唐 韜 ，王正勇 ，何海波 ，王 松

（1.四川大學(xué) 電子信息學(xué)院 圖像信息研究所，四川 成都 610064；2.成都西圖科技有限公司，四川 成都 610064）

巖心是油氣勘探開(kāi)發(fā)研究工作中最關(guān)鍵、最直觀的信息，也是反復(fù)使用的實(shí)物資料，油田石油地質(zhì)分析數(shù)據(jù)和地球物理勘探的物理參數(shù)均來(lái)自于巖心[1]。肉眼觀察巖心表面容易忽略一些細(xì)節(jié)，不易掌握巖心全部信息量，而且?guī)r心易風(fēng)化和破損，因此，采集巖心圖像建立數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)地質(zhì)石油部門(mén)是非常必要的一項(xiàng)工作。本文針對(duì)柱狀巖心成像進(jìn)行研究，通過(guò)面陣CCD采集柱狀巖心外表面圖像，經(jīng)過(guò)全局光照校正和桶形校正預(yù)處理，采用最佳拼接線(xiàn)算法拼接融合，完成整個(gè)柱狀巖心表面圖像重建。

1 全局光照校正

物體顏色因投射光線(xiàn)顏色發(fā)生改變而隨著改變，在不同光線(xiàn)下CCD拍攝的圖像會(huì)有不同的色溫，而CCD不能像人眼一樣自動(dòng)修正光線(xiàn)的改變，因此在進(jìn)行圖像拼接融合之前，先進(jìn)行圖像全局光照校正。

首先采集一張標(biāo)準(zhǔn)的白色圖紙作為標(biāo)樣，計(jì)算出固定區(qū)域內(nèi)R、G、B3 個(gè)分量之和nR、nG、nB， 然后將白色圖紙貼在柱狀巖心樣品旁一起采集，計(jì)算出此時(shí)圖片中白色圖紙某一區(qū)域內(nèi)R、G、B3個(gè)分量之和nFirstR、nFirstG、nFirstB；以nR、nG、nB作為定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，求出 3個(gè)通道增益系數(shù)：

然后根據(jù)計(jì)算出來(lái)的3個(gè)通道的增益數(shù)，將柱狀巖心樣品圖像像素點(diǎn)各分量與增益系數(shù)的乘積作為光照校正的輸出，從而實(shí)現(xiàn)光照校正。

2 圖像畸變校正算法

本文采用的是面陣CCD，一方面因鏡頭等原因會(huì)造成圖像畸變；另一方面待成像的物體為柱面，不是平面物體，因此成像時(shí)，當(dāng)相機(jī)聚焦到某一平面時(shí)，其他平面的目標(biāo)映射到像平面時(shí)會(huì)發(fā)生畸變。這些畸變將影響圖像拼接，因此需恢復(fù)畸變后的各點(diǎn)在其柱面上的原始位置，即對(duì)畸變進(jìn)行校正。

本文采用網(wǎng)格模板校正法[2]，基本思想是：通過(guò)在基準(zhǔn)圖像中獲取一定的控制點(diǎn)和對(duì)應(yīng)畸變圖像的點(diǎn)來(lái)進(jìn)行計(jì)算從而得到整個(gè)圖像的畸變映射關(guān)系，然后根據(jù)已得映射關(guān)系對(duì)圖像中所有像素點(diǎn)進(jìn)行搬移，從而達(dá)到畸變校正的效果。

首先根據(jù)模板獲得一幅基準(zhǔn)柱狀巖心圖像和一幅畸變柱狀巖心圖像，令點(diǎn)（x，y）是畸變圖像中一點(diǎn)，點(diǎn)（u，v）是基準(zhǔn)圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，則（x，y）和（u，v）的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：

其中，aij、bij為多項(xiàng)式的系數(shù)；n為多項(xiàng)式的次數(shù)，本文取n=3。

式（2）中的各待定系數(shù)可以利用L對(duì)控制點(diǎn)按最小二乘法原理來(lái)求得，即：

使 εx、εy為最小的aij、bij即為求得的各待定系數(shù)。

將選定控制點(diǎn)對(duì)代入式（2）、式（3）進(jìn)行計(jì)算就可以得到多項(xiàng)式系數(shù)，即得到了基準(zhǔn)圖像和畸變圖像之間的映射關(guān)系，后面便根據(jù)此映射關(guān)系校正在同等條件下產(chǎn)生的畸變圖像。

3 圖像自動(dòng)拼接

要完成360°外表面圖像采集，需采集多幅圖像然后再拼接。為此，固定CCD，運(yùn)用單片機(jī)控制旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)從而使柱狀巖心旋轉(zhuǎn)，每旋轉(zhuǎn)30°，采集一幅圖像并傳送到計(jì)算機(jī)，直到完成柱狀巖心360°表面圖像的采集。在圖像拼接過(guò)程中，首先用塊匹配法完成兩幅圖像的配準(zhǔn)，再使用最佳拼接線(xiàn)算法完成兩幅圖像的拼接融合。

3.1 塊匹配法

本文采用全搜索塊匹配算法來(lái)實(shí)現(xiàn)兩幅圖像配準(zhǔn)，由于柱面巖心每次順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30°拍攝一次，可知搜索區(qū)域?yàn)榍耙粡垐D中心線(xiàn)下半部分和當(dāng)前圖中心線(xiàn)上半部分，大大減小搜索的工作量。 若{xc（i，j）}和{xp（i+Δi，j+Δj）}分別表示當(dāng)前圖像中選取的大小為n×n子塊的像素值和前一圖像搜索區(qū)域中待匹配子塊的像素值，基于最小均方誤差匹配準(zhǔn)則的全搜索塊匹配算法就是在搜索區(qū)域里尋找滿(mǎn)足式（4）的（Δi，Δj），從而獲得位移矢量 V=（Δi，Δj）T，根據(jù)此位移矢量完成兩幅圖的配準(zhǔn)。

3.2 最佳拼接線(xiàn)算法

當(dāng)兩幅圖像配準(zhǔn)完成后，接著采用最佳拼接縫法實(shí)現(xiàn)圖像融合。先計(jì)算出兩幅圖像對(duì)應(yīng)的重疊區(qū)域各點(diǎn)像素差，然后從重疊區(qū)域各行第一個(gè)像素點(diǎn)開(kāi)始與上、下像素點(diǎn)比較。像素差最小的像素點(diǎn)作為此路線(xiàn)的節(jié)點(diǎn)，右移一列，重復(fù)此操作，直到完成最后一列的比較，計(jì)算出這條路線(xiàn)像素差之和。統(tǒng)計(jì)重疊區(qū)域中各路線(xiàn)像素差之和，像素差之和最小的路線(xiàn)即為最佳拼接線(xiàn)。找到最佳拼接線(xiàn)后，最佳拼接線(xiàn)上面的重疊區(qū)域部分取第一幅圖像在該區(qū)域的值，最佳拼接線(xiàn)下面的重疊區(qū)域取第二幅圖像在該區(qū)域的值，這樣即可完成兩幅圖像的拼接融合。兩幅圖像拼接融合流程圖如圖1所示。

圖1 圖像拼接融合流程

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為驗(yàn)證巖心柱狀成像的有效性，本文用面陣CCD采集小直徑的柱狀巖心圖像進(jìn)行拼接融合成像測(cè)試。每次采集完圖像后，巖心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30°，這樣重復(fù)12次，把整個(gè)巖心外表面采集完，然后將采集的圖像按采集先后順序標(biāo)好號(hào)。對(duì)第1張圖和第2張圖進(jìn)行全局光照校正和桶形校正，再采用塊匹配法配準(zhǔn)后采用最佳拼接線(xiàn)算法融合得到一個(gè)結(jié)果圖。同樣對(duì)第3張圖先進(jìn)行全局光照校正和桶形校正，與前面融合的結(jié)果圖進(jìn)行塊匹配配準(zhǔn)后采用最佳拼接線(xiàn)算法融合。后面9張圖像重復(fù)前面的操作后，生成最終結(jié)果圖，完整地展現(xiàn)了柱狀巖心的表面圖像。

圖2為采集柱面巖心外表面圖像序列，圖3為拼接融合后的外表面結(jié)果圖。

圖2 采集的柱面巖心外表面圖像序列

圖3 拼接融合后的柱面巖心外表面全景圖

本文實(shí)現(xiàn)了360°圓柱狀巖心外表面圖像采集及拼接融合，得到了柱狀巖心的360°全景圖，拼接融合效果較好，在石油勘測(cè)等工程上已得到應(yīng)用。但目前主要針對(duì)小直徑柱狀巖心的拼接融合，對(duì)較大直徑巖心的拼接融合，還需探索和實(shí)踐。

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