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        基于CT影像的砂巖文物結(jié)構(gòu)特征分析

        2020-03-05 09:25:38王瑩瑩徐金明黃繼忠
        關(guān)鍵詞:云岡石窟樂山特征參數(shù)

        王瑩瑩,徐金明, ,黃繼忠

        (1.上海大學(xué)土木工程系, 上海 200444;2.上海大學(xué)文化遺產(chǎn)保護(hù)基礎(chǔ)科學(xué)研究院, 上海 200444)

        0 引言

        石窟文物大多有數(shù)百甚至上千年的歷史,在水和環(huán)境污染等各種營力作用下,普遍存在風(fēng)化問題、裂隙問題、水巖相互作用等問題[1]。由于文物表面變化過程取決于表面的成分和結(jié)構(gòu),使用CT(Computerized Tomography,計(jì)算機(jī)層析攝影)掃描試驗(yàn)和數(shù)字圖像處理技術(shù)可以確定表面附近的成分、結(jié)構(gòu)及其變化特點(diǎn)[2]。

        CT技術(shù)具有無擾動、可多層面分析、機(jī)制明確等優(yōu)點(diǎn),近年來受到巖土工程研究者的關(guān)注。方建銀等[3]將巖石CT掃描斷面分為完整區(qū)、損傷區(qū)和孔洞裂紋區(qū),分析了三軸壓縮試驗(yàn)過程中粉砂巖孔隙率、損傷率和完整率的變化特征;尹小濤等[4]通過提取CT 圖像中的裂紋,分析了加載過程中裂紋分維數(shù)的變化特征;薛華慶等[5]使用CT掃描結(jié)果來表征油砂、致密砂巖和頁巖樣品的微觀結(jié)構(gòu),分析了常規(guī)測試方法與CT掃描表征結(jié)果的差異性;HAN等[6]基于CT掃描圖,建立了合成巖石和貝雷砂巖的數(shù)值模型,利用試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了數(shù)值模型的合理性;聞磊等[7]建立了利用CT數(shù)和X射線吸收系數(shù)表示的巖石凍融衰變函數(shù)模型,分析了巖石凍融過程中的完整性損失。

        一些學(xué)者結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)與CT圖像研究巖石的結(jié)構(gòu)特征。朱健偉等[8]結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)和擴(kuò)展有限元方法研究了變形破壞過程中巖石試樣中的應(yīng)力場、位移場、不同組分損傷情況及其與裂縫萌生擴(kuò)展過程的關(guān)系。劉向君等[9]以常規(guī)砂巖為研究對象,使用微CT掃描結(jié)果與圖像處理技術(shù)建立了反映真實(shí)孔隙結(jié)構(gòu)的三維數(shù)字巖芯模型;于慶磊等[10]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和CT圖像表征混凝土材料的結(jié)構(gòu),提出了環(huán)狀分區(qū)與分割閾值自動識別相結(jié)合的CT圖像分割算法;楊振琦等[11]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和CT圖像表征花崗巖試件的結(jié)構(gòu),建立了花崗巖試件的三維數(shù)值模型,研究了對單軸壓縮條件下花崗巖試件的破裂過程。

        現(xiàn)有研究中,砂巖中不同組分實(shí)際類型和真實(shí)分布的重視還不夠,也沒有將CT技術(shù)與砂巖表面附近風(fēng)化特征很好結(jié)合起來。本文擬在使用CT技術(shù)獲取三處砂巖文物(石門山、云岡石窟、樂山大佛)表面附近切片圖像基礎(chǔ)上,分析不同深度切片圖像的成分、結(jié)構(gòu)與數(shù)字特征參數(shù),研究圖像特征參數(shù)、砂巖所處環(huán)境、表面附近風(fēng)化程度變化的關(guān)系,這對合理分析石質(zhì)文物特點(diǎn)、有效制訂石質(zhì)文物保護(hù)措施都有一定的參考價值。

        1 CT試驗(yàn)原理

        CT 掃描試驗(yàn)所用儀器由X射線源、樣品轉(zhuǎn)臺、探測器、重構(gòu)系統(tǒng)組成。X射線穿透物質(zhì)后,X 射線強(qiáng)度衰減程度與物體密度、物體厚度成正比;CT 掃描圖片的灰度值直接表現(xiàn)了X 射線的衰減程度:物質(zhì)的密度越大,X射線衰減程度就越高,掃描圖片灰度值就越大。對于巖石孔隙和裂隙,由于主要成分為密度很小的空氣,X 射線衰減程度低,相應(yīng)CT圖像為黑色、灰度值較小。

        試驗(yàn)儀器主要性能指標(biāo)為:X 射線源電壓為140 kV;電流為100 μA;掃描厚度為41.5 μm;放大倍數(shù)為4.81;空間分辨率為1~2 μm;密度對比分辨率為20%;可識別最小體積為10 μm左右。主要操作參數(shù)為:掃描模式為連續(xù)掃描;掃描過程中,X 射線源和探測器位置保持不變,樣品勻速從180°旋轉(zhuǎn)至180°、每旋轉(zhuǎn)n度拍攝1張圖片。

        2 砂巖文物中不同組分類型和分布的確定

        砂巖文物的風(fēng)化,主要取決于巖石結(jié)構(gòu)。巖石結(jié)構(gòu)主要包括巖石中不同組分的顆粒形態(tài)、大小和連接方式。下面將根據(jù)所得CT圖像、使用數(shù)字圖像處理技術(shù)研究不同組分的類型和分布,它們是巖石結(jié)構(gòu)的核心要素。

        2.1 砂巖文物的來源

        試驗(yàn)樣品分別來源于云岡石窟、樂山大佛和石門山石窟的砂巖,它們的外觀情況見圖1。

        圖1 不同樣本的外觀情況Fig.1 Appearances of specimens at various locations

        2.2 砂巖文物的CT圖像

        對三種不同砂巖文物試樣進(jìn)行了CT掃描試驗(yàn),某一切片位置的CT 掃描圖像如圖2 所示,為后續(xù)處理方便,將圖像都轉(zhuǎn)化為灰度圖像?;叶葓D像中,灰度級是0~255中的整數(shù)。圖2中,云岡石窟砂巖切片位置距表面14.822 mm,像素高度最大為477,像素寬度最大為585;樂山大佛砂巖切片位置距表面16.102 mm,像素高度最大為477,像素寬度最大為618;石門山砂巖切片位置距表面14.822 mm處,像素高度最大為411,像素寬度最大為963。

        圖2 不同地區(qū)砂巖文物樣本的CT圖像Fig.2 CT images of sandstone relics specimens in various regions

        2.3 CT圖像中組分類型和分布的確定

        本次研究采用灰度分界閾值法、通過編制MATLAB代碼來獲得砂巖文物CT圖像中不同組分的類型和位置。

        (1)不同組分灰度分界閾值的確定

        圖2中砂巖文物的主要組分類型是石英和長石。這兩種組分的灰度分界閾值,使用點(diǎn)選法確定:首先采用肉眼鑒定確定不同位置點(diǎn)對應(yīng)的成分類型,然后提取該點(diǎn)的位置坐標(biāo)x、y和相應(yīng)的灰度值;然后獲得所選點(diǎn)灰度值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果;最后將所得統(tǒng)計(jì)結(jié)果應(yīng)用于整幅圖像[12]。

        對于圖2(a),不同組分的點(diǎn)選位置與灰度值見表1,相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。為了將點(diǎn)選灰度值統(tǒng)計(jì)結(jié)果更好地應(yīng)用于整幅圖像,使用灰度值統(tǒng)計(jì)結(jié)果(灰度均值和方差)來確定兩種組分的灰度分界閾值T。

        假設(shè)兩種組分灰度為相鄰分布,灰度較高組分的灰度均值和方差分別是H1和σ1,灰度較低組分的灰度均值和方差分別是H2和σ2,將兩種組分的灰度分界閾值T定義為:

        表1 圖2(a)中不同組分的位置與灰度值Table 1 Location and gray value of various compositions in Fig.2(a)

        表2 表1中不同組分的統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Statistics of various compositions from table 1

        (1)

        式中:int——取整計(jì)算。

        H1——長石點(diǎn)選點(diǎn)數(shù);

        H2——石英點(diǎn)選點(diǎn)數(shù);

        σ1——長石灰度均值;

        σ2——石英灰度均值,取整是因?yàn)榛叶戎当仨殲橐徽麛?shù)。

        使用這一方法,使閾值分割結(jié)果與肉眼觀察所得不同組分總體百分比盡量一致,得到圖2(a)(云岡石窟砂巖)長石和石英之間的灰度分界閾值為25。使用相同方法得到圖2(b)(樂山大佛砂巖)長石和石英的灰度分界閾值為45,圖2(c)(石門山砂巖)長石和石英的灰度分界閾值為27。

        (2)不同組分的分布

        使用前述所得灰度分界閾值分別對圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)進(jìn)行分割,就可得到砂巖文物中不同組分分布的二值圖像(分別見圖3、圖4和圖5)。

        由圖3~圖5可知,云岡石窟砂巖(圖3)中長石與石英含量相差不大,樂山大佛砂巖(圖4)中長石含量遠(yuǎn)多于石英含量,而石門山砂巖(圖5)中石英含量遠(yuǎn)多于長石含量。

        圖3 由圖2(a)得到的不同組分分布Fig.3 Composition distributions from CT image Fig.2(a)

        圖4 由圖2(b)得到的不同組分分布Fig.4 Composition distributions from CT image Fig.2(b)

        圖5 由圖2(c)得到的不同組分分布Fig.5 Composition distributions from CT image Fig.2(c)

        3 不同砂巖文物結(jié)構(gòu)特征的比較

        3.1 不同地區(qū)砂巖文物的環(huán)境特征風(fēng)化作用是砂巖文物的主要病害之一,取決于巖石中不同組分類型和環(huán)境因素[13]。不同地區(qū)砂巖文物的主要環(huán)境特點(diǎn)如表3所示。由表3可以看出,不同地區(qū)砂巖的環(huán)境特點(diǎn)差異很大。

        3.2 砂巖組分的幾何特征參數(shù)

        砂巖組分的幾何特征參數(shù)可使用圓形度R0、矩形度R、內(nèi)切圓半徑r(mm)、形狀離散指標(biāo)e及偏心率E來表征[14],分別表示組分區(qū)域接近圓的程度、對外接矩形的充滿程度、內(nèi)切圓的半徑、形狀的復(fù)雜性及對象區(qū)域的緊湊性,計(jì)算公式分別為:

        表3 不同地區(qū)砂巖的環(huán)境特點(diǎn)Table 3 Environmental features of sandstone relics in various regions

        R0=4πS/L2

        (2)

        R=S/SM

        (3)

        r=2S/L

        (4)

        e=L2/S

        (5)

        E=A/B

        (6)

        式中:S——組分區(qū)域的面積/mm2;

        L——組分區(qū)域的周長/mm;

        SM——組分區(qū)域最小外接矩形的面積/mm2;

        A、B——分別表示組分區(qū)域的長軸長度與短軸長度/mm。

        使用這些計(jì)算公式,得到不同地區(qū)砂巖文物中不同組分幾何特征參數(shù)的計(jì)算結(jié)果(表4)。

        由表4可以看出,就顆粒面積和周長來說,都是石門山砂巖最大,樂山大佛砂巖次之,云岡石窟砂巖最??;對于顆粒圓形度,所有三處文物長石圓形度都遠(yuǎn)小于石英圓形度;對于矩形度,樂山大佛砂巖較大,石門山砂巖較小,云岡石窟砂巖比較離散;對于內(nèi)切圓半徑來說,石英都遠(yuǎn)大于長石;就離散指標(biāo)來說,石英都遠(yuǎn)小于長石;對于偏心率來說,樂山大佛砂巖中長石遠(yuǎn)大于石英,且云岡石窟砂巖的偏心率小于石門山砂巖的偏心率。

        這些幾何特征參數(shù)變化與砂巖文物環(huán)境密切相關(guān)。云岡石窟與樂山大佛都臨水而建,樂山大佛更是瀕臨大渡河、青衣江和岷江三江匯流處,因此,樂山大佛砂巖受水的影響最大、顆粒形狀變化最小,云岡石窟砂巖次之,石門山顆粒形狀最不規(guī)則。

        表4 不同地區(qū)砂巖文物中不同組分的幾何特征參數(shù)Table 4 Geometrical parameters of compositions in sandstone relics at various regions

        3.3 基于灰度直方圖的數(shù)字圖像特征參數(shù)

        基于灰度直方圖的紋理特征參數(shù),也可用于描述顆粒組分區(qū)域的形狀特征。這些參數(shù)包括均值μ、方差σ2、偏度S、峰值K、能量E和熵H,計(jì)算公式分別為:

        (7)

        式中:p(ri)——灰度值ri出現(xiàn)的概率;

        n(ri)——圖像中灰度值為ri的像素點(diǎn)總數(shù);

        N——圖像的總像素點(diǎn)數(shù)。

        均值表示一幅圖像或區(qū)域的平均亮度;方差反映了紋理的粗糙程度;偏度是對灰度分布偏離對稱情況的度量;峰值描述了灰度分布的傾向;能量是圖像所具有的信息量的度量;熵反映了圖像中紋理的非均勻程度或復(fù)雜程度。

        不同樣本的灰度直方圖(橫坐標(biāo)是灰度級,縱坐標(biāo)是灰度級出現(xiàn)的概率)見圖6。

        圖6 不同地區(qū)樣本的灰度直方圖Fig.6 Gray histogram of specimens in different regions

        三處砂巖文物基于圖6(灰度直方圖)的圖像紋理特征參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表5所示。

        由表5可以看出,均值是云岡石窟砂巖最大、石門山砂巖次之、樂山大佛砂巖最小,表明云岡石窟砂巖在灰度直方圖上平均亮度最大;方差是云岡石窟砂巖最大、石門山砂巖次之、樂山大佛砂巖最小,表明云岡石窟砂巖的紋理最為粗糙;偏度是樂山大佛砂巖最大、石門山砂巖次之、云岡石窟砂巖最小,表明云岡石窟對灰度分布偏離對稱情況最?。环逯凳菢飞酱蠓鹕皫r大于石門山砂巖、云岡石窟砂巖,表明樂山大佛砂巖灰度分布散布于尾端;能量是樂山大佛砂巖最大、云岡石窟砂巖次之、石門山砂巖最小;熵是石門山砂巖最大、云岡石窟砂巖次之、樂山大佛砂巖最小,表明石門山砂巖紋理最復(fù)雜、樂山大佛砂巖最為簡單。

        表5 不同地區(qū)砂巖CT圖像基于灰度直方圖的圖像紋理特征參數(shù)Table 5 Textural parameters based on gray histogram of sandstone CT images in different regions

        基于灰度直方圖的這些CT圖像紋理特征參數(shù)也與砂巖文物環(huán)境密切相關(guān)。云岡石窟的砂巖為雜砂巖,分選性差、磨圓較差、結(jié)構(gòu)成熟度低,一般富含石英、含量可達(dá)50%;樂山大佛兩側(cè)巖石是紅砂巖,質(zhì)地疏松、易于風(fēng)化;石門山石窟多雕刻于含泥質(zhì)砂巖,砂巖孔隙大、吸水性強(qiáng)。因此,云岡石窟砂巖在灰度直方圖上平均亮度最大、紋理最粗糙、灰度分布偏離對稱情況最小;樂山大佛砂巖灰度分布散布于尾端;石門山砂巖紋理最為復(fù)雜,樂山大佛砂巖最簡單均勻。

        3.4 基于灰度共生矩陣的數(shù)字圖像特征參數(shù)

        灰度直方圖不能完整反映圖像像素的相對位置,可以根據(jù)灰度共生矩陣、通過計(jì)算對比度f1、相關(guān)度f2、角二階矩f3、逆差矩f5和熵f4等紋理參數(shù)來描述圖像灰度值的空間位置關(guān)系,圖像對比度反映了圖像的清晰程度和紋理的深淺程度;相關(guān)度反映了圖像紋理的精致程度;角二階矩反映了灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)程度;逆差炬反映了圖像紋理局部變化的大小。

        計(jì)算公式分別為

        (8)

        式中:i,j——分別為兩個像素的灰度;

        p(i,j)——共生矩陣歸一化后的元素。

        不同地區(qū)砂巖文物CT圖像中不同組分基于灰度共生矩陣圖像紋理特征參數(shù)的計(jì)算結(jié)果見表6。

        表6 不同地區(qū)砂巖CT圖像基于灰度共生矩陣的圖像紋理特征參數(shù)Table 6 Textural parameters based on grayscale co-occurrence matrix of sandstone CT images in various regions

        由表6可以看出,三個地區(qū)砂巖文物中,長石的對比度都小于石英,說明石英圖像的紋理和溝紋特征都大于長石;云岡石窟砂巖的對比度>樂山大佛砂巖的對比度>石門山砂巖的對比度,說明云岡石窟砂巖的紋理和溝紋特征最大,樂山大佛砂巖居中,石門山砂巖最小;砂巖中長石和石英的相關(guān)度都相差不大,說明砂巖圖像紋理的精致程度相似;砂巖的角二階矩都為0.514 0~0.641 2,說明砂巖中不同組分的紋理一般、不夠細(xì)致均勻;砂巖中長石的熵都等于石英的熵,云岡石窟砂巖的熵>石門山砂巖的熵>樂山大佛砂巖的熵;砂巖中長石和石英的逆差矩,都是石門山砂巖>樂山大佛砂巖>云岡石窟砂巖,說明石門山砂巖不同組分變化規(guī)律性最強(qiáng),樂山大佛砂巖居中,云岡石窟砂巖最雜亂。

        基于灰度共生矩陣的這些CT圖像紋理特征參數(shù)與砂巖文物環(huán)境密切相關(guān)。云岡石窟建造年代最為久遠(yuǎn),經(jīng)受了較多的人為與生物破壞;石門山建造年代距今最近;樂山大佛和石門山石窟氣候濕潤,風(fēng)力較小,常年處于髙濕狀態(tài),水巖作用顯著。因此,云岡石窟砂巖的紋理和溝紋特征參數(shù)最大,樂山大佛砂巖居中,石門山砂巖最小;三個地區(qū)砂巖圖像紋理的精致程度相似,不同組分的紋理不夠均勻;石門山砂巖圖像區(qū)域的變化規(guī)律最強(qiáng),樂山大佛砂巖居中,云岡石窟砂巖最差。

        3.5 砂巖文物紋理參數(shù)隨深度的變化情況

        隨著CT圖像掃描深度的變化,不同地區(qū)巖樣紋理特征也會發(fā)生變化[15]。對所有CT圖像,每隔一定距離(樂山大佛、云岡石窟、石門山砂巖分別為415、382、382 μm)取一幅CT圖像計(jì)算基于灰度直方圖的CT圖像紋理特征參數(shù),得到紋理參數(shù)隨深度的變化情況(圖7)。圖中,UZ1和UZ2分別為均值和一致性指標(biāo)。

        圖7 不同地區(qū)砂巖文物基于灰度直方圖紋理參數(shù)隨深度的變化Fig.7 Textural parameters of specimen CT images from gray histogram at various depths in three regions

        由圖7可知,對于云岡石窟砂巖,距表面25 mm內(nèi)參數(shù)變化比較平穩(wěn),但25 mm后紋理參數(shù)大小明顯增加;對于樂山大佛砂巖來說,距表面7.5 mm內(nèi)變化比較明顯,但7.5 mm后趨于穩(wěn)定;對于石門山砂巖來說,距表面7.5 mm內(nèi)紋理參數(shù)急劇增加,7.5 mm到30 mm紋理參數(shù)急劇下降,30 mm后紋理參數(shù)又急劇上升,變化比較明顯。

        因此,隨著距表面距離大小的增加,樂山大佛砂巖紋理變化最小,云岡石窟砂巖次之,石門山砂巖形狀最不規(guī)則,三處砂巖紋理復(fù)雜大小的順序是石門山石窟>云岡石窟>樂山大佛。這說明,樂山大佛砂巖表面風(fēng)化嚴(yán)重,隨深度增加風(fēng)化程度變化不明顯;云岡石窟砂巖是隨著深度的增加,風(fēng)化起初不明顯,但深度達(dá)到25 mm后,風(fēng)化程度驟增;石門山砂巖由于各種營力作用與巖性的復(fù)雜性,隨深度增加、風(fēng)化程度變化比較復(fù)雜。

        4 結(jié)論與展望

        本文在獲取石門山石窟、云岡石窟、樂山大佛砂巖表面附近CT圖像基礎(chǔ)上,分析了圖像中不同組分的分布特征、數(shù)字特征參數(shù)、所處環(huán)境及其與表面附近風(fēng)化程度變化的關(guān)系,得到如下結(jié)論:

        (1)云岡石窟砂巖中,長石與石英含量相差不大;樂山大佛砂巖中,長石含量遠(yuǎn)多于石英含量;石門山砂巖中,石英含量遠(yuǎn)多于長石含量。

        (2)樂山大佛砂巖顆粒形狀變化最小,云岡石窟砂巖次之,石門山砂巖形狀最不規(guī)則;石門山砂巖紋理最復(fù)雜,樂山大佛砂巖最為簡單均勻;石門山砂巖圖像區(qū)域的變化規(guī)律最強(qiáng),樂山大佛砂巖居中,云岡石窟砂巖最為雜亂。

        (3)樂山大佛砂巖表面風(fēng)化嚴(yán)重,但隨深度增加、風(fēng)化變化不明顯;云岡石窟砂巖風(fēng)化起初不明顯,但深度達(dá)到25 mm后,風(fēng)化程度驟增;石門山砂巖隨深度增加、風(fēng)化程度變化比較復(fù)雜。

        確定兩種或多種組分(包括出現(xiàn)基質(zhì)和膠結(jié)物)時的分界灰度值,是本項(xiàng)研究的基礎(chǔ)問題,目前還沒有很好的解決方法;使用深度學(xué)習(xí)解決這一問題,聯(lián)合使用灰度分布特征、不同組分的形態(tài)特征、深度學(xué)習(xí)的泛化能力,可能是一種比較好的解決方法。

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