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      柱狀巖心成像研究與實現(xiàn)

      2014-07-25 07:44:26王正勇何海波
      關(guān)鍵詞:柱狀畸變巖心

      唐 韜 ,王正勇 ,何海波 ,王 松

      (1.四川大學(xué) 電子信息學(xué)院 圖像信息研究所,四川 成都 610064;2.成都西圖科技有限公司,四川 成都 610064)

      巖心是油氣勘探開發(fā)研究工作中最關(guān)鍵、最直觀的信息,也是反復(fù)使用的實物資料,油田石油地質(zhì)分析數(shù)據(jù)和地球物理勘探的物理參數(shù)均來自于巖心[1]。肉眼觀察巖心表面容易忽略一些細節(jié),不易掌握巖心全部信息量,而且?guī)r心易風化和破損,因此,采集巖心圖像建立數(shù)據(jù)庫,對地質(zhì)石油部門是非常必要的一項工作。本文針對柱狀巖心成像進行研究,通過面陣CCD采集柱狀巖心外表面圖像,經(jīng)過全局光照校正和桶形校正預(yù)處理,采用最佳拼接線算法拼接融合,完成整個柱狀巖心表面圖像重建。

      1 全局光照校正

      物體顏色因投射光線顏色發(fā)生改變而隨著改變,在不同光線下CCD拍攝的圖像會有不同的色溫,而CCD不能像人眼一樣自動修正光線的改變,因此在進行圖像拼接融合之前,先進行圖像全局光照校正。

      首先采集一張標準的白色圖紙作為標樣,計算出固定區(qū)域內(nèi)R、G、B3 個分量之和nR、nG、nB, 然后將白色圖紙貼在柱狀巖心樣品旁一起采集,計算出此時圖片中白色圖紙某一區(qū)域內(nèi)R、G、B3個分量之和nFirstR、nFirstG、nFirstB;以nR、nG、nB作為定標標準,求出 3個通道增益系數(shù):

      然后根據(jù)計算出來的3個通道的增益數(shù),將柱狀巖心樣品圖像像素點各分量與增益系數(shù)的乘積作為光照校正的輸出,從而實現(xiàn)光照校正。

      2 圖像畸變校正算法

      本文采用的是面陣CCD,一方面因鏡頭等原因會造成圖像畸變;另一方面待成像的物體為柱面,不是平面物體,因此成像時,當相機聚焦到某一平面時,其他平面的目標映射到像平面時會發(fā)生畸變。這些畸變將影響圖像拼接,因此需恢復(fù)畸變后的各點在其柱面上的原始位置,即對畸變進行校正。

      本文采用網(wǎng)格模板校正法[2],基本思想是:通過在基準圖像中獲取一定的控制點和對應(yīng)畸變圖像的點來進行計算從而得到整個圖像的畸變映射關(guān)系,然后根據(jù)已得映射關(guān)系對圖像中所有像素點進行搬移,從而達到畸變校正的效果。

      首先根據(jù)模板獲得一幅基準柱狀巖心圖像和一幅畸變柱狀巖心圖像,令點(x,y)是畸變圖像中一點,點(u,v)是基準圖像中的對應(yīng)點,則(x,y)和(u,v)的對應(yīng)關(guān)系為:

      其中,aij、bij為多項式的系數(shù);n為多項式的次數(shù),本文取n=3。

      式(2)中的各待定系數(shù)可以利用L對控制點按最小二乘法原理來求得,即:

      使 εx、εy為最小的aij、bij即為求得的各待定系數(shù)。

      將選定控制點對代入式(2)、式(3)進行計算就可以得到多項式系數(shù),即得到了基準圖像和畸變圖像之間的映射關(guān)系,后面便根據(jù)此映射關(guān)系校正在同等條件下產(chǎn)生的畸變圖像。

      3 圖像自動拼接

      要完成360°外表面圖像采集,需采集多幅圖像然后再拼接。為此,固定CCD,運用單片機控制旋轉(zhuǎn)機構(gòu)從而使柱狀巖心旋轉(zhuǎn),每旋轉(zhuǎn)30°,采集一幅圖像并傳送到計算機,直到完成柱狀巖心360°表面圖像的采集。在圖像拼接過程中,首先用塊匹配法完成兩幅圖像的配準,再使用最佳拼接線算法完成兩幅圖像的拼接融合。

      3.1 塊匹配法

      本文采用全搜索塊匹配算法來實現(xiàn)兩幅圖像配準,由于柱面巖心每次順時針旋轉(zhuǎn)30°拍攝一次,可知搜索區(qū)域為前一張圖中心線下半部分和當前圖中心線上半部分,大大減小搜索的工作量。 若{xc(i,j)}和{xp(i+Δi,j+Δj)}分別表示當前圖像中選取的大小為n×n子塊的像素值和前一圖像搜索區(qū)域中待匹配子塊的像素值,基于最小均方誤差匹配準則的全搜索塊匹配算法就是在搜索區(qū)域里尋找滿足式(4)的(Δi,Δj),從而獲得位移矢量 V=(Δi,Δj)T,根據(jù)此位移矢量完成兩幅圖的配準。

      3.2 最佳拼接線算法

      當兩幅圖像配準完成后,接著采用最佳拼接縫法實現(xiàn)圖像融合。先計算出兩幅圖像對應(yīng)的重疊區(qū)域各點像素差,然后從重疊區(qū)域各行第一個像素點開始與上、下像素點比較。像素差最小的像素點作為此路線的節(jié)點,右移一列,重復(fù)此操作,直到完成最后一列的比較,計算出這條路線像素差之和。統(tǒng)計重疊區(qū)域中各路線像素差之和,像素差之和最小的路線即為最佳拼接線。找到最佳拼接線后,最佳拼接線上面的重疊區(qū)域部分取第一幅圖像在該區(qū)域的值,最佳拼接線下面的重疊區(qū)域取第二幅圖像在該區(qū)域的值,這樣即可完成兩幅圖像的拼接融合。兩幅圖像拼接融合流程圖如圖1所示。

      圖1 圖像拼接融合流程

      4 實驗結(jié)果

      為驗證巖心柱狀成像的有效性,本文用面陣CCD采集小直徑的柱狀巖心圖像進行拼接融合成像測試。每次采集完圖像后,巖心順時針旋轉(zhuǎn)30°,這樣重復(fù)12次,把整個巖心外表面采集完,然后將采集的圖像按采集先后順序標好號。對第1張圖和第2張圖進行全局光照校正和桶形校正,再采用塊匹配法配準后采用最佳拼接線算法融合得到一個結(jié)果圖。同樣對第3張圖先進行全局光照校正和桶形校正,與前面融合的結(jié)果圖進行塊匹配配準后采用最佳拼接線算法融合。后面9張圖像重復(fù)前面的操作后,生成最終結(jié)果圖,完整地展現(xiàn)了柱狀巖心的表面圖像。

      圖2為采集柱面巖心外表面圖像序列,圖3為拼接融合后的外表面結(jié)果圖。

      圖2 采集的柱面巖心外表面圖像序列

      圖3 拼接融合后的柱面巖心外表面全景圖

      本文實現(xiàn)了360°圓柱狀巖心外表面圖像采集及拼接融合,得到了柱狀巖心的360°全景圖,拼接融合效果較好,在石油勘測等工程上已得到應(yīng)用。但目前主要針對小直徑柱狀巖心的拼接融合,對較大直徑巖心的拼接融合,還需探索和實踐。

      [1]吳曉紅,徐強.巖心掃描成像系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].西南民族學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2002,28(1):102-105.

      [2]馮偉.圖像桶形畸變校正的研究與實現(xiàn)[D].北京:北方工業(yè)大學(xué),2011.

      [3]吳開興,段馬麗.新的桶形畸變的點陣樣板校正方法[J].計算機應(yīng)用,2012,32(4):1113-1115.

      [4]張顯全,唐振軍,盧江濤.基于線匹配的圖像拼接[J].計算機科學(xué),2005,32(1):221-223.

      [5]林婧.基于序列圖像的全景圖像拼接技術(shù)的研究[D].沈陽:沈陽理工大學(xué),2010.

      [6]朱廣征,沈振康.一種改進的完全搜索塊匹配算法[J].紅外與激光工程,2004,33(4):388-391.

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