摘要：针对在岩石变形试验的熔融图画处理中，图画的曝光不均、单个像素点灰度值反常和裂缝带来的切割噪声问题，本文提出了一种依据数学形态学中的腐蚀、胀大办法的自适应阈值切割算法，经过和大局阈值法和部分阈值法的比照试验可以看出，这种办法不只可以处理大局阈值切割法亮度散布不均的问题，也能处理部分闽值切割法(Bernsen算法)抗噪声功能差的问题，一起运算功率进步38.5倍(和Bernsen算法比较)。
在地幔中激烈变形的区域中存在半熔融岩石，经过变形对熔体散布作用的试验，可以研讨熔体及其散布关于地震速度，剪切粘度，电导率等物性的影响。使用试验研讨大变形对橄榄石集合体的流变性以及微结构的影响具有十分重要的含义，其间怎么对岩石切面图画进行剖析、图画处理以及数据核算是本试验在剖析进程中不行短少的要害进程。现在已有不少数字图画处理的理论和优异算法，可是短少关于本文中试验图画的针对性处理办法。
一个熔融图画处理的进程，需求几个根本进程：首要，对原图进行图画切割，辨认熔融物质并生成二值图，然后，对二值图进行去噪处理，去除噪声信息。有些图画还需求进行数据核算和制作熔融散布等值线。其间，图画切割是最要害的一步，直接影响图画处理的质量。咱们需求处理的熔融图画是灰度图，需求把黑色的熔融从灰色的布景中切割出来，并把它们别离变成白色和黑色以便于调查和核算。所以这一起也是一个二值化的进程。
因为需求处理的熔融图画较大，因而选用具有较高运算功率的阈值法对图画进行切割。阈值法的核算、算法简略，是图画切割中所广泛运用的办法之一，其首要分为：大局阈值法和部分阈值法。
1 大局阈值法
大局阈值法指的是依据整张图画的灰度直方图对图画求出最佳的切割阈值，接着整幅图经过同一个阈值(或许几个阈值)把一切的灰度值区分红不同的区间;部分阈值法是将原始图画分红多个子图画，再对每个子图画选用大局阈值法对其灰度值进行区分。阈值分隔的成果首要取决于对阈值的挑选。
大局阈值二值化法最重要的是从整幅图画中找到一个适宜的单一阈值，假定记为Thr。然后整个图画像素将被分红两部分：black和white。用公式标明如式(1)所示：
其间，Ig(x，y)为原始灰度图画在(x，y)点处的灰度值，Ib(x，y)为在二值化图画中对应该点的像素值。在灰度级为[0，1]规模的灰度图画中：black=0，white=0;在灰度级[0,255]规模的灰度图画中：black=0，white=0。
一般来说，大局阈值切割法首要适用于那些方针与布景可以彻底切割的灰度图画，即方针与布景在灰度直方图中成双峰散布，如图1所示为某一具有亮方针的灰度图画的一维灰度核算直方图，灰度级为[0，255]，其间Thr为最佳阈值。从图可知，[0，Thr]可区分为布景区域，(Thr，255]可区分为方针区域。
因为待处理图画往往会受不均匀光照等要素的影响，导致在整幅图画中方针与布景无法用单一阈值彻底分隔，那么大局阈值切割办法已不再适用，只能选用部分阈值切割算法进行处理。咱们对试验原图(图2)进行处理，试验图画巨细为5 600×4 258，选用大局阈值切割的成果如图3所示，阈值Thr=110。可以看到，本课题中的热压样本图画因为本来是相片的原因，图画曝光不均构成切割作用欠好。
2 部分阈值法
部分阈值切割法是依据部分区域来为每个像素点别离确认一个闽值，然后构造出对应整幅图画的一个阈值平面，记为Thr(x，y)。然后类似于大局阈值切割算法，使用阈值平面Thr(x，y)就可以主动的完结图画的二值化操作。部分阈值切割法的要害在于每一个阈值的选定。一般是取该窗口的平均值，这就导致在每一个窗口内依然呈现的是大局切割法的缺陷。为了处理这个问题，就呈现了部分自适应切割法。
Bernsen算法是一种典型的部分阈值算法，其根本思想是：对当时点(i，j)为中心的巨细为(2ω+1)×(2ω+1)(单位像素，下同)的窗口中一切像素的最大值Max与最小值Min两者的平均值T作为阈值Thr。因为Bernsen算法对每一个像素点都进行运算一次，因而在运算像素密度多的图画时的功率较低，而且因为阈值Thr取窗口内的最大值与最小值的均值，因而简略遭到噪声的影响，这种办法在算法上处理曝光度不均的图画理论上合理，可是也存在必定的局限性。
咱们选用Bernsen算法对试验原图(图2)进行处理，选用的窗口巨细为101×101，试验成果如图4所示，该算法比照大局阈值切割算法，优势在于可以平衡相片中因曝光不均而导致的亮度散布差异。但该算法在细节处理上呈现的问题较为显着，图画标明，该办法的抗噪功能较弱，因为试验原图中存在噪声，当噪声为单个白点时，以白点为中心，边长为102个像素的正方形区域内的切割作用较差。当噪声为白色裂缝、条带时，在白色裂缝周围也存在相应的二值化切割作用差的区域，因而在部分区域的切割作用不抱负。而且，该算法在鸿沟上的辨认、切割作用与白色裂缝周围的区域相同，使得本来为试验区布景的点因部分阈值所取窗口内包括灰度值反常高的原因而被辨认为熔融物质。除此之外，因为图画较大，而试验原图画的巨细是5 600×4 258，又因为本算法需求对每一个像素点进行运算一次，这意味着需求运算2 000万次以上的循环，实践运转成果标明，算法运算时刻为1 387.1 s。
3 依据形态学的自适应阈值切割算法
归纳部分阈值切割算法可以平衡相片中亮度散布不均的优势，针对其抗噪功能差、因窗口内存在反常值而降低切割作用的问题，本文依据熔融物质呈粒状、连通面积小的特色，提出了一种依据图画形态学中的腐蚀、胀大办法的自适应阈值切割算法。
形态学通常指生物学中对动植物的形状和成果进行处理的一个分支。数学形态学是依据形态学概念发展而来的、具有严厉数学理论基础的科学，在图画处理和模式辨认范畴得到了成功使用。不只可以作为抽取图画中区域形状特征，如鸿沟、骨骼和凸壳等，也常常用于图画的预处理和后处理，如：形态学滤波、细化和修剪等。
形态学图画剖析的根本进程：
1)提取所要描绘的物体的几许结构特征;
2)依据结构特征挑选相应的结构元素;
3)用选定的结构元对图画实施击中与否的形态学改换后，可以杰出原始图画的物体特征信息，然后可以便利提取信息。
本文提出的算法首要考虑先将原灰度图(图2)取反，界说适宜巨细、形状的胀大和腐蚀的运算模板(结构元)，别离对图画进行接连两次胀大与接连两次腐蚀，因而可以在保存试验大致布景的一起，消除熔融物质所对应的像素点，再将进行图画形态学运算前后的两张图进行相减、再取反，将相减取反后得到的图画选用大局切割算法，得到二值图(图5)。
如图5所示，图中的黑色像素点标明辨认生成熔融物质，其灰度值为0，白色的点标明非熔融物质，其值为1。整个算法的原理简略，经过形态学胀大与腐蚀的算法，使熔融物质邻近的布景区域掩盖熔融物质，再让原图减去新生成的图，即可去除布景，保存熔融物质。整个算法的长处在于：
1)可以平衡图画中全体的亮度散布差异;
2)消除因部分区域单个像素点灰度值反常带来的切割噪声;
3)消除了因白色裂缝周围构成的切割噪声;
4)运算功率高，在与进行依据Bernsen算法的部分切割算法相同装备的机器上，整个程序运转完的时刻一共为36.0 s;
5)消除了因窗口带来的鸿沟效应;
6)减少了辨认时在试验鸿沟上的噪声。
整个算法的缺陷：依然没能消除试验鸿沟上部分试验区布景的像素点被辨认为熔融物质的噪声状况，因而还需求对该图进行后续去除鸿沟噪声的处理。
4 定论
针对熔融图画中曝光度不均匀、噪声点多的问题，依据熔融物质呈粒状、连通面积小的特色，咱们提出了依据形态学的自适应阈值切割算法。经过比照三种不同的阈值切割法对熔融灰度图画的处理作用，可以发现该办法可以较完美地处理灰度图亮度不均对阈值切割法辨认进程中的影响，而且生成的二值图作用很好，到达试验要求。
