基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究.pdf

第35卷 第4期 2018年12月 爆 破 BLASTING Vol. 35 No. 4  Dec. 2018 doi10. 3963／ j. issn. 1001 －487X. 2018. 04. 023 基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究* 杨仕教 1，2， 彭贯军1，2， 朱忠华1，2， 蒲成志1，2， 王富林1，2， 郑建礼2， 胡光球2 （1.南华大学核资源工程学院， 衡阳421001；2.广东锡源爆破科技股份有限公司， 惠州516000） 摘 要 在岩块图像分析识别前的预处理工作中， 为了平滑岩块图像本身的局部噪点并保护岩块图像的目 标区域， 对岩块图像二值化分割进行了研究。提出利用ImagePy进行露天爆堆黏连岩块图像预处理的分析方 法， 明确了露天爆破现场图片采集要点和对小岩块区域变异系数考虑的方式， 开发了基于ImagePy的双边滤波 器插件， 选定（30，11，11） 三参数进行双边滤波分析。实例分析证明本方法对露天爆堆岩块图片处理能得到良 好的二值化分割效果， 同时证明开源图像处理框架ImagePy在爆堆岩块图像预处理具有较好的可行性。 关键词 岩块；双边滤波；图像分割；二值化 中图分类号 TD804 文献标识码 A 文章编号 1001 －487X（2018）04 －0129 －07 Rock Fragmentations Image Binarization and Segmentation Based on ImagePy Tool YANG Shi-jiao1， 2， PENG Guan-jun1， 2， ZHU Zhong-hua1， 2， PU Cheng-zhi1， 2， WANG Fu-lin1， 2， ZHENG Jian-li2，HU Guang-qiu2 （1. Nuclear Resource Engineering College，University of South China，Hengyang 421001，China； 2. Guangdong Xiyuan Blasting Technology Co Ltd，Huizhou 516000，China） Abstract In the pretreatment work before the image analysis and identification of rock blocks，in order to smooth the local noise of the rock image and protect the target area in the rock image，the binarization segmentation is con- ducted on the rock image. ImagePy is used as the image preprocessing analysis of opencast explosion bonded rock fragmentations，and the main points of image collection in open blasting pile and the way to consider the regional variation coefficient of small rock masses are defined. The bilateral filter plug-in based on ImagePy is developed. Three parameters（30，11，11）is selected for bilateral filtering analysis. The example analysis shows that this can achieve favourablebinarization segmentation effect on the image processing of open-pit explosive rock blocks，and it also proves that the open-source image processing framework ImagePy has good feasibility in image pretreatment of blasting rock fragmentations. Key words rock fragmentations；bilateral filtering；image segmentation；binarization 收稿日期2018 －06 －08 作者简介杨仕教（1964 －） ， 男， 湖南浏阳市人， 南华大学教授， 主要 从事矿山工程地质和灾害预测及岩土工程可靠性等方面 的研究， （E-mail）cutel088＠ sina. com。 通讯作者朱忠华（1981 －） ， 男， 湖南资兴市人， 博士， 从事数字矿山 技术研究工作， （E-mail）zzhnihao545＠126. com。 基金项目国家自然科学基金项目“水-力耦合作用下卸荷诱导的裂 隙体破断实验与灾变机理研究”资助（No. 51704168） ； 2017湖南省教育厅科研项目“自然崩落法一体化放矿优 化控制与管理系统研制” 资助（No.17C1372） ； 广东锡源爆 破科技股份有限公司“大规模土石方爆破微差间隔时间 的群集拟生态智能优化模型” 项目资助 图像处理技术可以间接的对各种尺度的目标对 象进行测量工作， 在越来越多的领域发挥了重要作 用， 图像处理技术结合其他学科进行边缘交叉研究 是当今的前沿热点。露天环境爆堆岩块的测量分析 可以使用图像处理技术进行间接测量。 吴亮等分析得出了矿山爆破有两项工作需要图 像分析。首先是爆破块度的统计， 其次是爆破前实 际的地质图片［ 1］。但在矿山爆破岩块图像自动化、 万方数据 智能化处理方面与国外还存在差距［ 1］。刘春开发 的CIAS系统， 其裂隙图像预处理工作， 由Photoshop 图像处理软件完成，Photoshop软件高度集成， 用户 容易操作， 但是对露天光照环境取得的图像进行预 处理效果不佳， 也不能自由开发所需的图像预处理 功能和算法［ 2］。史秀志等对比了几种矿岩爆破图 像二值化分割技术［ 3］， 其二值化分割的图像效果还 需进一步结合其他方法改进。荆永滨等根据获得的 岩块二维图像， 进一步分析估算爆堆块度的三维集 几何参数［ 4］， 但是没有对岩块二维图像预处理方法 进行深入分析。璩世杰等开发的爆堆矿岩块度分布 的计算机图像自动处理系统， 对较为复杂的岩块图 像二值化处理效果较好， 但是仍需在Photoshop软件 进行图像预处理和比例尺标定［ 5，6］。因此， 国内缺 乏可编程的便捷的块度图像处理软件。 矿山爆破相关的矿岩块度图像处理软件， 国外 较为领先。国外商业化的矿岩爆堆图像块度处理软 件， 如Split Engineering公司的Split-Desktop Software 提供从爆破到磨碎的碎块全过程测量管理以提升矿 山利润， 软件品类和功能较为全面。WipWare公司 的WipWare软件， 可以基于IOS的平板在野外处理 现场图像， 并有GIS功能， 可以用无人机来处理爆堆 图片。 综上所述， 针对露天岩块光照不均、 表面纹理复 杂， 对其进行二值化分割比较困难的问题， 提出基于 轻量级开源图像处理框架ImagePy进行岩块图像预 处理来二值化分割， 以插件的形式为ImagePy增添 双波滤波器的新功能， 解决了露天环境复杂条件的 干扰， 得到准确的图像分割图， 并能以三维可视化进 行效果展示， 验证了ImagePy工具对露天岩块图像 一体化处理的可行性。 1 ImagePy插件式架构 ImagePy是一个可扩展的框架， 可以接入图像 处理函数， 并对这些函数进行管理， 提供交互和图像 的展示功能。主界面作为功能的入口， 图像展示窗 口作为输出。而其他的各种处理过程都作为插件， 在启动时， 被加载器解析为工具， 菜单或组件。映射 成主界面的菜单栏， 工具栏以及桌面组件［ 7］。 针对复杂露天光照环境采集的岩块图像， 可以 基于python强大的图像处理库， 编写需要的图像处 理函数， 解决具体的问题。而ImagePy强大的界面 管理和交互功能， 可以方便工程技术人员使用。并 且有利于开发人员开发插件，ImagePy架起了图像 处理功能到图像处理产品之间的桥梁， 解决了功能 到产品中间需要进行的大量架构与交互的问题［ 7］。 1. 1 界面模式 ImagePy界面有全屏、 独立窗口及导航栏三种 模式， 如图1所示。全屏模式界面分为标题栏， 菜单 栏， 工具栏， 图像窗口， 组件栏， 状态栏几部分。不同 模式之间可以进行风格切换。 图1 界面模式 Fig. 1 Pattern of interface 导航栏中红框选中区域就是图1（a）中大图显 示区域。 1. 2 插件拓展 扩展ImagePy的形式有 增加菜单项Menus， 增 加工具Tools， 增加桌面部件Widgets。编写独立的 功能脚本， 放置到特定的位置， 然后启动时由Loader 加载， 就能解析成对应界面位置的插件［ 7］。只需要 指明参数以及对应的交互方式，ImagePy参数对话 框自动生成器即可生成所支持的各种参数类型。参 数交互类型如图2所示。 利用ImagePy便捷的插件拓展能力， 可以在原 软件框架上进行二次开发， 添加双边滤波器功能。 该滤波器有3个输入参数， 通过调整输入参数， 可以 对需处理的图像进行动态调整。双边滤波参数对话 框如图3所示。 为保证全文逻辑统一， 下节结合数字图像处理 理论对数字图像预处理方法进行说明。 031爆 破 2018年12月 万方数据 图2 参数交互类型 Fig. 2 Parameters type of interaction 图3 双边滤波参数对话框 Fig. 3 Bilateral filtering parameters dialog box 2 图像预处理方法 通过ImagePy二次开发插件很容易解决孤立岩 块的数字图像的二值化操作， 二值化操作结果如图 4所示。而实际爆破后爆堆的岩块是紧密相连、 相 互重叠覆盖的堆积体， 如图5所示。对于这样黏连 的岩块图像， 相连岩块分割较为复杂。为了得到黏 连重叠岩块的二值图， 结合数字图像处理理论， 进行 下列操作。 图4 孤立岩块图像处理 Fig. 4 Image process of isolated rock fragmentations 2. 1 灰度变换 在岩块数字图像中， 可以利用灰度值的不同区 分目标岩块和背景。从彩色空间到灰度空间有多种 算法， 将灰度空间的线性亮度计算为彩色空间三个 线性强度值R（红色） 、G（绿色） 、B（蓝色）的加权 和， 权重系数如式（1） 所示 Y ＝ 0. 2126R ＋ 0. 7152G ＋ 0. 07B（1） 这三个特定系数典型的表示了人类对光线的强 度（ 亮度） 感知情况。人类视觉对绿色最为敏感， 因 此这个系数值（0. 7152）最大， 对蓝色最不敏感， 因 此这个系数（0. 0722） 最小［ 8］。灰度变换结果如图 5 所示。 图5 黏连岩块图像处理 Fig. 5 Image process of adhesion rock fragmentations 2. 2 双边滤波器 双边滤波在保持其边缘的同时平滑输入图像。 每个像素被其邻域的加权平均值替换。每个邻域被 远像素的空间分量惩罚加权， 而不同强度像素的距 离分量也惩罚加权。这两个分量的组合确保只有附 近相似的像素对最终结果作出贡献。显示的权重适 用于中心像素（箭头下） ，双边滤波示意图如图6 所示［ 9］。 图6 双边滤波示意图 Fig. 6 Bilateral filtering schematic 双边滤波器将输入图像（A）转换为平滑版 （B） 。它去除了大部分纹理、 噪声和细节， 但保留了 大而锐利的边缘而不模糊。ImagePy工具内使用二 次开发的双边滤波器， 输入参数（30，11，11）得到黏 连岩块的双边滤波结果， 如图7所示。 2. 3 自适应阈值化 阈值化通过将强度值高于阈值的所有像素设置 为前景值， 并将所有剩余像素设置为背景值来分割 图像。传统阈值算子对所有像素使用全局阈值， 而 自适应阈值则在图像上动态地改变阈值， 从而可以 适应图像中改变的照明条件， 例如， 那些由于强照明 131第35卷 第4期 杨仕教， 彭贯军， 朱忠华， 等 基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究 万方数据 梯度或阴影而发生的照明差异［ 10］。 图7 黏连岩块双边滤波结果图 Fig. 7 Bilateral filtering results image of adhesion rock fragmentations 黏连的岩块图像如图5（a） ， 对其阈值化处理 时， 首先灰度变换得到其灰度图像如图5（b） ， 在灰 度图上， 运用二次开发的双边滤波器进行平滑处理， 平滑结果如图7所示， 从而全局上平滑了图像噪点， 又保护了岩块边缘不被破坏。对图7使用自适应阈 值化功能，ImagePy的自适应阈值参数对话框中选 定（31，3） 参数进行图像自适应阈值处理， 得到的黏 连岩块自适应阈值化结果如图8所示。 图8 黏连岩块自适应阈值化结果图 Fig. 8 Adaptive thresholding results image of adhesion rock fragmentations 2. 4 二值图形态学运算 图像处理中形态学运算是图像与其中形状或形 态特征元素集合的相关运算。由于纹理和图像噪声 等原因， 二值图像通常包含大量杂点， 表现为白色岩 块背景中有黑色杂点， 黑色分割边缘中存在白色杂 点， 见图9。这些杂点通常是不需要的， 其存在会影 响最终的分析和统计， 因此在岩块识别分析前必须 去除图像中的杂点。开运算是一种常用去杂点方 法，可以有效地去除图像中小于结构元素的杂 点［ 11］， 定义如下 A ⊙ B ＝（AΘB）⊕ B（2） 形态学运算中的开运算分为腐蚀和膨胀两个步 骤。开运算通过腐蚀， 将图像中宽度小于2r的元素 全部清除。而大于2r的元素留下， 经过膨胀操作 后， 大于2r的元素能还原到原来大小， 而原来小于 2r的元素没有残留而不能膨胀还原。 假设A为岩块，B为腐蚀结构元素， 这里B结构 元素边长为2r的正方形。B＾表示B集合的反射，A 被B腐蚀在集合论里的定义为［ 11］ AΘB ＝｛z ｜（B＾）z ∩ A ＝ B｝（3） 在文中， 结构元素均为中心对称， 因此B＾ ＝ B， 上式可以改写为 AΘB ＝｛z ｜（B）z ∩ A ＝ B｝（4） 式（3）从直观上可以这样理解 将B的中心移 到z点时， 如果B与A有交集， 则z点设为黑色。通 过腐蚀， 岩块A向内收缩了r。腐蚀操作后， 除了独 立的噪点被消除外， 岩块边缘也受腐蚀。因此需要 通过膨胀来弥补这种情况。 膨胀在集合论中的定义为［ 11］ A ⊕ B ＝｛z ｜（B）z ∩ A ≠ φ｝（5） 使用结构元素B对岩块A的闭运算表示为A B， 定义如下［ 11］ AB ＝（A ⊕ B） ΘB （6） 经过反复调整结构算子的边长参数2r， 形态学 运算过滤后得到了黏连岩块形态学运算结果， 如图 9所示。 图9 黏连岩块形态学运算结果图 Fig. 9 Morphological operations results image of adhesion rock fragmentations 2. 5 分水岭算法 分水岭算法通过选取特征种子点， 对包含种子 点的各个岩块区域的灰度值及其灰度变化梯度进行 流域标记［ 12］。通过种子迭代寻找到高低灰度间的 山脊线般的分割线， 将分割线两端的低灰度区域分 割成不同的流域， 即不同的岩块区域。 由于初步二值化后， 部分岩块黏连成团， 进一步 的识别中， 系统会将多个岩块团识别为一个岩块或 者一个岩块识别为多个岩块， 因此必须对这种分割 进行修正。通过分水岭算法对岩块区域进行过分割 和欠分割的修正， 得到了较好的分割效果。黏连岩 块分水岭算法结果如图10所示。 图10 黏连岩块分水岭算法结果图 Fig. 10 Watershed algorithm results image of adhesion rock fragmentations 231爆 破 2018年12月 万方数据 通过将原岩块灰度图进行双边滤波平滑， 过滤 了局部噪音， 保护了岩块边缘， 对平滑后的岩块图 像， 进行分水岭算法运算，得到了全局修正的分 割图。 3 实例分析 3. 1 现场图片采集要点 （1） 为了获得代表整个爆堆的样品图片， 除了 从爆破后的堆垛表面拍摄至少30张照片之外， 数据 收集时可在下面两种情况中各收集至少30张照片 以反映爆堆内部情况 爆堆岩块装载到一半时、 爆堆 岩块装载快结束时［ 13，14］。 （2） 指定固定点的位置拍摄图像样本， 该点应 便于得到整个爆破区域相关的碎裂岩块尺寸分布的 代表性图像。 （3） 为避免透视误差， 相机镜头相对于被采样 表面的角度应垂直放置。出于这个原因，直径为 24. 6 cm的一个球（篮球）被放置在照片中， 作为合 适的尺寸标注物来参考尺寸。 （4） 当露天条件具有足够均匀的照明以获得适 当的对比度和清晰度的图片时， 拍摄照片。为了避 免碎片重叠的错误， 在几个固定点对每个爆堆的不 同部分拍摄图像。 （5） 质量差的照片（ 如灰尘遮盖）以及通常不符 合标准的照片放弃不用。 照片由一台有效像素2432万的尼康D750数 码相机拍摄。对于拍摄的所有照片， 选定的不同 位置到相机的距离大致相同。拍摄的照片内包括超 过500个可见的岩块碎片， 露天采集的岩块原图如 图11所示。 3. 2 图像标定 ImagePy测量得到选定红色篮球标记物直径D （ 单位为像素个数piexls） ， 用篮球实际直径d（即 24. 6 cm） 除以D， 计算其比值K为d／ D， 即为实际岩 块尺寸和图像中岩块磁村之间对应换算比例。图像 二值化分割得到的岩块区域面积是用像素个数计量 的， 图中岩块区域面积与比值平方即K2相乘可得实 际岩块区域面积。ImagePy可以自动完成这个单位 过程转换。篮球标记物标定如图12所示。 图11 露天采集的岩块原图 Fig. 11 Rock fragmentations image collected in the open air 图12 篮球标记物标定图 Fig. 12 Basketball marker calibration 3. 3 分析结果 按照本文第2节的方法， 以图11为例， 进行图 像预处理， 并使用三维可视化效果展示。预处理结 果如图13所示。 图13 黏连岩块图像处理结果 Fig. 13 Image process results of adhesion rock fragmentations 肉眼直观评价， 该图分割效果较好， 否则可通过 ImagePy手动描画分割线， 提高局部分割结果准确 性。如果整体分割效果不佳， 需要将整张图片切割 成几块， 将分开的图中小块区域放大以利于精确分 331第35卷 第4期 杨仕教， 彭贯军， 朱忠华， 等 基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究 万方数据 割。对放大比例图测量后需再换算回到原来的比 例， 以得到精确的分割结果［ 15］。变异系数（ CV）指 标评价是否需要对小岩块区域放大图像进行分割 CV ＝ SD Mean （7） 式中SD是岩块尺寸标准偏差；Mean为岩块尺 寸均值。变异系数CV大， 则岩块尺寸差异大， 意味 着需要对小岩块区域靠近放大拍摄更多照片或者对 该区域的小岩块放大后进行分割， 变异系数CV越 大，获得岩块尺寸代表性平均值所需的图像就 越多［ 13］。 4 结语 （1） 通过对ImagePy框架进行拓展， 开发了基于 ImagePy的双边滤波插件， 明确了露天黏连岩块图像 预处理的分析方法和岩块图像采集要点， 处理后得到 了良好的二值化效果。证明开源图像处理框架Im- agePy拓展插件能够解决爆堆岩块图像预处理问题。 （2） 本流程通过多人人眼主观来评价图像处理 分析效果， 下一步需要结合多种粒径参数来量化评 价。后续研究中待扩大岩块图像采集规模， 构建专 家标记的公开岩块图像数据集， 以利于快速客观的 对分割效果进行评价。 参考文献（References） ［1］ 吴 亮， 鲁 帅， 许 锋， 等.矿岩爆破破碎机理、 块度 分布与测量技术研究动态［J］.金属矿山，2016（7） 47-53. ［1］ WU Liang，LU Shuai，XU Feng，et al. 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