闕值分割算法在黃土CT圖像分析中的應用

摘要：黃土CT圖像研究是巖土學的一個新課題，微結構對黃土工程力學性質影響深遠，利用CT技術可以直觀無損的反映黃土微結構的信息和及其斷面的產狀。本試驗利用VC++6.0開發的黃土CT圖像處理系統在對黃土CT圖像解譯過程中，根據不同物質在CT圖像中不同的灰度值，采用闕值分割算法進行圖像二值分割，使得被測黃土CT圖像對比度增強，消噪和背景凈化效果理想，對黃土微結構的研究具有積極的意義。利用本試驗的方法亦可檢測出黃土在不同應力作用下微結構的變化情況，旨在為進一步揭示黃土微結構對黃土工程性質的影響提供理論依據，并為黃土微結構三維模型的構建提供有力支持，以期加強理論研究，把握研究方向，求取實效。

關鍵詞：圖像分割；黃土；CT圖像

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一、引言

（一）黃土微觀結構

中國擁有世界上面積最大的黃土覆蓋區，由于黃土本身特性所導致的地質災害已經嚴重制約了黃土地區的經濟發展[1]。黃土的特性主要取決于土體自身的微結構，其微結構是在黃土礦物顆粒沉積時及沉積后的成土過程中形成的，對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性質有關的理論和生產實踐問題，因此歷來是研究人員開展工作的重點。

（二）CT技術簡介

CT作為一種具有較高分辨能力的無損檢測技術，已從醫學界和工業界推廣應用到巖土工程界，為細觀研究黃土結構在各種荷載作用方式下的變形破壞機理以及黃土體微結構的模型重建工作提供了一條新途徑。在黃土CT圖像中，黃土體內部礦物與膠結物等物質對X射線的相對吸收程度不同，因此黃土CT圖像本質上是一幅數字圖像，每一個像素點的值即為該點的CT數。

盡管CT數據的分析方法有很多種，但圖像分析依舊是必須進行的基礎工作[2]。許多學者諸如蒲毅彬[3]， 楊更社[4]，付忠良[5]等人分別都在巖土體CT分析和圖像分割技術等方面做了大量工作，但并未有學者將黃土CT圖像與圖像分割技術結合起來。況且黃土微結構CT圖像結構復雜，各介質之間具有灰度上的含糊性和不確定性，為了圖像的這些弱點，準確分辨各介質，必須進行圖像分割研究，圖像分割是提取圖像中特殊部分的定量信息不可缺少的手段，在三維建模實現中，也起到關鍵作用。為此，作者根據多種圖像分割處理的核心思想與算法，在開發的圖像處理系統程序中實現了CT圖像的多種分割功能，并為快速、直觀分析黃土CT圖像以及為黃土結構的三維建模提供了有力的依據。

二、闕值分割算法簡介

灰度閾值分割法是一種最常用的并行區域技術，它是圖像分割中應用數量最多的一類。

由此可見，閾值分割算法的關鍵是確定閾值，如果能確定一個合適的閾值就可準確地將圖像分割開來。閾值確定后，將閾值與像素點的灰度值進行比較和像素分割可對各像素并行地進行，分割的結果直接給出圖像區域。

閾值分割的優點是計算簡單、運算效率較高、速度快。在重視運算效率的應用場合（如用于硬件實現），它得到了廣泛應用。方法主要有最優闕值法，極小點闕值法，迭代闕值法等。

三、黃土CT圖像處理

本試驗所采用的黃土照片取自蘭州曼坡頭距地表50M處原狀離石黃土和距地表10M處的原狀馬蘭黃土。

（1）灰度圖像

由于與Windows應用軟件兼容性最好的是BMP格式，故本試驗系統中所采用的圖像格式統一為BMP格式。它是一種與設備無關的圖像格式，可以存貯真彩色圖像、256 色彩色圖像和灰度圖像。在進行圖像闕值分割之前，必須確保圖像是灰度圖像（Grayscale）。灰度圖是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像，就像人們平時看到亮度由暗到明的黑白照片，亮度變化是連續的。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個級別， 0最暗（全黑） ， 255最亮（全白）。本試驗中利用VC++6.0開發的圖像處理系統將黃土圖像轉為256灰度圖像（圖1）。

（2）圖像修復

在轉換灰度圖像過程中，不可避免的會出現信息的缺失和噪聲的加入，造成圖像質量的下降。若想在圖像中取得正確的參數，在圖像分析之前必須對其進行修復處理。常用的修復方法包括圖像復原和圖像增強。兩者的目的都是為了改善圖像質量，但實現方法缺大不相同。圖像復原是指利用退化過程的先驗知識使已退化的圖像恢復本來面目；圖像增強則是減少圖像中的噪聲，提高目標與背景的對比度，強調或抑制圖像中的某些細節。從圖像質量評價的角度來看，圖像復原是為了提高圖像的可理解性；而圖像增強的目的使提高視感質量[6]。

（3）闕值分割

1、灰度直方圖

直方圖是灰度級的函數，描述了一幅圖像中個灰度級出現頻數的統計結果。通過分析直方圖，有助于確定二值化處理的門檻值，即圖像分割的最佳闕值，便于提取CT圖像的重要特征信息（圖2）。

2、闕值分割

閾值的選擇需要根據具體問題來確定，本試驗采用極小點闕值法確定闕值。所謂極小點闕值法即將直方圖包絡線看成一條曲線，求取曲線極小值，并作為圖像分割闕值。

通過分析原狀離石黃土CT圖像的直方圖，選擇闕值100作為最佳閾值，進行圖像闕值分割。此外還通過大津闕值進行圖像分割（圖3）。

通過圖像處理，可以清晰的看到離石黃土斷面上性質特征。集粒形態有柱狀，棒狀，渾圓狀和片狀等，呈面—面接觸，因此結構穩定，且孔隙較少，膠結物充填部分孔隙及集粒間，部分膠結，呈鑲嵌微孔膠結結構，圖像中部可見清晰的垂直裂隙，說明黃土中垂直節理發育。

通過圖像處理，可以發現原狀馬蘭黃土具有粗粒骨架，高孔隙率且無膠結，粗粒骨架常由集粒粘粒級聚合體構成，故土體疏松，礦物顆粒分散分布，集粒棱邊支架接觸，具支架大孔結構，裂隙發育。因此此結構極不穩定，一旦遇水或壓實作用，聚合體骨架易破壞，充填孔隙或成為骨架顆粒之間的“橋”，但次生裂隙仍清晰可見。

此外，通過灰度變化與CT 數對應關系的色標圖，為半定量直觀分析CT 圖像提供了可靠的依據。

四、結論

本文實現了黃土CT圖像和圖像處理技術的結合應用，分析了黃土樣品的信息特征，對其微結構性質做了定性分析。實踐應用中通過一幅CT圖像不可能完全掌握黃土細觀結構特點，但對比一組同一層位的在不同應力作用下黃土微結構的CT圖像，可以得到黃土微結構在應力作用下的變化趨勢，為黃土機理研究，災變演化及工程性質了提供信息依據。此外利用本文的方法可以分析黃土的結構構造，結合前人的研究成果實現從二維到三維的推廣，對其微結構三維建模也有積極的作用。

參考文獻：

[1]王念秦，張倬元，黃土滑坡災害研究[M].蘭州大學出版社，2005年3月第一版.

[2]范留明，李寧，丁衛華，數字圖像偽彩色增強方法在巖土 CT 圖像分析中的應用[J].巖石力學與工程學報，2004，07，vol.23.No.13

[3]蒲毅彬，陳萬業，廖全榮. 隴東黃土濕陷過程的CT 結構變化研究[J]. 巖土工程學報，2000，22（1）：49～54

[4]楊更社，謝定義，張長慶等. 巖石損傷CT 數分布規律的定量分析[J]. 巖石力學與工程學報，1998，17（3）：279～285

[5]付忠良.基于圖像差距度量的閾值選取方法[J].北京：計算機研究與發展，2001，38（5）：563-567.

[6]何東健，耿楠，張義寬，數字圖像處理[M].西安電子科技大學出版社，2008年5月第二版.