专利名称：基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法
技术领域：
本发明基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，属于分析固体材料孔
隙结构的技术范畴，具体涉及一种基于显微CT图像分析固体材料孔隙结构的
方法。 '
背景技术：
在分析固体材料孔隙结构的现有技术中，主要有低温氮吸附法、压汞法和 传统的密度法三种。采用现有技术所测到的固体材料孔隙孔径都有一个范围的 限定，孔隙孔径的分布范围从纳米级到毫米级共6个数量级，现有的测量仪器 和测量方法均不能把所有的孔隙结构都测量到，所以采用不同方法所测到的固 体材料孔隙率是不同的，其大小是由测量仪器所能测到的孔径尺度范围决定 的。低温氮吸附法是通过液氮吸附测量固体材料的比表面积和孔隙率，可以计 算2nm 100nm的小孔和100nm 400nm的部分中孔径尺度下固体材料的孔 隙率;压汞法是通过测量不同外压下进入固体材料孔隙孔径中汞的量来计算相 应孔径尺度下固体材料的孔隙率，可以计算10nm 100nm的小孔和100nm 700nm的部分中孔径尺度下固体材料的孔隙率；传统的密度法是通过测量固 体材料的容重和比重来计算固体材料的孔隙率，但不能确定相应的孔径尺度， 更不能确定固体材料的孔隙率随孔隙孔径的变化规律。而且现有的这三种技术 均是破坏性检测，测试后的固体材料只能废弃。
CT (ComputedTomography)是计算机断层扫描的简称，属于无损检测的 技术范畴，显微CT主要由X射线成像系统和计算机系统两部分组成。显微 CT扫描时，由X射线成像系统中的微焦点X光机产生X射线并垂直透过被测试物体，衰减后的X射线被探测器所采集，通过模数转换，在监视器上显 示扫描后所获得的图像；由计算机系统对扫描得到的CT图像进行重建，生成 高密度分辨率的横截面图像。根据CT扫描的不同精度，可以分辨纳米到毫米 各种孔径尺度下的固体材料。
综上所述，在目前固体材料孔隙结构的现有技术中，不能分辨微米级以上 大孔径尺度条件下固体材料的孔隙率；显微CT虽然可以分辨固体材料纳米到 毫米各种孔径尺度下的孔径，却没有计算其孔隙孔径和孔隙率的方法。必须寻 求基于显微CT各种孔径尺度下固体材料孔隙率的计算方法。
发明内容
本发明基于显微图像分析固体材料的孔隙结构，目的在于克服现有技术的 不足和缺陷，解决现有技术中无法解决的问题，根据CT具有能够无损探测固 体材料的内部结构和生成高密度分辨率的横截面图像的特点，提供一种基于显 微CT扫描，通过对显微CT单张横截面图像和显微CT图像序列进行数字图 像处理和三维重构，计算固体材料各种孔径尺度下的孔隙孔径和孔隙率。
本发明基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，其特征在于是一种基 于显微CT图像分析固体材料孔隙结构的方法，具体而言是一种采用显微CT 扫描、数字图像处理和三维重构三者相结合的方式定量分析固体材料金属、非 金属、煤和岩石孔隙结构的方法，.其具体的步骤为
I 、由显微CT试验系统的X射线成像系统扫描得到固体材料的一系列冠 状面图像；
II 、通过显微CT计算机系统的滤波和重建，生成固体材料的数百或数千 张横截面图像； ，
III、对显微CT扫描得到的CT单张横截面图像使用计算机语言进行数字 图像处理，是对显微CT扫描得到的CT单张横截面图像进行读取、剪取、二 值化和压縮处i， 二值化是对显微CT图像进行阈值分割，灰度值为0时，表示该像素点为孔隙；灰度值不为0时，表示该像素点为材料中的固体成分，压 缩是将一幅MxM像素的CT图像压縮成M/XxM/X像素的新图像，压縮后像 素的尺寸增加X倍，以像素的大小作为材料的孔隙孔径；
IV、 以图像的像素大小作为孔径尺度，计算基于显微CT单张图像的固体
材料孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律，固体材料孔隙率0>是根据 显微CT图像中固体材料部分灰度值为0的像素点个数No和所有像素点个数 N来计算的，即--&><100%;
V、 选取多张数字图像处理后的CT单张图像，生成CT图像序列，并用 可视化重构算法中的体绘制算法对其进行三维重构，生成固体材料的三维数字 图像，三维重构是对数字图像处理后的CT图像读取、生成三维数据集、图像 预处理、灰度插值和三维可视化，使用计算机语言读取数字图像处理后的CT 单张横截面图像，排列生成CT图像序列和三维数据集，在图像预处理的过程 中，由于CT图像的孔隙率是以图像的灰度等级为基础，所以不对图像进行灰 度直方图均衡化、图像锐化和彩色处理步骤，只对图像进行插值和图像平滑， CT单张图像层与层之间的距离是一个像素，层间距较小，采用灰度插值算法， 计算式如下
A +丄
式中x，y，z为CT图像的三坐标轴；V (x，y，z)为CT图像在(x，y,z)处的 灰度值；i=l， 2， ...，K; K为读取的CT图像层数，图像平滑采用gaussian滤 子，三维可视化采用可视化重构体绘制算法中的光线投射法，通过计算所有体 素对光线的作用得到二维投影图像，以显示固体材料的孔隙结构；
VI、 计算基于CT图像序列的固体材料孔隙孔径、孔隙 及其二者之间的 变化规律。上述的基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，其特征在于所述的 固体材料孔隙孔径尺度为纳米级到毫米级，根据不同测量精度的显微CT所能 分辨的最小孔径尺度，能够分析固体材料孔隙孔径尺度为5 7个数量级。
本发明基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法与现有的固体材料孔
隙结构测试技术相比较，具有以下突出的实质性特点和显著的效果
1、 基于显微CT图像，可以计算各种孔径尺度下固体材料的孔隙率。根 据不同测量精度的显微CT所能分辨的最小孔径尺度，能够分析固体材料孔隙 孔径尺度从纳米级到毫米级的所有孔隙结构。
2、 基于显微CT单张图像，对其进行数字图像处理，可以计算固体材料 的孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律。
3、 基于显微CT图像序列，对其进行三维重构，可以计算固体材料的孔 隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律。
4、 本发明广泛用于金属、非金属材料、煤和岩石等固体材料在各种孔径 尺度下孔隙结构的技术分析。
以实验室的显微CT为例，该显微CT可以分辨的固体材料最小孔径为
lpm，对煤系地层中的泥岩进行显微CT扫描。
图1为对泥岩进行显微CT扫描得到的CT单张横截面图像。
图2为图1所示显微CT单张横截面图像的数字图像处理过程。
图中图2 (a)是对显微CT单张图像剪取统计区域的图像；图2 (b)
是对图2 (a) 二值化后的图像。
图3为基于CT单张图像泥岩的孔隙率随孔隙孔径的变化曲线。
图中O代表泥岩的孔隙率；P代表泥岩的孔隙孔径。
图4为三维重建后生成的泥岩三维数字图像，大小为200x200x200，即
800万像素。图5为基于CT图像序列泥岩的孔隙率随孔隙孔径的变化曲线。 图中O代表泥岩的孔隙率；P代表泥岩的孔隙孔径。
具体实施例方式
以下结合附图对本发明作进一步的说明。
实施方式l:
由显微CT的X射线成像系统对泥岩进行扫描，计算机系统对扫描得到的 CT图像进行重建，生成CT单张横截面图像，基于显微CT图像进行数字图 像处理和三维重构，目的是计算泥岩的孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化 规律。计算过程为
I 、显微CT单张横截面图像的获取。显微CT单张图像来自显微CT试 验系统，图1为随机抽取的一张横截面图像，bmp位图格式，图像类型为索 引图像，图像大小为2001x2001像素，每个像素位数为8位，灰度范围为0 255，每个像素的大小为1.26pm,即孔隙孔径为1.26pm。图中黑色点表示物 质密度较低，白色点表示物质密度较高，由黑到白表示物质密度的变化。
II、 显微CT单张横截面图像的数字图像处理。使用Matlab语言读取CT 单张图像，图2为CT单张图像的数字图像处理过程，图2(a)是对显微CT 图像进行剪取，尽可能大地生成泥岩部分统计区域；图2 (b)是对图2 (a) 的统计区域进行二值化处S，生成的二值化图像。二值化是对显微CT图像进 行阈值分割，灰度值为0时，表示该像素点为孔隙；灰度值不为0时，表示该
像素点为泥岩中的固体成分。
III、 显微CT单张横截面图像的压縮。压縮是根据固体材料的孔隙率是相
对于一定尺度的孔隙孔径而言的，对CT单张图像进行压缩，将一幅MxM像素 的图像压縮成M/XxM^像素的新图像，压缩后像素的尺寸增加X倍，以像素 的大小作为材料的孔隙孔径。CT单张图像的压縮算法为在X轴方向上依次保 留原图像的奇数行，在Y轴方向上依次保留原图像的奇数列，保留下的奇数行像的像素大小将增加一倍。 依次循环便可生成不同分辨率的图像。
IV、 基于显微CT单张图像，计算泥岩的孔隙孔径和孔隙率。固体材料的 孔隙率O是根据显微CT图像中固体材料部分灰度值为O的像素点个数Nc和所 有像素点个数N来计算的，既0 = ^x100%。图3为基于显微CT单张横截面图
像泥岩的孔隙率O随孔隙孔径T的变化规律。
V、 显微CT图像的三维重构。三维重构的步骤主要为CT图像的读取、 生成三维数据集、图像预处理和三维可视化等。
使用Matlab语言读取数字图像处理后的CT单张横截面图像，排列生成 CT图像序列和三维数据集。
在图像预处理的过程中，由于CT.图像的孔隙率是以图像的灰度等级为基 础，所以不对图像进行灰度直方图均衡化、图像锐化和彩色处理步骤，只对图 像进行插值和图像平滑，CT单张图像层与层之间的距离是一个像素，在此为 1.26pm，层间距较小，采用灰度插值算法，计算式如下
式中x,y，z为CT图像的三坐标轴；V (x,y，z)为CT图像在(x,y，z)处的 灰度值；i-l， 2, ...，K; K为读取的CT图像层数。图像平滑采用g肌ssian滤 子。
三维可视化采用可视化重构体绘制算法中的光线投射法，通过计算所有体 素对光线的作用得到二维投影图像，以显示泥岩的孔隙结构。图4为三维重构 的尺寸为200x200x200,即800万像素的三维数字图像。
VI、基于显微CT图像序列，计算泥岩的孔隙孔径和孔隙率。采用上述的
CT图像压縮算法和三维重构算法，对其进行压縮和三维重构，生成泥岩的三维数字图像。根据泥岩的三维数字图像，仍以灰度值o为作为孔隙，其它值为
固体成分，统计立方体中灰度值为O的像素点个数No和所有像素点个数N，确 定泥岩三维数字图像的孔隙率，并确定其孔隙孔径和孔隙率之间的变化关系。 图5为基于CT图像序列孔隙率0随孔隙孔径P的变化规律。对于任何熟悉本技 术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化和替换，都 应该涵盖在本发明的保护范围之内。
实施方式2:由显微CT的X射线成像系统对固体材料煤进行扫描，对煤 的孔隙结构分析，孔径尺度在0.8pm 7nm范围内，孔隙率在22% 4%范围 内呈负指数规律递减。其它同实施方式l。
实施方式3:由显微CT的X射线成像系统对固体材料砂岩进行扫描， 对砂岩的孔隙结构分析，孔径尺度在0.4nm 4pim范围内，孔隙率在2% 14% 范围内呈负指数规律递减。其它同实施方式l。
权利要求
1、基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，其特征在于是一种基于显微CT图像分析固体材料孔隙结构的方法，具体而言是一种采用显微CT扫描、数字图像处理和三维重构三者相结合的方式定量分析固体材料金属、非金属、煤和岩石孔隙结构的方法，其具体的步骤为I、由显微CT试验系统的X射线成像系统扫描得到固体材料的一系列冠状面图像；II、通过显微CT计算机系统的滤波和重建，生成固体材料的数百或数千张横截面图像；III、对显微CT扫描得到的CT单张横截面图像使用计算机语言进行数字图像处理，是对显微CT扫描得到的CT单张横截面图像进行读取、剪取、二值化和压缩处理，二值化是对显微CT图像进行阈值分割，灰度值为0时，表示该像素点为孔隙；灰度值不为0时，表示该像素点为材料中的固体成分，压缩是将一幅M×M像素的CT图像压缩成M/X×M/X像素的新图像，压缩后像素的尺寸增加X倍，以像素的大小作为材料的孔隙孔径；IV、以图像的像素大小作为孔径尺度，计算基于显微CT单张图像的固体材料孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律，固体材料孔隙率Φ是根据显微CT图像中固体材料部分灰度值为0的像素点个数N0和所有像素点个数N来计算的，即<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>φ</mi><mo>=</mo><mfrac> <msub><mi>N</mi><mn>0</mn> </msub> <mi>N</mi></mfrac><mo>×</mo><mn>100</mn><mo>%</mo><mo>;</mo> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2009100752640002C1.tif" wi="27" he="9" top= "198" left = "40" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>V、选取多张数字图像处理后的CT单张图像，生成CT图像序列，并用可视化重构算法中的体绘制算法对其进行三维重构，生成固体材料的三维数字图像，三维重构是对数字图像处理后的CT图像读取、生成三维数据集、图像预处理、灰度插值和三维可视化，使用计算机语言读取数字图像处理后的CT单张横截面图像，排列生成CT图像序列和三维数据集，在图像预处理的过程中，由于CT图像的孔隙率是以图像的灰度等级为基础，所以不对图像进行灰度直方图均衡化、图像锐化和彩色处理步骤，只对图像进行插值和图像平滑，CT单张图像层与层之间的距离是一个像素，层间距较小，采用灰度插值算法，计算式如下<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>V</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <msub><mi>z</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mo>[</mo><mi>V</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <msub><mi>z</mi><mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>V</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <msub><mi>z</mi><mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>]</mo><mo>*</mo><mi>i</mi> </mrow> <mrow><mi>K</mi><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow></mfrac><mo>+</mo><mi>V</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <msub><mi>z</mi><mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math></maths>式中x，y，z为CT图像的三坐标轴；V(x，y，z)为CT图像在(x，y，z)处的灰度值；i＝1，2，…，K；K为读取的CT图像层数，图像平滑采用gaussian滤子，三维可视化采用可视化重构体绘制算法中的光线投射法，通过计算所有体素对光线的作用得到二维投影图像，以显示固体材料的孔隙结构；VI、计算基于CT图像序列的固体材料孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律。
2、按照权利要求1所述的基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，其 特征在于所述的固体材料孔隙孔径尺度为纳米级到毫米级，根据不同测量精 度的显微CT所能分辨的最小孔径尺度，能够分析固体材料孔隙孔径尺度为5~7-个数量级。
全文摘要
一种基于显微图像分析固体材料孔隙结构的方法，属于分析固体材料孔隙结构技术领域，其特征在于由显微CT扫描得到固体材料的CT单张横截面图像，使用计算机语言对其进行数字图像处理，以图像的像素大小作为孔径尺度，计算基于显微CT单张图像的固体材料孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律；选取多张数字图像处理后的CT单张图像，生成CT图像序列，并用可视化重构算法中的体绘制算法对其进行三维重构，生成固体材料的三维数字图像，计算基于CT图像序列的固体材料孔隙孔径、孔隙率及其二者之间的变化规律。广泛应用于固体材料各种孔径尺度下的孔隙孔径和孔隙率的分析计算。
文档编号G01N15/08GK101639434SQ20091007526
公开日2010年2月3日 申请日期2009年8月27日 优先权日2009年8月27日
发明者康天合, 李义宝, 杨永康, 柴肇云, 东 王 申请人:太原理工大学