灰度处理方法在CT图像中的应用优化

(1)灰度图像

利用灰度处理手段能够提高原始的CT扫描图像对比度,将处理前的图像的重要信息凸现出来,从而实现原始图像中研究所需信息更加容易辨别和提取。但是该方法可能将图像中的其他重要信息屏蔽掉,因此要选择相对合适的灰度值进行灰度化。目前灰度值的取值方法有4种,分别为分量法、最大值法、平均值法和加权平均法。

图3.29中的CT扫描图经过灰度化处理后如图3.31所示,即CT图像的灰度图像。在灰度图中,图像的每一个像素点只有一个颜色分量,这个颜色分量的取值同样也与每个像素的表示数据位数有关,本节中图像的像素表示的数据位数为8位,则颜色分量取值为0～255,共256级灰度。每张图都由大量像素点组成,每个像素点都有不同的颜色分量,因此整体图像才展现出颜色深浅的变化。

图3.31　CT图像的灰度图像

(2)灰度直方图

灰度直方图为统计CT图像中不同灰度值出现的频率,能够表示图像中灰度值的分布规律,实现对CT图像灰度值的定量分析,由于灰度图像的一个像素点只有一个灰度值,因此灰度直方图可以用作研究各灰度值在整体图像中所占的面积,进而研究内部结构相互演化。

图3.32(b)为图3.32(a)中的CT图像上虚线的灰度分布,可以看出,图中白色区域的像素点的灰度值偏大,最大为255,且集中在图像中部位置,即此处对应的是加锚节理试件中的锚杆;图3.32(b)中大部分像素的灰度值都集中在45～132,即这部分像素对应的是加锚节理试件中的上下盘部分;低于30的部分,图像中的颜色变深,即对应的是加锚节理试件在受到剪切作用后出现的裂隙部分。而图3.32(c)为图3.32(a)整体图像的灰度直方图,横坐标代表的是整个CT图像所出现的灰度值,纵坐标代表的是整个图像中各灰度值出现的频率(即出现的次数)。结合图3.32(b)和图3.32(c)研究可得:整体图像中灰度值较小时所表征的是节理试件中裂隙出现的面积,其密度最小;灰度值较大时所表征的是节理试件中锚杆的面积,其密度最大;其他灰度值比较集中的部分为密实基体部分,通过研究灰度值比较集中部分的图像面积就能得出节理试件在剪切作用下的破裂演化情况。(www.xing528.com)

图3.32　灰度分布曲线与直方图

(3)CT图像去噪

通过CT扫描而获得的图像势必会受到噪声干扰,得到含噪图像。但使用此类CT扫描图像可能影响图像中关键信息的拾取和分析,因此,对图像去噪很有必要。本节采用的是中值滤波法进行去噪。其基本原理是把数字图像中一点的值用该点所在区域各点值的中值代换,其主要功能是让该点所在区域里灰度值相差较大的像素改取与该区域的像素值接近的值,从而可以消除区域内灰度值变化较大的噪声点。中值滤波器不仅能够去除噪声还能够保护图像边缘,以求达到满意的还原效果。

通过对图3.33中的3幅图片进行对比,在原始图像中加入高斯噪声后图像呈现为图3.33(b),然后利用中值滤波的方法对其进行去噪处理,得到图3.33(c),对比两幅图可以看出中值滤波的去噪效果,再对比图3.33(a)和图3.33(c)两张图,去噪后的图像更加清晰直观,使原始图像中的试件部分的颜色变化跨度变小。

图3.33　中值滤波后的图像与原图对比