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【摘 要】提取砂土顆粒SEM圖像的細觀特性參數(shù)對砂土顆粒的細觀研究具有極其重要的意義。在提取砂土顆粒的細觀特性參數(shù)時遇到了圖像質(zhì)量不高，粘連顆粒比較嚴重等問題，影響了特征參數(shù)的提取。針對這個問題，對砂土顆粒SEM圖像的特征進行了分析，借助開運算、中值濾波、直方圖均衡化等方法，對圖像進行處理，優(yōu)化了圖像質(zhì)量。使用Otsu法二值化，對處理后的砂土顆粒圖像應用形態(tài)學處理，改進的分水嶺分割算法等，分割粘連的砂土顆粒。最后提取了砂土顆粒的數(shù)目、占空比、質(zhì)心等參數(shù)，為巖土的組構(gòu)張量描述提供了數(shù)據(jù)支撐。

【關(guān)鍵詞】SEM圖像分析方法；預處理；粘連分割；提取細觀特性參數(shù)

砂土是自然界和土木工程建設中最常見和最具有代表性的顆粒材料，其物理力學性質(zhì)受到物理、巖土力學專家和巖土工程師的共同關(guān)注[1]。從砂土細觀變化的情況可以反映出砂土在宏觀尺度上的應力應變特性和加固密實機理等問題。在巖土力學研究中，砂土細觀實驗特性參數(shù)檢測對于把握巖土的力學性質(zhì)、建立驗證土體本構(gòu)模型都具有十分重要的意義[1]。

傳統(tǒng)的細觀結(jié)構(gòu)量測方法主要有光彈材料法[2]，X射線法[3]和切片法[4]，這些方法具有實驗設備比較復雜，不易操作等缺點。近年來，巖土力學學科逐步將數(shù)字圖像處理與計算機技術(shù)等方法用做分析研究的輔助手段，但主要集中于微觀尺度，細觀分析的研究還是比較少得。在Khalid[5]以及Oda[6]的研究中用SEM圖像觀察裂紋分布，分析孔隙分布情況。Frost[7]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)自動獲取局部孔隙率。Al-Shibli[8]提取了對象的邊界，分割相鄰顆粒，Sture S[9]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)研究顆粒體的均一性和各向異性。vandenBerg等[10]提出形態(tài)學處理結(jié)合分水嶺分割方法研究砂土顆粒。賈敏才[11]，胡寅[12]利用顯微鏡拍取砂土模型試驗箱表面砂土體的圖像并研究細觀結(jié)構(gòu)。李元海等[13] 砂土模型試驗中，利用數(shù)字圖像分析技術(shù)測量變形場。張嘎等[14]運用研究砂土顆粒的細觀運動。劉金峰[15]利用數(shù)字圖像處理的方法雖然得到了部分特性參數(shù)，但是對于粘連顆粒的分割方法的選取并不是特別的好，對于提取參數(shù)存在一定的誤差。

綜合所述，大部分的研究沒有提取到足夠的細觀特性參數(shù)，進行細觀分析，還有些是因為方法的選取存在誤差。在本文中以砂土顆粒SEM圖像為研究對象，借助圖像處理技術(shù)，提取顆粒的數(shù)目和質(zhì)心等，不僅為砂土顆粒的細觀研究提供了必要的參數(shù)，而且具有較高的準確率。

1 問題研究

圖1是砂土顆粒SEM圖像，研究圖1可以發(fā)現(xiàn)，該圖像中存在一些明顯的特征，可以依據(jù)這些特征提取砂土顆粒的特性參數(shù)，這些特征包括：

（1）砂土顆粒的灰度特征。砂土顆粒與背景像素存在灰度差。可以使用Otsu法進行二值化，使砂土顆粒像素與背景像素分離。計算連通區(qū)域像素，得出占空比。

（2）砂土顆粒的空間關(guān)系特征。砂土顆粒的空間位置存在多種關(guān)系，連接或交疊?？梢允褂没诰嚯x變換與形態(tài)學重構(gòu)的分水嶺分割算法，使每個砂土顆粒分離開，有助于得出砂土顆粒的數(shù)目。

依據(jù)上述的兩個特征關(guān)系，可以按照數(shù)字圖像處理的步驟，測算出砂土顆粒的數(shù)目和占空比。在實際的圖像處理過程中，發(fā)現(xiàn)存在一些問題，影響顆粒特征參數(shù)的測量，需要特別注意以下問題：

（1）圖像的背景不均勻。

（2）圖像的背景與顆粒的灰度值差別并不是特別大，二值化閾值難以確定，所以在閾值的選取上需要經(jīng)過多方面的考慮。根據(jù)圖片的質(zhì)量，有必要進行直方圖均衡化，增強原圖各部分的反差。

（3）砂土顆粒粘連問題比較嚴重。在根據(jù)4連通或8連通分割顆粒時，會將粘連在一起的顆粒判定為一個顆粒，會影響測算顆粒數(shù)目的準確度。

綜上所述，對于砂土顆粒SEM圖像的研究，需要特別關(guān)注圖像的預處理以及分割方法的選取。

Fig.1 Image of sandy soil

2 問題解決方案

2.1 圖像預處理

采集圖像時，由于光照等影響，會使顆粒圖像出現(xiàn)背景不均勻的現(xiàn)象，如果直接對這樣的圖像做閾值處理會出現(xiàn)誤差?？梢酝ㄟ^開運算來補償不均勻的背景亮度，只要結(jié)構(gòu)元素大到不能完全匹配砂土顆粒，對圖像進行開運算可以產(chǎn)生對整個背景圖像的合理估計，產(chǎn)生的背景可以認為是顆粒圖像的背景[16]，背景圖像如圖2所示。用圖1減去圖2，就可以得到均勻背景的砂土顆粒圖像，如圖3所示。

SEM圖像的灰度值是分布在0-255之間的二維矩陣。觀察圖1（a）的灰度直方圖1（b）發(fā)現(xiàn)，圖1的像素灰度值基本覆蓋了[0，255]的整個值域范圍，但是在[0，25]和[225，255]的像素點分布較少，可以將這些像素點視為圖1的噪聲，可以通過對原圖像進行中值濾波的方式消除噪聲。經(jīng)過中值濾波后的圖像如圖5所示。觀察圖4（a）的灰度直方圖圖4（b），發(fā)現(xiàn)大部分位于低像素和高像素的值去除了。很明顯的可以看出，圖像的對比度比較低。實施直方圖均衡化，如圖5（a）所示，擴展圖像的動態(tài)范圍，使其具有較高的對比度，這一點在其灰度直方圖圖5（b）中也可以看出。處理后的圖像的直方圖均勻分布。 最后用Otsu法進行圖像二值化圖6所示，可以發(fā)現(xiàn)顆粒中有些大孔洞，不利于圖像的分割，割前需要使用形態(tài)學處理孔洞的問題?？锥刺畛涞膱D如圖7。

2.2 粘連的砂土顆粒分割

研究砂土顆粒的細觀特性，需要得到砂土顆粒的數(shù)目以及占空比，所以先把粘連顆粒分離，再統(tǒng)計數(shù)目，最后計算占空比，是一個解決問題的好辦法。由于分割粘連在一起的顆粒是數(shù)字圖像處理的一個難點，至今還沒有令人滿意的算法完美地解決這個問題。

本文使用距離變換與形態(tài)學重構(gòu)相結(jié)合的方法分割粘連的砂土顆粒，防止了分水嶺算法的過分割現(xiàn)象。通常有兩種方法抑制過分割，一種是前期處理，即通過控制局部極值的個數(shù)來抑制過分割，即標記控制分水嶺算法；另一種是后期處理，即出現(xiàn)過分割后通過區(qū)域合并的方式來抑制過分割[17]。

距離變換[18]是將一幅二值圖像轉(zhuǎn)化為一幅灰度級圖像，即距離圖像[19]。距離變換可以表示為：

上式中X表示二值圖像中的前景集合，XC表示背景點集合。

形態(tài)學重構(gòu)是根據(jù)一掩膜圖像的特征對標記圖像不斷地進行膨脹的過程[20]。對距離變換的結(jié)果進行灰度形態(tài)重建[21]，找到局部極小值，并且不斷的膨脹，使屬于同一個顆粒的極小值連在一起，避免過分割。距離變換圖如8所示。局部極小值如圖9所示。分水嶺極脊線圖如圖10所示。最終結(jié)果如圖11所示。

3 分析方法總結(jié)及應用

綜上所述，可以總結(jié)出砂土顆粒SEM圖像分析算法的步驟，如圖12所示。

圖12 砂土顆粒SEM圖像分析步驟

Fig.12 Sand particles SEM image analysis steps

根據(jù)圖1結(jié)合圖13的具體步驟，對砂土顆粒圖像的分析過程可以表述為：

（1）讀取砂土顆粒的SEM圖像。將圖1的中像素讀取到二維矩陣中。

（2）用開運算補償不均勻的背景，可得到背景圖像如圖2所示。用原圖像減去背景圖像，可得到背景均勻的砂土顆粒圖像圖3。

（2）用采用中值濾波，消除圖像噪聲得到圖4（a）。觀察灰度直方圖圖1（b）、圖4（b），可以看出部分噪聲已經(jīng)消除。

（3）對圖4進行直方圖均衡化操作，擴展圖像的動態(tài)范圍，得到高對比度圖像圖5（a）和均勻的像素灰度分布圖5（b）。

（4）用 Otsu方法二值化后，進行孔洞填充如圖7。

（5）對圖7進行距離變換得到圖8，圖9為局部極小值，圖10為分水嶺脊線，圖11為分水嶺分割后的圖像。

（6）標記砂土顆粒質(zhì)心圖12，按照從下到上，從左到右掃描順序，標記出砂土顆粒數(shù)目圖13。

（7）統(tǒng)計砂土顆粒的數(shù)目共126個、部分面積、周長如表1所示。

（8）計算占空比?？傁袼財?shù)：127530，連通域像素：60431，占空比：47.4%。

4 結(jié)束語

本文應用形態(tài)學圖像處理方法解決了圖像二值化后孔洞的問題，得到了較好的預處理圖片，并利用基于距離變換和形態(tài)學重構(gòu)的方法分割粘連的砂土顆粒，使砂土顆?？梢暂^好的分割。在本實驗中較容易的得到了砂土顆粒的數(shù)目、占空比和質(zhì)心等參數(shù)，為巖土的組構(gòu)張量描述提供的數(shù)據(jù)支撐，為砂土顆粒的細觀研究做出了一定的貢獻。

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[責任編輯：薛俊歌]