紀(jì) 鋼,彭麗麗,王 平
(重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,重慶 400054)
在材料環(huán)境試驗(yàn)中,由于受到各種環(huán)境因素的影響,材料表面會發(fā)生腐蝕,并產(chǎn)生腐蝕產(chǎn)物。材料腐蝕產(chǎn)物是判斷材料在環(huán)境適應(yīng)性下腐蝕程度大小的一個(gè)重要指標(biāo),也是評價(jià)材料腐蝕等級的重要數(shù)據(jù)來源[1]。因此,準(zhǔn)確檢測、評價(jià)材料表面腐蝕產(chǎn)物顏色是一個(gè)重要的基礎(chǔ)技術(shù)。目前,在材料外觀腐蝕產(chǎn)物檢測方面仍然是以人工觀測腐蝕產(chǎn)物外觀顏色為主。由于人的知識差異以及經(jīng)驗(yàn)等因素,對材料外觀腐蝕產(chǎn)物顏色評定標(biāo)準(zhǔn)的理解與具體檢測執(zhí)行的結(jié)果往往不一致。人工檢測的結(jié)果是以定性數(shù)據(jù)為主,給進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘帶來一定困擾,從而給準(zhǔn)確評價(jià)材料的腐蝕程度帶來困難。另外,人工檢測的勞動強(qiáng)度高、效率低。腐蝕產(chǎn)物在材料中的形貌通常是不規(guī)則的,用常規(guī)的檢測工具及肉眼很難描述腐蝕特征的大小、面積及外觀腐蝕特征顏色。圖像作為一種信息記錄,已經(jīng)在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用。近年來,隨著機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,大量的材料外觀腐蝕信息通常可由圖像來記錄。如何將這些圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)能夠處理、識別的信息,并且從這些信息中解決材料外觀腐蝕特征[2-4]的處理,對腐蝕產(chǎn)物進(jìn)行顏色評定,是圖像處理技術(shù)、材料腐蝕技術(shù)需要解決的問題,也是本文的主要研究內(nèi)容。
可通過建立圖像采集系統(tǒng)獲取材料外觀腐蝕產(chǎn)物圖像。該采集系統(tǒng)主要由工業(yè)數(shù)字相機(jī)、鏡頭、照明光源、樣品放置平臺、接口和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成,各部分的主要作用為:
1)樣品放置平臺,為檢測試樣提供穩(wěn)定的放置平臺;
2)工業(yè)數(shù)字相機(jī)和鏡頭,通過光電轉(zhuǎn)換直接將模擬信號采集成數(shù)字信號;
3)照明光源,均勻照亮試樣表面,使材料腐蝕特征形貌與背景有較大的反差;
4)接口,作為攝像頭與計(jì)算機(jī)之間信息的傳輸通道;
5)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),用于圖像采集、存儲、處理及信息管理的主機(jī)。
采集到的圖像信息,以“* .BMP”或“* .jpg”圖形文件格式存儲在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中。在采集腐蝕圖像的過程中,考慮到隨機(jī)噪聲以及光照不均勻等因素的影響,可采用Gamma校正對圖像進(jìn)行前期的預(yù)處理。Gamma校正補(bǔ)償了不同輸出設(shè)備存在的顏色顯示差異,使圖像在不同的監(jiān)視器上顯示出相同的效果。采用非線性函數(shù)互相疊加的修正模式對采集到的腐蝕產(chǎn)物的圖像進(jìn)行校正。考慮到實(shí)際光照強(qiáng)度下,圖像中會存在高光和陰影之間的過度區(qū)域,可采用不同的Gamma值對圖像的不同區(qū)域進(jìn)行校正,即對高光、過渡和陰影區(qū)域采用不同校正強(qiáng)度,這樣很好地保證了圖像顏色的真實(shí)性。
圖像分割[5-11]是指按照區(qū)域一致性準(zhǔn)則將圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域,這些區(qū)域是互相不交叉的,每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。圖像分割是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。利用集合的概念,可以進(jìn)行圖像分割形式化定義[12]:令集合S代表整個(gè)圖像區(qū)域,對S的分割可以看作將S分割成n個(gè)滿足以下5個(gè)條件的非空子集(子區(qū)域):
2)對于任意 i和 j,i≠j,Si∩Sj= ?;
3)對于 i=1,2,…,n,P(Si)=TRUE;
4)對于任意相鄰區(qū)域Si和Sj,P(Si∪ Sj)=FALSE;
5)對于 i=1,2,…,n,Si是連通區(qū)域。
以上條件中,?是空集,區(qū)域一致性定義為邏輯謂詞 P(.)。
條件1)指出:1幅圖像分割后,其結(jié)果中的全部子區(qū)域的并集應(yīng)該能包括圖像中的全部像素,或者說圖像中的每一個(gè)像素必定屬于某個(gè)子區(qū)域。條件2)指出:分割后,各個(gè)子區(qū)域是互不重疊的,或者說在分割后1個(gè)像素不能同時(shí)屬于2個(gè)子區(qū)域。條件3)和4)指出:分割后,不同的子區(qū)域具有不同的特性,它們沒有公共元素,或者說屬于同一個(gè)區(qū)域中的像素應(yīng)該具有相同的性質(zhì),不同區(qū)域的像素具有不同的特性。條件5)指出:分割后,同一個(gè)子區(qū)域內(nèi)的像素是連通的,即同一個(gè)子區(qū)域內(nèi)的任意2個(gè)像素在該子區(qū)域內(nèi)連通。
根據(jù)分割處理的特點(diǎn),對材料腐蝕產(chǎn)物顏色圖像的分割就是要把材料腐蝕特征的各個(gè)顏色區(qū)域分割出來。由于每一個(gè)試驗(yàn)樣品材料腐蝕區(qū)域的腐蝕程度不一樣,因此在采集到的圖像上將呈現(xiàn)出多個(gè)腐蝕特征,如圖1所示。所以,應(yīng)將圖像分割成多個(gè)目標(biāo)與背景的區(qū)域,在各區(qū)域中利用自適應(yīng)閾值的方法對腐蝕產(chǎn)物的圖像進(jìn)行分割,從而提取不同的腐蝕特征信息,并且對這些腐蝕區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)一編號。具體操作過程為:將圖像細(xì)分為N×N的子圖像,使每個(gè)子圖像內(nèi)的亮度近似于均勻,然后在每個(gè)子圖像內(nèi)確定各自的閾值[13],進(jìn)行局部二值化。子圖像i的閾值Ti可以采用全局閾值方法,根據(jù)閾值Ti對該子圖像i進(jìn)行分割。以這種多閾值[14]的變化方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的固定閾值對圖像進(jìn)行分割,在分割的同時(shí)充分考慮每個(gè)像素點(diǎn)的局部特性,以便得到更準(zhǔn)確的分割信息。圖2為二值化分割處理的圖像。
圖1 特征原始圖像
圖2 特征二值化圖像
對材料腐蝕特征顏色的獲取,實(shí)際上就是對腐蝕特征顏色的分割。在腐蝕特征二值化分割后,進(jìn)行腐蝕特征區(qū)域的處理,確定各個(gè)腐蝕特征顏色區(qū)域邊界,如圖3所示。最后,將各個(gè)特征腐蝕區(qū)域與原圖像作相與運(yùn)算,在原圖像中分割出各個(gè)特征腐蝕區(qū)域,以便對各個(gè)腐蝕區(qū)域的顏色值進(jìn)行處理。
圖3 特征顏色區(qū)域邊界圖像
在材料腐蝕產(chǎn)物圖像特征顏色的處理中,采用RGB空間對顏色進(jìn)行描述,便于機(jī)器的處理與識別,同時(shí),也方便提取各腐蝕區(qū)域顏色中的R、G、B值。通過對材料各個(gè)腐蝕特征圖像分割后,腐蝕產(chǎn)物特征被分割成多個(gè)特征區(qū)域,并進(jìn)行統(tǒng)一編號。由于在材料腐蝕特征區(qū)域中,每個(gè)腐蝕區(qū)域都由多個(gè)像素點(diǎn)組成,通過統(tǒng)計(jì)封閉腐蝕區(qū)域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)n來表示腐蝕區(qū)域的面積,用Si表示,其中i為腐蝕區(qū)域的編號。各個(gè)腐蝕區(qū)域的面積百分比
其中S表示整個(gè)圖像的面積。由于每一個(gè)腐蝕區(qū)域都包含若干個(gè)像素,每個(gè)像素都有不同的R、G、B值,則每個(gè)腐蝕區(qū)域中的R、G、B的平均顏色值可定義為
對于腐蝕材料的每一個(gè)腐蝕區(qū)域的顏色,都有平均的 R、G、B顏色值[15],該顏色值可作為材料樣品試驗(yàn)腐蝕等級狀況的評定依據(jù)。然而,為了確定材料腐蝕等級狀況,必須建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的圖譜信息表,與腐蝕產(chǎn)物的顏色進(jìn)行對照比較,從而確定材料腐蝕產(chǎn)物的腐蝕等級。
根據(jù)RGB空間對顏色的定義,每一種顏色由紅、綠、藍(lán)3個(gè)顏色通道組成。以整體顏色為標(biāo)準(zhǔn)建立標(biāo)準(zhǔn)顏色信息表,該信息表主要字段包括:顏色圖譜,顏色名稱,顏色的R、G、B值,對應(yīng)的腐蝕等級,如表1所示。
表1 標(biāo)準(zhǔn)顏色圖譜信息
在RGB模型中,每種顏色出現(xiàn)在紅、綠、藍(lán)的原色光譜分量中。這個(gè)模型基于笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng),所考慮的彩色子空間是一個(gè)立方體,黑色在原點(diǎn)處,白色位于離遠(yuǎn)點(diǎn)最遠(yuǎn)的角上。在該模型中,不同的顏色處在立方體上或其內(nèi)部,因此,顏色可以用從原點(diǎn)分布的向量來定義,即顏色可以看成是一個(gè)三維列向量。分析RGB模型可以得到,相似的顏色具有相近的R、G、B值,因此,采用相似度的方法作為評定材料外觀腐蝕產(chǎn)物顏色的準(zhǔn)則。
在相似度處理中,可通過式(5)計(jì)算2種顏色的相似度。
式中:X是待判別的腐蝕產(chǎn)物顏色向量;G是存儲在標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)物圖譜信息表中的某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)物顏色向量;m代表向量維數(shù);X、G都是m維向量。相似度的比較過程為:遍歷標(biāo)準(zhǔn)信息表中的顏色向量,將待識別的腐蝕產(chǎn)物顏色分別與標(biāo)準(zhǔn)信息表中的顏色向量作相似度比較,可以得到該腐蝕產(chǎn)物顏色與各標(biāo)準(zhǔn)顏色的相似度,根據(jù)R(X,G)的最小值,判別待識別腐蝕產(chǎn)物顏色屬于哪一標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)物顏色。當(dāng)2個(gè)向量近似相等時(shí),即表明2種顏色完全相同。
在材料腐蝕特征顏色確定后,根據(jù)相似度計(jì)算公式,計(jì)算出材料腐蝕區(qū)域的顏色相似度,再根據(jù)材料腐蝕特征顏色信息表,得到每個(gè)腐蝕區(qū)域的腐蝕等級。由于一個(gè)樣品的腐蝕特征區(qū)域有多個(gè),每個(gè)腐蝕區(qū)域的腐蝕等級以及它們所占腐蝕面積的百分比不相同,因此在得到每個(gè)腐蝕區(qū)域的腐蝕等級后,可按式(6)計(jì)算整個(gè)材料的腐蝕程度。
其中:Pi表示第i個(gè)腐蝕區(qū)域的面積百分比;Di表示第i個(gè)腐蝕區(qū)域的腐蝕等級。這種方法充分考慮了每個(gè)腐蝕區(qū)域腐蝕等級的差異性,也考慮了每個(gè)腐蝕區(qū)域的面積對整個(gè)腐蝕材料腐蝕程度的貢獻(xiàn)。
在材料腐蝕研究實(shí)驗(yàn)站,用一片材料腐蝕樣品(如圖1所示)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理。首先對樣品進(jìn)行圖像處理及圖像分割,得到6個(gè)腐蝕區(qū)域,通過式(1)計(jì)算出各腐蝕區(qū)域面積百分比,式(2)~(4)計(jì)算出各腐蝕區(qū)域的平均RGB值。通過式(5)計(jì)算,并且與標(biāo)準(zhǔn)顏色圖譜信息表1進(jìn)行比較,計(jì)算出腐蝕區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)顏色信息表中各種顏色的相似度,并比較相似度的大小,通過機(jī)器處理,選擇相似度最小的標(biāo)準(zhǔn)顏色,最后得到每個(gè)腐蝕區(qū)域的腐蝕等級。結(jié)果如表2所示。
根據(jù)表2中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),用式(6)進(jìn)行計(jì)算,得到用于該實(shí)驗(yàn)中的整個(gè)材料的腐蝕等級Degreen=3。
表2 材料樣品腐蝕顏色腐蝕等級
本文提出通過利用腐蝕產(chǎn)物的顏色來實(shí)現(xiàn)腐蝕區(qū)域的等級評價(jià),實(shí)現(xiàn)評價(jià)結(jié)果的定量化處理。另外,在各個(gè)腐蝕特征區(qū)域中,由于腐蝕產(chǎn)物的顏色有可能不完全一致,可在該特征區(qū)域內(nèi)部中進(jìn)行進(jìn)一步劃分,即在求每個(gè)特征區(qū)域腐蝕產(chǎn)物的平均顏色時(shí),將該腐蝕區(qū)域劃分成若干個(gè)小的腐蝕區(qū)域,分別計(jì)算每個(gè)小區(qū)域的顏色。如果每個(gè)小區(qū)域的顏色相近,則將這幾個(gè)小區(qū)域劃為同一個(gè)腐蝕等級;反之,如果各個(gè)區(qū)域的顏色值相差比較大,則分別對這幾個(gè)小區(qū)域作出等級評價(jià),再計(jì)算整個(gè)區(qū)域的平均腐蝕等級,從而計(jì)算出整個(gè)腐蝕材料的腐蝕等級。
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