含伪影的光纤线包CT截面图像的二值化方法

本发明属于数字图像处理方法，具体涉及一种含伪影的光纤线包ct截面图像的二值化方法。

背景技术：

1、图像二值化技术是图像数字化处理中的一项基本技术，它是指通过阈值分割方法将图像分割成黑白两色，从而使图像中的数据量大大减少，并突出目标物，以便于图像进一步处理的图像处理方法，目前已广泛应用于材料工程、工业制造、机器人视觉、军事制导等领域。但阈值分割的结果很大程度上依赖于对阈值的选择，所以该方法的关键在于灰度阈值的确定，根据确定阈值的方式可以将图像二值化技术基本分为两类：(1)基于全局阈值：对整幅图像的所有像素点采用单一阈值进行图像的二值化，若当前像素点的灰度值大于该单一阈值，则取为灰度极大值，否则取为灰度极小值，该单一阈值一般通过图像的灰度分布直方图，按照某一规则进行计算得出，典型的基于全局阈值的二值化方法有最大类间方差法、迭代法、最大熵值分割方法等。基于全局阈值的二值化方法算法简单、处理速度快，适用于目标物与背景有较强对比的情况，但其无法考虑到光照不均匀、包含特殊区域等复杂情况的影响，故极易丢失信息；(2)基于局部阈值：以像素点为单位，根据其邻域内所有像素点的灰度信息，按照某一规则计算出当前像素点的灰度阈值，其中较为典型的基于局部阈值的二值化算法包括niblack算法、sauvola算法、bernsen算法等。相较基于全局阈值的二值化方法，基于局部阈值的二值化方法能够适应更为复杂的情况，如光照不均匀、含有明显阴影等，但其会出现明显的小块背景被二值化成前景的情况，导致二值化结果留下较多噪声。

2、在光纤线包ct截面图像二值化过程中，由于同时存在目标物与复杂背景灰度接近难以剥离和高密度区域导致的强烈伪影两个难题，现有的两类二值化方法均无法对含伪影的光纤线包ct截面图像实现理想的二值化效果，严重影响后续的光纤纤芯识别与重构仿真，故亟需提出一种既能改善伪影情况又能准确分离出光纤纤芯的二值化处理方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种含伪影的光纤线包ct截面图像的二值化方法，解决了现有技术中存在的光纤线包ct截面图像存在强烈伪影以及目标物难以从灰度接近的背景中剥离的问题。

2、本发明所采用的技术方案是，含伪影的光纤线包ct截面图像的二值化方法，具体包括以下步骤：

3、步骤1、输入含伪影的光纤线包ct截面的源图像i，将其转化为hsv图像模型并进行亮度调节，得到第一中间图像i1；

4、步骤2、创建与目标物形态相似的平面形态结构元素se，并删除第一中间图像i1中无法包含平面形态结构元素se的对象，得到不含目标物的背景图ib；

5、步骤3、通过第一中间图像i1与背景图ib对应像素点的减运算将第一中间图像i1的背景替换为黑色背景，得到第二中间图像i2，表达式如下：

6、i2＝i1-ib(3.1)；

7、步骤4、通过扩展第二中间图像i2主要区域灰度值变化区间提高图像对比度，得到第三中间图像i3；

8、步骤5、采用局部自适应阈值二值化算法对第三中间图像i3进行二值化处理，得到二值化图像i4；

9、步骤6、去除二值化图像i4的背景噪声，得到最终二值化图像i5。

10、本发明的特征还在于，

11、步骤1具体包括以下步骤：

12、步骤1.1、定义源图像i中任一像素点的明度值为v，v∈vv，255]；

13、步骤1.2、绘制源图像i的明度分布直方图，得到光纤线包光纤区域的明度值vgx范围va,b]、明度值vgx的最大值m以及受伪影影响较大的区域的明度值vwy范围va’,b’]；

14、步骤1.3、采用复合正切函数，根据公式(1.1)对经hsv图像模型转化的源图像i中的每一像素点进行非线性亮度调节，得到第一中间图像i1：

15、

16、式中，v’为调节后的明度值，v为调节前的明度值，a为值域控制系数，b为明度控制范围调节系数，为原点控制系数。

17、步骤1.3中复合正切函数取正切函数v-3t/8，3t/8]部分，其中，t为正切函数周期；

18、值域控制系数a的取值应满足下式：

19、

20、明度控制范围调节系数b的取值需满足下式：

21、

22、原点控制系数的取值应满足下式：

23、

24、步骤2具体包括以下步骤：

25、步骤2.1、结合目标物形态，根据式(2.1)的命令创建平面形态结构元素se，使所有目标物均无法包含该平面形态结构元素se，

26、se＝strel(shape，parameters)(2.1)

27、其中，shape是平面形态结构元素se的形状，包括菱形、碟形、线型、八边形；parameters是形状信息参数，包括长度l、半径r、角度d；

28、步骤2.2、通过图像开运算，根据式(2.1)的命令删除第一中间图像i1中无法包含步骤2.1创建的平面形态结构元素se的对象，得到不含目标物的背景图ib，

29、ib＝imopen(i1，se)(2.2)。

30、步骤2中目标物为光纤纤芯截面，平面形态结构元素se采用的形状为碟形，采用的形状信息参数是半径r，且r大于光纤纤芯截面的最大半径。

31、步骤4具体包括以下步骤：

32、步骤4.1、绘制第二中间图像i2的灰度分布直方图，得到主要区域灰度值变化区间为vmin,max]；

33、步骤4.2、将vmin,max]归一化后得到vv,1]上的区间vmin,max]，使用imadjust函数，根据式(4.1)的命令将min和max之间的灰度值映射到v和1之间，扩展第二中间图像i2灰度值变化区间，得到第三中间图像i3，

34、i3＝imadjust(i2，vmin，max]，vv，1])(4.1)；

35、其中，扩展得到的第三中间图像i3任一像素点灰度值tf为：

36、

37、式中，t2为第二中间图像i2的任一像素点的灰度值。

38、步骤5具体包括以下步骤：

39、步骤5.1、根据式(5.1)计算选取不同邻域半径时同一区域内连通域数量nr与实际光纤纤芯截面数量n的相对差值δ，从而自适应得出能实现最佳二值化效果的局部自适应阈值二值化方法所需的最佳邻域半径r，

40、

41、步骤5.2、根据式(5.2)和(5.3)分别计算第三中间图像i3任意像素点的r×r邻域内灰度均值m(x，y)与标准方差s(x，y)，

42、

43、

44、式中，g(i，j)是r×r邻域内任一像素点的灰度值；

45、步骤5.3、根据式(5.4)计算r×r邻域内每一像素点的二值化阈值t(x，y)，得到二值化图像i4，

46、t(x,y)＝m(x,y)+z·s(x,y)(5.4)

47、式中，z为去噪系数，由经验预先设定。

48、步骤6中去除二值化图像i4的背景噪声具体是根据式(6.1)的命令进行开运算从二值化图像i4中删除所有面积小于p个像素的连通域，得到最终二值化图像i5，其中，p的取值应小于经二值化的光纤纤芯所占像素的最小值，

49、i5＝bwareaopen(i4，p)(6.1)。

50、本发明的有益效果是，

51、(1)本发明含伪影的光纤线包ct截面图像的二值化方法采用复合正切函数对经hsv图像模型转化的源图像进行亮度调节，且亮度调节参数可直接根据图像的明度分布直方图进行计算调整，该亮度调节方法符合复杂光照条件下的调整需求，且更为灵活、精确，可以有效地改善复杂光照条件下图像的不均匀亮度，从而较大程度减轻高密度区域所致伪影对图像处理的影响；

52、(2)本发明含伪影的光纤线包ct截面图像的二值化方法结合形态学方法与局部自适应阈值二值化方法，且其参数大多可通过图像测量工具直接测定，准确便利，错误率极低，从而能够高效、准确地将大量相似目标物从灰度接近的背景中剥离。