CT扫描图像的优化处理

通过对剪切作用下不同工况、不同阶段的加锚节理试件进行CT扫描。由于此次扫描试验选取的扫描厚度和层间距过密,得到的CT图片较多,因此从中选取比较经典的层面CT图像。

图3.29为扫描后的部分CT扫描图片,从图中可以看出,各部分的颜色变化比较明显,就整个扫描面而言,图像面积占比最高的灰色区域是节理试件自身;在图像中心位置处的白色部分为锚固节理试件的锚杆;图像中的黑色区域则为施加剪切作用后节理试件内部出现的裂隙及破碎部分。但由于扫描仪的精度以及扫描过程中其他物质的影响,图片中存在伪影和杂质,例如,原本为圆筋的锚杆在图3.29的图像中呈现出椭圆形,如果利用这类图直接进行三维重构,发生形变后的圆筋重构的结果如图3.30所示,从图中虽然能看出锚杆的形变,但是图像太过抽象,与实际相差较大。伪影和杂质将会影响后期图像中的相关数据(如灰度值、阈值)的提取和三维重构图像与实际物体的相似度,因此,利用图像处理技术对原始CT扫描图像进行处理变得很有必要。

图3.29　部分CT扫描图像

图3.30　利用原始CT图像三维重构出的锚杆

图像处理技术通俗地讲就是将原始的图像经过计算机软件处理得出满意的CT扫描图,使学者能够更加清晰直观地观察和研究物体内部演化。图像处理技术的本质是将原始的图像通过计算机软件进行转化,最终转化成数字矩阵,从而使原始图像能够被计算机定量识别,达到提取图像中相关研究信息的目的,实现宏观下清晰直观的目标。

目前,图像处理技术主要包括以下几个方面。

(1)图像增强(www.xing528.com)

图像增强的目的是改善图像的视觉效果。常用的图像增强技术有对比度处理、直方图修正、噪声处理、边缘增强、变换处理和伪彩色等。

(2)图像识别

图像识别是对图像进行特征抽取,然后根据图形的几何及纹理特征对图像进行分类,并对整个图像作结构上的分析。通常在识别前,要对图像进行预处理,包括滤除噪声和干扰、提高对比度、增强边缘等。

(3)图像分割

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

(4)图像描述

图像描述是图像识别和理解的必要前提。最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

处理图像最基本的方法是点处理方法,处理的对象是像素。主要用于图像的亮度调整、图像对比度的调整以及图像亮度的反置处理等。图像的组处理方法、处理范围比点处理大,对象是一组像素,因此,又称为“区处理或块处理”。组处理方法在图像上的应用:检测图像边缘并增强边缘、图像柔化和锐化、增加和减少图像随机噪声等。