。由于黃土中的礦物組成、膠結(jié)物,結(jié)構(gòu)、構(gòu)造不均一,造成各部位密度的不同,而密度與X射線吸收系數(shù)成正比,因此CT圖像也可以看作黃土掃描斷面密度分布圖。
盡管CT數(shù)據(jù)的分析方法有很多種,但圖像分析依舊是必須進(jìn)行的基礎(chǔ)工作。許多學(xué)者諸如蒲毅彬,楊更社,于海鵬等人分別都在巖土體CT分析和二值形態(tài)學(xué)方面等方面做了大量工作,但并未有學(xué)者將二者結(jié)合起來(lái)。況且黃土微結(jié)構(gòu)CT圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜,各介質(zhì)之間具有灰度上的含糊性和不確定性,為了解決圖像的這些弱點(diǎn)而將二值形態(tài)學(xué)算法應(yīng)用于黃土CT圖像處理。二值形態(tài)學(xué)可以簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù),并在保持他們形狀的前提下去除不相干結(jié)構(gòu),是提取圖像中特殊部分的定量信息不可缺少的手段,在三維建模實(shí)現(xiàn)中,也起到關(guān)鍵作用。為此,作者根據(jù)多種圖像分割處理的核心思想與算法,在開(kāi)發(fā)的圖像處理系統(tǒng)程序中實(shí)現(xiàn)了CT圖像的多種分割功能,并為快速、直觀分析黃土CT圖像以及為黃土結(jié)構(gòu)的三維建模提供了有力的依據(jù)。
圖像的形態(tài)學(xué)處理是以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)為理論基礎(chǔ),借助數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)處理的技術(shù),它可以在保持圖像的形狀特性的同時(shí)可以去除不相干的結(jié)構(gòu)。圖像形態(tài)學(xué)算法的大部分通過(guò)集合論的思想實(shí)現(xiàn),在實(shí)踐之中由于具有天然的形態(tài)學(xué)分析和處理算法運(yùn)行的并行結(jié)構(gòu),因此具有處理速度快,算法思路清晰等特點(diǎn)。其基本思想就是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)形狀以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的。
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)有完備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),由一組形態(tài)學(xué)代數(shù)算子組成。最基本的形態(tài)學(xué)代數(shù)算子包括腐蝕,膨脹,開(kāi)和閉運(yùn)算等,通過(guò)這些算子可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割,特征提取,邊界檢測(cè),圖像濾波等功能。
在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分析時(shí),常常需要把目標(biāo)分解為更小的組成部分,成為結(jié)構(gòu)元素。結(jié)構(gòu)元素一般具有相同的形狀,很多結(jié)構(gòu)元素組合在一起就形成了目標(biāo)。對(duì)于結(jié)構(gòu)的元素的劃分可以使用模板來(lái)實(shí)現(xiàn),結(jié)構(gòu)元素的尺寸應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于目標(biāo)。結(jié)構(gòu)元素的選取與圖像中目標(biāo)的形狀結(jié)構(gòu)和腐蝕運(yùn)算要達(dá)到的目的有關(guān)。
本文從形態(tài)學(xué)的角度進(jìn)行圖像的分析與識(shí)別,一切算法均是定義在對(duì)像素點(diǎn)集進(jìn)行操作的基礎(chǔ)之上,涉及的腐蝕,膨脹,開(kāi)和閉運(yùn)算定義如下:
圖像膨脹的定義:設(shè)A為(x,y)平面上一目標(biāo)區(qū)域,S為指定大小和形狀的結(jié)構(gòu)元素,定義位于坐標(biāo)(x,y)上的結(jié)構(gòu)元素S所表示的區(qū)域?yàn)镾(x,y),那么對(duì)于A的腐蝕結(jié)果可以表示為:{(x,y)|(x,y)∈A,S(x,y)∩A≠?},示意圖如圖1所示。其作用是跨站物體的邊界點(diǎn),但是圖像的膨脹處理是雜點(diǎn)敏感的,細(xì)小的雜點(diǎn)通過(guò)膨脹處理往往會(huì)變得較為明顯。
圖像腐蝕的定義:設(shè)A為(x,y)平面上一目標(biāo)區(qū)域,S為指定大小和形狀的結(jié)構(gòu)元素,定義位于坐標(biāo)(x,y)上的結(jié)構(gòu)元素S所表示的區(qū)域?yàn)镾(x,y),那么對(duì)于A的腐蝕結(jié)果可以表示為:{(x,y)|(x,y)∈A,S(x,y)/A=?},示意圖如圖2所示。其在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算中的作用是消除物體的邊界點(diǎn),去除目標(biāo)元素中的部分像素。對(duì)于相同的圖像,用不同的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行腐蝕操作的結(jié)果是不同的。
圖2 腐蝕運(yùn)算示意圖
腐蝕和膨脹是數(shù)字圖像形態(tài)學(xué)處理的兩個(gè)最基本算子,膨脹和腐蝕并不互為逆運(yùn)算,所以通過(guò)對(duì)他們的組合加上集合論的運(yùn)算,可以構(gòu)造出形態(tài)運(yùn)算族來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能,開(kāi)和閉運(yùn)算就是兩個(gè)最常用的形態(tài)運(yùn)算族。對(duì)于目標(biāo)圖像A和結(jié)構(gòu)元素S,用A+S表示利用S對(duì)A進(jìn)行膨脹,用A-S表示利用S對(duì)A的腐蝕,開(kāi)運(yùn)算是集合A與S的如下關(guān)系:(AS)+S;閉運(yùn)算是集合A與S的如下關(guān)系:(A+S)-S。
由于與Windows應(yīng)用軟件兼容性最好的是BMP格式,故本試驗(yàn)系統(tǒng)中所采用的圖像格式統(tǒng)一為BMP格式。它是一種與設(shè)備無(wú)關(guān)的圖像格式,可以存貯真彩色圖像、256色彩色圖像和灰度圖像。在進(jìn)行二值形態(tài)學(xué)處理之前,必須確保圖像是二值圖像(Grayscale)。首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換,灰度圖是指只含亮度信息,不含色彩信息的圖像,就像人們平時(shí)看到亮度由暗到明的黑白照片,亮度變化是連續(xù)的。因此要表示灰度圖,就需要量化亮度值。通常劃分成0~255共256個(gè)級(jí)別,0最暗(全黑),255最亮(全白)。本試驗(yàn)中利用VC++6.0開(kāi)發(fā)的圖像處理系統(tǒng)將黃土圖像轉(zhuǎn)為256灰度圖像,如圖3(a)所示。
在轉(zhuǎn)換灰度圖像過(guò)程中,不可避免的會(huì)出現(xiàn)信息的缺失和噪聲的加入,造成圖像質(zhì)量的下降。若想在圖像中取得正確的參數(shù),在圖像分析之前必須對(duì)其進(jìn)行修復(fù)處理。常用的修復(fù)方法包括圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)。兩者的目的都是為了改善圖像質(zhì)量,但實(shí)現(xiàn)方法缺大不相同。圖像復(fù)原是指利用退化過(guò)程的先驗(yàn)知識(shí)使已退化的圖像恢復(fù)本來(lái)面目;圖像增強(qiáng)則是減少圖像中的噪聲,提高目標(biāo)與背景的對(duì)比度,強(qiáng)調(diào)或抑制圖像中的某些細(xì)節(jié)。從圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的角度來(lái)看,圖像復(fù)原是為了提高圖像的可理解性;而圖像增強(qiáng)的目的是提高視感質(zhì)量。
進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理后,采用極小點(diǎn)闕值法確定闕值,選取闕值為100進(jìn)行闕值分割得到二值圖像,如圖3(b)所示
圖3 圖像預(yù)處理
進(jìn)行二值形態(tài)學(xué)處理之前,要確定結(jié)構(gòu)元素的大小與形狀,根據(jù)圖像中目標(biāo)的形狀結(jié)構(gòu)和腐蝕運(yùn)算要達(dá)到的目的,選定矩形2*2模板作為結(jié)構(gòu)元素。對(duì)生成的離石黃土二值圖像做形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算處理,結(jié)果如圖4所示。
圖4 離石黃土闕值圖像分割
開(kāi)啟和閉合兩種運(yùn)算都可以去除比結(jié)構(gòu)元素小的特定圖像細(xì)節(jié),同時(shí)保證不產(chǎn)生全局的幾何失真。通過(guò)圖像處理,可以看到開(kāi)啟運(yùn)算可以把比結(jié)構(gòu)元素小的椒鹽噪聲濾除,切斷細(xì)長(zhǎng)搭接而起到分離作用。通過(guò)開(kāi)運(yùn)算后,黃土微結(jié)構(gòu)特征更為明顯,可以發(fā)現(xiàn)集粒形態(tài)較清晰,有柱狀,棒狀,渾圓狀和片狀等,呈面—面接觸,因此結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,且孔隙較少,膠結(jié)物充填部分孔隙及集粒間,部分膠結(jié),呈鑲嵌微孔膠結(jié)結(jié)構(gòu),圖像中部可見(jiàn)清晰的垂直裂隙,說(shuō)明黃土中垂直節(jié)理發(fā)育。閉合運(yùn)算可使比結(jié)構(gòu)元素小的缺口或孔填補(bǔ)上,搭接短的間斷而起到連通作用。通過(guò)處理,在該圖中膠結(jié)物與集粒連成一體。
形態(tài)學(xué)處理在黃土CT圖像處理實(shí)踐中的應(yīng)用不止文中所述的內(nèi)容,還有包括基于上述四類基本操作組合而成的細(xì)化處理和形態(tài)學(xué)濾波等功能。靈活應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué),對(duì)黃土的各項(xiàng)領(lǐng)域研究都大有幫助:
1.在黃土滑坡災(zāi)害研究方面,有助于我們了解滑坡滑帶面黃土的微觀特征與土體原狀結(jié)構(gòu)的一致性,通過(guò)分析黃土礦物顆粒受到滑動(dòng)影響后呈現(xiàn)的定向排列可以得到滑帶土的特征。
2.從原狀黃土的微結(jié)構(gòu)可以辨別不同時(shí)代的黃土,不同時(shí)代的黃土物質(zhì)組成差別不大,但結(jié)構(gòu)特征卻有明顯的差別。
3.通過(guò)形態(tài)學(xué)處理,對(duì)黃土微結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行了簡(jiǎn)化同時(shí)保持了其形狀特性,簡(jiǎn)化了黃土微結(jié)構(gòu)三維建模的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),降低了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的難度,對(duì)于三維模型的重建有積極作用。
4.通過(guò)灰度變化與CT數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系的色標(biāo)圖,為半定量直觀分析CT圖像提供了可靠的依據(jù)。
本文實(shí)現(xiàn)了黃土CT圖像和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用,分析了黃土樣品的信息特征,對(duì)其微結(jié)構(gòu)性質(zhì)做了定性分析。黃土CT方法手段日益多樣化,但未經(jīng)處理的灰度圖像視覺(jué)分辨率低,因此靈活應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行圖像處理是一項(xiàng)很有意義的工作。
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