一種巖石ct圖像目標(biāo)分割方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種巖石CT圖像分割方法，主要分為5個(gè)步驟：(1)對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割，所謂自適應(yīng)閾值分割是根據(jù)CT圖像中相鄰圖像相關(guān)性，在分割過(guò)程中自動(dòng)調(diào)節(jié)分割閾值；(2)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行視覺(jué)判斷，判斷是否滿意，是否需要進(jìn)一步修復(fù)；(3)如果需要修復(fù)，則對(duì)分割結(jié)果自動(dòng)判別分割優(yōu)劣，進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)；(4)對(duì)自動(dòng)修復(fù)結(jié)果再此進(jìn)行人眼判斷，判斷是否有個(gè)別感興趣的目標(biāo)需要進(jìn)一步手工修復(fù)；(5)如果需要進(jìn)一步手工修復(fù)，則進(jìn)行手工選取特定目標(biāo)的自動(dòng)修復(fù)。通過(guò)本發(fā)明分割巖石CT圖像的效率很高，整個(gè)過(guò)程中幾乎沒(méi)有人為參與，對(duì)大規(guī)模的CT圖像分割效果很好。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種巖石CT圖像目標(biāo)分割方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)計(jì)一種CT圖像分割方法，尤其涉及一種巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，屬于 CT圖像分割【技術(shù)領(lǐng)域】。 技術(shù)背景
[0002] 在石油地質(zhì)分析過(guò)程中，CT成像技術(shù)（ComputedTomography,電子計(jì)算機(jī)X射線 斷層掃描技術(shù)）得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，為了分析演示孔隙和顆粒結(jié)構(gòu)，得到連通性、滲透 率和形狀因子等微觀信息，通常采用對(duì)巖石進(jìn)行CT掃描得到二維序列圖，再根據(jù)二維序列 圖進(jìn)行相應(yīng)目標(biāo)（孔隙和顆粒）分割提取，然后重建巖石的三維立體模型的方法。二維圖 像分割結(jié)果的好壞，直接關(guān)系到重建之后三維模型的真實(shí)程度。
[0003] 圖像分割是目標(biāo)識(shí)別和特征提取的基礎(chǔ)，是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱點(diǎn)之一。 圖像分割技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，產(chǎn)生了很多從經(jīng)典到前沿的分割方法。主要分為以下幾種：閾值 分割，基于區(qū)域的分割，基于邊緣的分割，基于特定數(shù)學(xué)理論的分割（包括數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，模 糊理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。其中經(jīng)典的分割技術(shù)當(dāng)屬閾值分割。根據(jù)特定的閾值來(lái)判斷目標(biāo)像 素，從而得到感興趣的目標(biāo)。而根據(jù)閾值的選取的個(gè)數(shù)不同，閾值分割又分為單閾值，雙閾 值，多閾值等分割方法。
[0004] 雙閾值分割方法簡(jiǎn)單有效，速度較快。在巖石圖像中，感興趣的目標(biāo)往往是孔隙和 顆粒，其邊緣比較模糊，需要通過(guò)預(yù)覽手動(dòng)調(diào)節(jié)合適的閾值來(lái)進(jìn)行目標(biāo)分割。但對(duì)于作為三 維重建的巖石CT圖像，圖像的數(shù)量巨大，手動(dòng)對(duì)每一張圖像設(shè)定合適閾值進(jìn)行分割的工作 量非常大。針對(duì)這一問(wèn)題，目前的一種解決方案是選擇其中一幅圖像，設(shè)定合適的閾值，其 他所有圖像都根據(jù)這個(gè)閾值進(jìn)行分割，或者將CT圖像分幾個(gè)小組，每個(gè)小組選擇一個(gè)合適 的閾值進(jìn)行分割。另一種解決方案是針對(duì)每一幅圖像使用合適的分割方法，每一幅圖像獨(dú) 立分割。第一種解決方案中分組分割是在分割效果和效率中間取一個(gè)平衡點(diǎn)。這種方法一 方面平衡點(diǎn)的尋找需要多次的試探，工作量本身就很大，另一方面如果CT圖像亮度變化比 較劇烈，這種解決方案可能需要對(duì)每一幅圖進(jìn)行單獨(dú)分割，工作量不會(huì)得到有效的降低。第 二種解決方案理論上是最好的方法，整個(gè)過(guò)程幾乎不需要進(jìn)行人為干預(yù)。但是分割技術(shù)發(fā) 展到現(xiàn)在，還沒(méi)有一種分割方法對(duì)亮度不均勻的所有CT圖像都能根據(jù)人的視覺(jué)判斷進(jìn)行 理想的分割。況且如果分割方法過(guò)度復(fù)雜，對(duì)于大規(guī)模的CT圖像進(jìn)行處理的效率將會(huì)很 低。而且在圖像分割過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行局部手工修復(fù)的需求。并且期望手 工修復(fù)的時(shí)候可以盡量降低工作量。因?yàn)楫?dāng)規(guī)模較大的時(shí)候，對(duì)每一幅圖像進(jìn)行手工修復(fù) 的工作量是巨大的。然而對(duì)所有圖像采用同一種固定修復(fù)方法，又很難達(dá)到預(yù)期的修復(fù)效 果。針對(duì)這種需求，目前的研究情況還沒(méi)有提出一種可以對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自適應(yīng)，高效 的分割和修復(fù)方法。本發(fā)明針對(duì)這種問(wèn)題和需求提出并實(shí)現(xiàn)了一種可以根據(jù)人眼視覺(jué)判 斷，進(jìn)行的自適應(yīng)，并且高效的分割方法，并且利用序列圖的相關(guān)性提出并實(shí)現(xiàn)了一種自適 應(yīng)的修復(fù)方法?？梢栽诓患哟蠊ぷ髁康那疤嵯?，進(jìn)而對(duì)分割效果進(jìn)一步提高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的就是為了滿足上述需求而提出并實(shí)現(xiàn)一種具有實(shí)用性的，高效的巖 石CT圖像目標(biāo)分割方法。
[0006] 本發(fā)明提供的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，是基于以下思想提出的：巖石CT圖像 具有規(guī)模大，灰度對(duì)比度低、紋理單一、噪聲較多、且結(jié)構(gòu)不規(guī)則等特征。由于CT掃描技術(shù) 的原因，通常會(huì)還會(huì)造成CT圖像前后亮度不均勻，亮度差別較大。巖石內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜， 直接進(jìn)行分割難度較大。但是CT圖像有一個(gè)很重要的特征，就是相鄰CT圖的特征信息基 本保持一致，包括亮度，結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計(jì)特性等。而且同一地質(zhì)環(huán)境下的CT圖像，孔隙和顆粒在 巖石中的分布有很大相關(guān)性，特征變化緩慢。合理利用這些特性可以解決很多目前比較難 以解決的問(wèn)題。而且大規(guī)模圖像處理過(guò)程中，圖像處理的效果和效率，以及人所參與的工作 量，是判斷整個(gè)圖像處理方法優(yōu)劣的重要指標(biāo)。均衡這些指標(biāo)也正是圖像處理方法研究的 關(guān)鍵所在。圖像分割作為圖像處理中的代表應(yīng)用技術(shù)不可能避開(kāi)這些指標(biāo)。在效果方面，優(yōu) 秀的圖像分割技術(shù)要保證能將所有感興趣的目標(biāo)分割出來(lái)，并且非感興趣目標(biāo)要被抑制。 由于CT圖像雖然具有很大相關(guān)性，但是圖像之間亮度有一定差別，采用固定閾值分割的時(shí) 候，無(wú)法保證每一幅CT圖像都達(dá)到預(yù)期的分割效果。而根據(jù)相關(guān)性信息，自動(dòng)調(diào)節(jié)分割閾 值，可以達(dá)到預(yù)期的分割效果。但即便閾值自動(dòng)調(diào)節(jié)，分割效果得到很大改善，還會(huì)難免有 少量圖像達(dá)不到人眼視覺(jué)判斷的分割效果，存在一定的欠分割現(xiàn)象。所謂欠分割就是沒(méi)有 分割徹底，較大的目標(biāo)只被分割出少量區(qū)域。以當(dāng)前的分割結(jié)果，自動(dòng)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，將目 標(biāo)區(qū)域進(jìn)一步修復(fù)完善，便可以達(dá)到較理想的分割效果。在效率方面，工作量（包括人和計(jì) 算機(jī)資源）要在可接受范圍內(nèi)盡可能降低。自動(dòng)閾值調(diào)節(jié)和自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)就是在改善分 割效果的同時(shí)兼顧效率的方法。即便在最終對(duì)個(gè)別目標(biāo)進(jìn)行人工修復(fù)的過(guò)程中，針對(duì)相關(guān) 目標(biāo)自適應(yīng)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)也是將效率作為重要指標(biāo)。只需對(duì)一幅圖像中的目標(biāo)進(jìn)行手 工修復(fù)，其他CT圖中的目標(biāo)將自動(dòng)進(jìn)行判別修復(fù)。綜合要求分割方法簡(jiǎn)單有效，分割方法 不能太復(fù)雜，需盡量使整個(gè)過(guò)程中沒(méi)有人參與或者人參與成份很少。
[0007] 本發(fā)明提供巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1:對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割，把感興趣的目標(biāo)提取出來(lái)；
[0009] 步驟2:對(duì)步驟1目標(biāo)提取的結(jié)果進(jìn)行人眼視覺(jué)判斷，分割效果是否達(dá)到要求，如 果未達(dá)到要求，需要進(jìn)一步對(duì)分割結(jié)果修復(fù)，進(jìn)行步驟3,否則分割結(jié)束；
[0010] 步驟3 :對(duì)步驟1分割結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)，使提取的目標(biāo)更加完善；
[0011] 步驟4 :對(duì)步驟3目標(biāo)修復(fù)的結(jié)果進(jìn)行人眼視覺(jué)判斷，目標(biāo)修復(fù)效果是否達(dá)到要 求，如果沒(méi)有達(dá)到要求，需要進(jìn)一步對(duì)分割修復(fù)的結(jié)果進(jìn)行手工修復(fù)，進(jìn)行步驟5,否則分割 結(jié)束；
[0012] 步驟5 :對(duì)步驟3分割修復(fù)結(jié)果進(jìn)行手工選取特定目標(biāo)自動(dòng)修復(fù)，以修復(fù)的結(jié)果作 為最終提取的目標(biāo)。
[0013] 在本發(fā)明上述技術(shù)方案中，所述步驟1對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割，優(yōu) 先采用由下述方法進(jìn)行分割：
[0014] (1)選定CT圖像中的第一幅圖像，通過(guò)雙閾值二值化方法，手動(dòng)調(diào)閾值，根據(jù)人眼 視覺(jué)對(duì)感興趣目標(biāo)區(qū)域的判斷，選定合適的閾值（thythu),其中灰度值在Iith1,thj范圍 內(nèi)的像素點(diǎn)屬于分割區(qū)域，使當(dāng)前圖像的分割效果較為理想。
[0015](2)計(jì)算圖像的直方圖Htl(X)，根據(jù)Htl(X)記錄用于分割的下閾值點(diǎn)（tK，Htl (thD) 和與其相鄰的左右各5個(gè)點(diǎn)組成下閾值匹配模版T1。同樣記錄用于分割的上閾值點(diǎn)（thu， HtlUhu)和與其相鄰的左右各5個(gè)點(diǎn)組成上閾值匹配模版Tu，T1和Tu的中心點(diǎn)分別為（thy H0(thL))和Uhu,H^thu))。
[0016] (3)計(jì)算當(dāng)前圖像的直方圖H(x)，使用TjPTu在H(x)上進(jìn)行匹配。計(jì)算T1在 H(X)上對(duì)應(yīng)位置差值絕對(duì)值τ，找到使τ最小的中心點(diǎn)thli，將thh用于當(dāng)前圖像分割 的下閾值點(diǎn)。使用同樣的方法找到Tu最匹配的中心點(diǎn)thUi，將也+用于當(dāng)前圖像分割的上 閾值點(diǎn)。
[0017] (4)對(duì)當(dāng)前圖像使用（thli，thiO閾值進(jìn)行分割，并用IMi更新，用thw更新 ，用H(X)更新Htl(X)。
[0018](5)重復(fù)步驟（2)，（3)，（4)，直到所有圖像分割完畢。
[0019] 在本發(fā)明上述技術(shù)方案中，所述步驟3對(duì)分割后的巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng) 修復(fù)，優(yōu)先采用由下述方法進(jìn)行修復(fù)：
[0020] (1)根據(jù)人眼視覺(jué)判斷，選擇一幅分割比較理想的圖片（通常直接取第一幅）。計(jì) 算分割區(qū)域的覆蓋率S^，以δ^作為分割優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。
[0021](2)計(jì)算CT圖中每一幅圖已分割的覆蓋率δ，以及和當(dāng)前圖像覆蓋率和δ。的比 值ω，根據(jù)ω將當(dāng)前圖像的分割程度歸類(lèi)到A1,A2,A3,Α4。
[0022] (3)對(duì)CT圖像進(jìn)行掃描，通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)方法對(duì)已分割區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，得到已分割 目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)集Ω，并計(jì)算目標(biāo)區(qū)域Ω的平均灰度值Ψ。
[0023] (4)計(jì)算判別像素點(diǎn)的8領(lǐng)域灰度均值和Ψ的差值Λ以及8領(lǐng)域灰度值與當(dāng)前像 素點(diǎn)灰度的平均差值ε。將Λ和ε作為區(qū)域生長(zhǎng)的判別準(zhǔn)則，并根據(jù)A1,A2,A3,A4不同類(lèi) 別自動(dòng)設(shè)定特定的Λ和ε判別值，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)。
[0024] (5)在Ω的基礎(chǔ)上根據(jù)步驟（4)中的判別規(guī)則對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)方 法修復(fù)，使目標(biāo)區(qū)域分割更加完整。
[0025] (6)重復(fù)步驟⑷和（5)直到圖像中所有目標(biāo)都修復(fù)完畢。
[0026] 在本發(fā)明上述技術(shù)方案中，所述步驟5對(duì)分割修復(fù)結(jié)果進(jìn)行手工選取特定目標(biāo)自 動(dòng)修復(fù)，優(yōu)先采用由下述方法進(jìn)行自動(dòng)修復(fù)：
[0027] (1)對(duì)CT圖中個(gè)別分割不理想的目標(biāo)進(jìn)行手工修復(fù)，得到修復(fù)區(qū)域的點(diǎn)集Φ。
[0028](2)將Φ所有像素點(diǎn)作為種子點(diǎn)，計(jì)算Φ區(qū)域的加權(quán)平均灰度值Φ。判別領(lǐng)域像 素點(diǎn)Ρ，計(jì)算P的8領(lǐng)域灰度均值與Φ的差值Λ。并計(jì)算P的8領(lǐng)域灰度值A(chǔ)i與當(dāng)前像 素點(diǎn)的灰度值λ4的平均差值ε。這兩個(gè)值在一定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)將歸并到當(dāng)前區(qū)域中。 最終的到區(qū)域Α。
[0029] (3)計(jì)算區(qū)域A的面積Stl和像素加權(quán)平均值g(l，并運(yùn)用拉普拉斯變換在圖形層上 提取A的邊緣D。
[0030] (4)將區(qū)域像素點(diǎn)集A投影到下一幅相鄰圖像，通過(guò)對(duì)應(yīng)位置圖像灰度值的比較， 進(jìn)行像素點(diǎn)取舍，得到投影點(diǎn)集B。
[0031] (5)以點(diǎn)集B代替Φ作為種子點(diǎn)，重復(fù)步驟（3)。
[0032](6)將當(dāng)前區(qū)域生長(zhǎng)完成的區(qū)域C與A做比較，將C中存在而在A中不存在的像素 點(diǎn)集標(biāo)記為區(qū)域F。
[0033] (7)計(jì)算邊緣D的總線長(zhǎng)dQ，以及區(qū)域F與邊緣D的交線線長(zhǎng)Cl1，并計(jì)算Cl1和dQ的 比值μd，根據(jù)μ〇判斷F是從中C刪除還是保留。
[0034] (8)計(jì)算區(qū)域C的面積s和其在原始圖像的加權(quán)平均灰度值g。計(jì)算s與Stl進(jìn)行 比值μs，以及g和g(!的差值絕對(duì)值μg。用μs和μg的取值作為方法的終止條件。
[0035](9)用C更新A,s更新sQ的值，保持gQ不變，重復(fù)步驟（3)，（4)，（5)，（6)，（7)， ⑶。
[0036] 在所述對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的方法步驟（1)中，通過(guò)人眼的判斷 來(lái)決定分割閾值范圍[thpthj。保證分割效果較佳。
[0037] 在所述對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的方法步驟（2)中，計(jì)算圖像的直方 圖Htl(X),計(jì)算公式為：
[0038]IfAx)=:-(1) N
[0039] 其中N(X)為灰度級(jí)X在圖像中的像素點(diǎn)數(shù)，Xe[0, 255]。N為圖像總共像素點(diǎn) 數(shù)。根據(jù)Htl(X)記錄用于分割的下閾值點(diǎn)（thyHJthJ)和與其相鄰的左右各5個(gè)點(diǎn)組成 下閾值匹配模版!\。同樣記錄用于分割的上閾值點(diǎn)（ttvHjthu)和與其相鄰的左右各5個(gè) 點(diǎn)組成上閾值匹配模版Tu，T1和Tu的中心點(diǎn)分別為（thyHtl (thj)和（thu，HJthu))。
[0040] 在所述對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的方法步驟（3)中，使用公式（1)計(jì) 算當(dāng)前圖像的直方圖H(x)，使用1\和1；在H(X)上進(jìn)行匹配，匹配方式是在H(X)上定位到 [thf5,thj5]區(qū)間，使1\中心點(diǎn)在[thf5,thj5]內(nèi)從中間到兩邊交替移動(dòng)，每移動(dòng)一個(gè) 位置都會(huì)有一個(gè)與T1相對(duì)應(yīng)的模版，其中心點(diǎn)為thli，范圍區(qū)間為[thli-5,thli+5]。計(jì)算 T1在H(X)上對(duì)應(yīng)位置差值絕對(duì)值和τ，計(jì)算公式為： τ=X\H(th) -^0(th〇)| (2)
[0041] ./=-5 th^-thL +,I
[0042] 找到使τ最小的中心點(diǎn)thli，將丨叫用于當(dāng)前圖像分割的下閾值點(diǎn)。使用同樣 的方法找到Tu最匹配的中心點(diǎn)thUi，將thUi用于當(dāng)前圖像分割的上閾值點(diǎn)。
[0043] 在所述對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的方法步驟（4)中，對(duì)當(dāng)前圖像使用 (1:1111，1:111〇閾值進(jìn)行分割，并用1:111 1更新1:111；，用1:11111更新1:111]，用!1(1)更新!1 (|(1)。
[0044] 在所述對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的方法步驟（5)中，步驟（2)，（3)， (4)，可以完成根據(jù)上一幅圖像來(lái)完成當(dāng)前圖像的分割，重復(fù)步驟（2)，（3)，（4)，可以完成所 有CT圖的分割。
[0045] 在所述對(duì)分割后的巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)的方法步驟（1)中，根據(jù)人 視覺(jué)判斷，選擇一幅分割較理想的圖片（通常直接取第一幅），設(shè)圖像長(zhǎng)和寬分別為w和h， 已分割出來(lái)的區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)為1。計(jì)算分割區(qū)域的覆蓋率S^，計(jì)算公式如下：
[0046] δ=-(3) wXη
[0047] 以δ^作為分割優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。如果\比較小表明分割區(qū)域較少，如果\比較大 代表分割區(qū)域較大。一定程度上可以表征當(dāng)前圖像的分割情況。
[0048] 在所述對(duì)分割后的巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)的方法步驟（2)中，計(jì)算CT 圖中每一幅圖已分割的覆蓋率S和當(dāng)前圖像覆蓋率和\的比值計(jì)ω，算公式如下：
[0049] (〇= -(4) 5O
[0050] 根據(jù)ω將當(dāng)前圖像的分割程度歸類(lèi)到A1,A2,A3,A4。具體分類(lèi)情況如表1-1:
[0051] 表1-1根據(jù)ω將圖像歸類(lèi)情況
[0052]

【權(quán)利要求】
1. 一種巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1 :對(duì)巖石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割，把感興趣的目標(biāo)提取出來(lái)； 步驟2 :對(duì)步驟1目標(biāo)提取的結(jié)果通過(guò)人眼視覺(jué)進(jìn)行判斷，判斷分割效果是否達(dá)到要 求，如果未達(dá)到要求，需要進(jìn)一步對(duì)分割結(jié)果修復(fù)，進(jìn)行步驟3,否則分割結(jié)束； 步驟3 :對(duì)步驟1分割結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)，使提取的目標(biāo)更加完善； 步驟4 :對(duì)步驟3目標(biāo)修復(fù)的結(jié)果通過(guò)人眼視覺(jué)進(jìn)行判斷，判斷目標(biāo)修復(fù)效果是否達(dá)到 要求，如果沒(méi)有達(dá)到要求，需要進(jìn)一步對(duì)分割修復(fù)的結(jié)果進(jìn)行手工修復(fù)，進(jìn)行步驟5,否則分 割結(jié)束； 步驟5 :對(duì)步驟3分割修復(fù)結(jié)果進(jìn)行手工選取特定目標(biāo)自動(dòng)修復(fù)，以修復(fù)的結(jié)果作為最 終提取的目標(biāo)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，步驟1所述的對(duì)巖 石CT圖像進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割，采取下述方法進(jìn)行： (1) 選定CT圖像中的一幅圖像，作為分割開(kāi)始的基準(zhǔn)圖像，通過(guò)雙閾值二值化分割方 法，根據(jù)人眼視覺(jué)對(duì)感興趣目標(biāo)區(qū)域的判斷，手動(dòng)選定閾值區(qū)間[thp thj，其中灰度值在 [thy thj范圍內(nèi)的像素點(diǎn)屬于分割區(qū)域； (2) 計(jì)算基準(zhǔn)圖像的直方圖Hq(x)，根據(jù)Htl(X)記錄用于分割的下閾值點(diǎn)（thpHciUt k)) 和與其相鄰的左右各5個(gè)點(diǎn)組成下閾值匹配模版T1，同樣記錄用于分割的上閾值點(diǎn)Uh u, HtlUhu)和與其相鄰的左右各5個(gè)點(diǎn)組成上閾值匹配模版Tu，T 1和Tu的中心點(diǎn)分別為（thy H0(thL))和 Uhu, H0Uhu)); (3) 計(jì)算當(dāng)前圖像的直方圖H(x)，使用1\和1；在H(X)上進(jìn)行匹配，計(jì)算1\在!1〇〇上 對(duì)應(yīng)位置差值絕對(duì)值τ，找到使τ最小的中心點(diǎn)thli，將thh用于當(dāng)前圖像分割的下閾值 點(diǎn)，使用同樣的方法找到T u最匹配的中心點(diǎn)thUi，將thUi用于當(dāng)前圖像分割的上閾值點(diǎn)； (4) 對(duì)當(dāng)前圖像使用（thli，thiO閾值進(jìn)行分割，并用IMi更新，用thw更新thu, 用 H (X)更新 Hci (X); (5) 重復(fù)步驟（2)，（3)，（4)，直到所有圖像分割完畢。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，步驟3所述對(duì)自動(dòng) 調(diào)節(jié)閾值分割結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)，采取下述方法進(jìn)行： (1) 根據(jù)人眼視覺(jué)判斷，選擇一幅分割較理想的圖像作為基準(zhǔn)圖像，計(jì)算其分割區(qū)域的 覆蓋率δ ^，以δ^作為分割優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)； (2) 計(jì)算CT圖中每一幅圖已分割的覆蓋率δ，以及δ和\的比值ω，根據(jù)ω將當(dāng) 前圖像的分割程度歸類(lèi)到A1, A2, A3, A4 ; (3) 對(duì)CT圖像進(jìn)行掃描，通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)方法對(duì)已分割區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，得到已分割目標(biāo) 區(qū)域的像素點(diǎn)集Ω，并計(jì)算Ω的平均灰度值Ψ ; (4) 計(jì)算判別像素點(diǎn)的8領(lǐng)域灰度均值和Ψ的差值Λ以及8領(lǐng)域灰度值與當(dāng)前像素點(diǎn) 灰度的平均差值ε，將Λ和ε作為區(qū)域生長(zhǎng)的判別準(zhǔn)則，并根據(jù)A 1, A2, A3, A4不同類(lèi)別自 動(dòng)設(shè)定特定的Λ和ε判別值，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)； (5) 在Ω的基礎(chǔ)上根據(jù)步驟（4)中的判別規(guī)則對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)方法修 復(fù)，使目標(biāo)區(qū)域分割更加完整； (6) 重復(fù)步驟（4)和（5)直到圖像中所有目標(biāo)都修復(fù)完畢。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，步驟5所述對(duì)分割 結(jié)果進(jìn)行手工選取特定目標(biāo)自動(dòng)修復(fù)，采取下述方法進(jìn)行： (1) 對(duì)CT圖中分割不理想的目標(biāo)進(jìn)行手工修復(fù)，得到修復(fù)區(qū)域的點(diǎn)集Φ ; (2) 將Φ所有像素點(diǎn)作為種子點(diǎn)，計(jì)算Φ區(qū)域的加權(quán)平均灰度值Φ，判別領(lǐng)域像素點(diǎn) P，計(jì)算P的8領(lǐng)域灰度均值與Φ的差值Λ。并計(jì)算P的8領(lǐng)域灰度值λ i與當(dāng)前像素點(diǎn) 的灰度值λ4的平均差值ε，這兩個(gè)值在一定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)將歸并到當(dāng)前區(qū)域中，最終的 到區(qū)域Α; (3) 計(jì)算區(qū)域A的面積Stl和像素加權(quán)平均值g(l，并運(yùn)用拉普拉斯變換在圖形層上提取 A的邊緣D ; (4) 將像素點(diǎn)集A投影到下一幅相鄰圖像，通過(guò)對(duì)應(yīng)位置圖像灰度值的比較，進(jìn)行像素 點(diǎn)取舍，得到投影點(diǎn)集B ;以點(diǎn)集B代替Φ作為種子點(diǎn)，重復(fù)步驟（2); (5) 將當(dāng)前區(qū)域生長(zhǎng)完成的區(qū)域C與A做比較，將C中存在而在A中不存在的像素點(diǎn)集 標(biāo)記為區(qū)域F ; (6) 計(jì)算邊緣D的總線長(zhǎng)Cltl，以及區(qū)域F與邊緣D的交線線長(zhǎng)Cl1，計(jì)算Cl1和Cl tl的比值 μ d，根據(jù)μ d判斷F是從中C刪除還是保留； (7) 計(jì)算區(qū)域C的面積s和其加權(quán)平均灰度值g，計(jì)算s與Stl的比值μ s，以及g和g(l 的差值絕對(duì)值μ 8，用μ s和μ g的值作為方法的終止條件； (8) 用C更新A，S更新Stl的值，保持g(l不變，重復(fù)步驟（3)，（4)，（5)，（6)，（7)直到修 復(fù)完畢。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)巖石CT圖像 進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的步驟⑶中，計(jì)算當(dāng)前圖像的直方圖H(x)，使用1\和1；在H(X) 上進(jìn)行匹配，所述匹配方式為在H(X)上定位到[?\-5，?Κ+5]區(qū)間，使1\中心點(diǎn)在[thf5， t\+5]內(nèi)從中間到兩邊交替移動(dòng)，每移動(dòng)一個(gè)位置都會(huì)有一個(gè)與T1相對(duì)應(yīng)的模版，其中心 點(diǎn)為thli，范圍區(qū)間為[thl「5, thV5]。
6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)巖石CT圖像進(jìn) 行自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值分割的步驟（3)中計(jì)算T 1在H(X)上對(duì)應(yīng)位置差值絕對(duì)值和τ的計(jì)算公 式如下：
7. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值 分割結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)的步驟（2)中，計(jì)算CT圖中每一幅圖已分割的覆蓋率δ 以及S和Stl的比值ω，根據(jù)ω將當(dāng)前圖像的分割程度歸類(lèi)到A1, A2, A3, A4，具體分類(lèi)情況 為當(dāng)ω e (〇.〇,〇. 3]時(shí)，圖像過(guò)度欠分割，屬于A1類(lèi)；當(dāng)ω e (0.3,0.5]時(shí)，圖像欠分割， 屬于A2類(lèi)；當(dāng)ω e (0.5,0.8]時(shí)，圖像輕微欠分割，屬于A3類(lèi)；當(dāng)ω e (0.8,1.0]時(shí)，圖 像分割效果較好，屬于A4類(lèi)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)自動(dòng)調(diào)節(jié)閾值 分割結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)修復(fù)的步驟（4)中，計(jì)算判別像素點(diǎn)P的8領(lǐng)域灰度均值和Ψ 的差值Λ以及8領(lǐng)域灰度值與P灰度的平均差值ε，Λ和ε的計(jì)算公式如下：
其中λ 4為P的灰度值，λ i為P的8領(lǐng)域像素灰度值。設(shè)初始設(shè)定領(lǐng)域均值與加權(quán)均 值差值為Λ 〇和領(lǐng)域差值平均為％，根據(jù)A1, A2, A3, A4自動(dòng)設(shè)定特定的Λ和ε判別值。
9. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行 手工選取特定目標(biāo)自動(dòng)修復(fù)的步驟（2)中，計(jì)算Φ區(qū)域的加權(quán)平均灰度值Φ，計(jì)算判別領(lǐng) 域像素點(diǎn)P的8領(lǐng)域灰度均值與Φ的差值Λ，其中Λ的計(jì)算公式如下所示：
(4)其中Ai SP的8領(lǐng)域的灰 度值，14為當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值，并計(jì)算P的8領(lǐng)域灰度值A(chǔ)i與當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值λ4 的平均差值ε，其中ε的計(jì)算公式如下所示：
以Λ彡m(me [0,50])和ε彡n(ne [0,50])作為區(qū)域生長(zhǎng)的判別準(zhǔn)則。
10. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的巖石CT圖像目標(biāo)分割方法，其特征在于，在對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行 手工選取特定目標(biāo)自動(dòng)修復(fù)的步驟（6)中，邊緣D的總線長(zhǎng)Cl tl，區(qū)域F與邊緣D的交線線長(zhǎng) Cl1SF n D的像素點(diǎn)集中像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。計(jì)算Cl1和Cltl的比值，用判斷F是從中C刪 除還是保留，如果U dSf (fe [〇，1])，將F從C中刪除，否則保留F。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104376556SQ201410607134
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年10月31日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月31日
【發(fā)明者】滕奇志, 徐永進(jìn), 何小海, 袁浩, 吳小強(qiáng), 王正勇 申請(qǐng)人:四川大學(xué)