CN107240103A - 一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，该方法首先区分感兴趣区域和背景区域，然后对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景(BG)两部分，在进行DVC计算时只计算VOI内的计算点的位移和应变；计算位移时，子体块间的相关性匹配仅仅针对VOI部分，计算应变时，只利用VOI内的位移点来求解应变。此外，本发明通过区分子体块还有应变计算窗口内的连通域个数，只利用子体块或者应变计算窗口内的主连通域去计算位移和应变，进一步提高了处理复杂轮廓或者边界时计算的准确性。本发明方法可以使DVC计算的范围更贴近材料的内外轮廓。

Description

一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法

技术领域

本发明涉及一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，属于材料与结构的变形测量技术领域。

背景技术

1982年，Peters等(WH Peters，WF Ranson.Digital imaging techniques inexperimental stress analysis[J].Opt.Eng.1982，21(3)：427～431)提出了数字图像相关法(DIC)，随后DIC便被广泛地应用于实验力学等领域。在此基础上，1999年，Bay等(BayBK，Smith T S，Fyherie D P，et al.Digital volume correlation：Three-dimensionalstrain mapping using X-ray tomography[J].Experimental Mechanics，1999，39(3)：217～226)提出了数字体积相关法(DVC)。DVC是DIC由二维平面到三维立体的拓展，现阶段已在生物材料、矿物材料、泡沫材料、水泥基材料等领域的变形分析方面取得了广泛的应用，其也是目前鲜有的一种能直接测量材料内部三维全场变形的实验方法。

DVC的基本原理是通过对比材料变形前后的三维图像的灰度变化来确定每个计算点的位移，进而计算应变。DVC是一种基于连续介质力学的方法，但是大多数情况下材料中不可避免地会存在非连续区域，当进行DVC计算时，如果一个子体块跨过两种区域的边界就会使计算出现错误。此外，大多数的DVC算法都要事先选定一个感兴趣的计算区域(VOI)，一般情况下，VOI的形状都只能是规则的形状，对于轮廓不规则的材料，这种做法难以完整地描述材料的变形场。对于DIC，也存在同样的问题。

针对边界问题，大多数的算法改进主要集中在DIC领域。如Jin等(H Jin，HABruck.Pointwise digital image correlation using genetic algorithms[J].Experimental Techniques，2006，29(1)：36-39.)提出了“逐点DIC”(pointwise DIC)方法，其利用基因遗传算法将一个子区内的所有像素的位移都赋予不同的位移值，从而在此基础上去进行子区的相关性匹配，这种方法可以获得一个子区内所有点的位移，提高了处理边界问题的准确性，但是由于其要以传统DIC方法计算的结果作为其原始输入而耗时太长，另外“基因遗传算法”也相对提高了此方法的门槛；潘兵(Bing Pan.Reliability-guided digital image correlation for image deformation measurement[J]，AppliedOptics，2009，48(8)：1535-1542.)提出了“可靠性向导DIC(reliability-guided DIC)”方法，其首先选取一个具有高相关系数的“种子点”作为DIC全场计算的起始点，然后将相关系数从高到低排序不断选取计算点，并将上一点的计算结果作为下一个计算的初始值，直至计算完成，在此基础上将感兴趣区域标记出有效点和无效点，进一步将包含边界的子区一分为二，仅利用有效点进行相关性计算，这是一种有效的处理边界问题的方法，但是其并没有交代标记有效点和无效点的方法，可以想象当图像内包含大量夹杂的时候，对ROI的标记将是一个困难的事情；Poissant等(J Poissant，F Barthelat.A Novel“SubsetSplitting”Procedure for Digital Image Correlation on DiscontinuousDisplacement Fields[J]，Experimental Mechanics，2010，50(3)：353-364.)提出了一种“子区劈裂(subset splitting)DIC”方法，其首先对设定一个相关系数门槛值，对传统DIC计算出来的位移场结果通过此门槛值判断是否进行“子区劈裂”的操作，然后在对需要进行劈裂的子区内，判断其对应像素差别大小来预先设置两个来模拟“劈裂线”的参数，最后在迭代计算中不断修正这两个参数以获得满足相关系数门槛要求的目标子区，该方法适用于像裂纹这样的轮廓较简单的边界，对于包含数量较多、轮廓较复杂的边界问题利用该方法是不现实的。

在DVC方面，边界相关的研究很少。在上一个公开专利CN105737769A中，我们曾提出将VOI区分为有效点和无效点，仅利用有效点计算位移和应变。然而该公开专利中对于有效点和无效点区的区分是人为定义的，只适用于简单边界的情况。当材料具有复杂的内外边界时，比如泡沫多孔材料、生物骨材料，人为区分有效点和无效点是不现实的。Sukjamsri等(Sukjamsri C，Geraldes D M，Gregory T，et al.Digital volume correlation andmicro-CT：An in-vitro technique for measuring full-field interface micromotionaround polyethylene implants[J].Journal ofBiomechanics，2015，48(12)：3447-54.)在利用DVC研究生物移植体与骨头边界的变形时提到了一种边界处理方法，该方法通过在区分移植体和骨头来分别计算两者的位移，但是其并没有交代区分方法，也没有交代在碰到边界时DVC在算法上如何修正。等(O，Jandejsek I，D.Evaluationof strain field in microstructures using micro-CT and digital volumecorrelation[J].Journal of Instrumentation，2011，6(1)：C01039.)在对三维数据的VOI进行有限元网格划分的基础上，以每个网格节点作为基本单元进行DVC计算。该方法基于网格划分，如果网格划分的足够细，可有效地解决边界问题。但网格划分细，势必会大大增加计算成本。另外，除了基于子体块的DVC外，还有一种基于有限元的DVC，Réthoré(RéthoréJ，Limodin N，Buffière JY，et al.Three-dimensional Analysis of Fatigue CrackPropagation using X-Ray Tomography[J]，Digital Volume Correlation and ExtendedFinite Element Simulations[J]，Procedia Iutam，2012，4(9)：151-158.)等通过改变有限元中的形状函数来实现对不均匀变形场的描述。基于子体块的DVC是对局部子体块进行相关性计算，基于有限元的DVC是对全局数据进行有限元计算，两者有着本质上的差别。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是提供一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，该方法能够有效解决现有数字体积相关算法遇到边界问题时计算出错的问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：

一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，包括如下步骤：

步骤1，选取合适的数字图像分割方法，对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景区域(BG)两部分；

步骤2，根据步骤1中图像分割的结果，区分DVC计算时的有效体素点和无效体素点：VOI内为有效体素点，BG内为无效体素点，将BG内的无效体素点的灰度值标记为特殊灰度值a，a为能和图像内其它已有灰度值区分开来的一个数值，比如0或一个很大的数或一个负值；

步骤3，用步骤2中标记的三维图像和另外一套没有标记处理的三维图像作为DVC的输入，进行全场位移计算，DVC全场计算实际上是针对每个子体块的相关计算，在对每个子体块的计算之前，需要先判断：如果在标记三维图像中计算点的灰度值为特殊值a，则跳过对此点的计算，并将其位移值标记为特殊值b并保存，b为能和位移场内其它已有位移值区分开来的一个数值，比如一个很大的数，如果在标记三维图像中计算点的灰度值不为特殊值a，则执行如下操作：

a.根据标记三维图像中每个子体块中标记点坐标的信息，将非标记三维图像子体块中对应点也标记为特殊值a；

b.分别对两套三维图像的对应子体块中的VOI进行贴标签操作，并比较两个子体块中连通域的个数：若两者相等且等于1，说明只有一个连通域，则直接进行相关性计算并保存；若存在多个连通域的其它情况，则先分别将两个子体块内不等于子体块中心点标签值的体素点的灰度值置为0，然后进行相关性计算并保存；

步骤4，利用步骤3得到的位移场数据计算应变场，如果应变计算点的位移值为特殊值b，则将该点的应变值标记为特殊值c并保存，c为能和应变场内其它已有应变值区分开来的一个数值，比如一个很大的数，否则执行以下操作，最终得到应变场数据：

a.将位移场中的应变计算窗口还原到步骤1中的三维图像中，根据标记三维图像中窗口图像的标记点坐标信息，将非标记三维图像中窗口图像的对应点标记为特殊值a；

b.对两个窗口图像中的VOI进行贴标签操作，并比较两者连通域个数，若两者均只有一个连通域，则在位移场内先将窗口内的标记位移点去除，然后进行应变计算并保存；若存在多个连通域的复杂情况，则在位移场内先将窗口内的标记位移点去除，再确定标签值不等于窗口图像中心点标签值的区域，然后将这些区域对应的位移点去除，最后进行应变计算并保存。

其中，所述有效体素点是指需要进行DVC计算的区域，如材料中的一种连续基体区域；所述无效体素点是指不需要进行DVC计算的区域，如气孔、骨料等夹杂区域，或复合材料中的另外一种基体，或图像中的背景区域；根据研究目的的需要或不同，有效体素点区域和无效体素点区域指代的对象会有不同。

其中，所述三维图像是指由X射线断层成像设备、伽马射线断层成像设备、核磁共振断层成像设备或中子断层成像设备得到的三维图像数据。

其中，所述X射线断层成像设备包括医用X射线断层照相设备、工业X射线断层照相设备、显微X射线断层照相设备、纳米X射线断层照相设备或同步辐射X射线断层照相设备。

与现有技术相比，本发明技术方案具有的有益效果为：

本发明方法不仅大大提高了测量材料内部夹杂边界周围变形场的准确度，也可以更加全面真实地展现具有复杂轮廓的材料的变形场；由于本发明针对一个子体块或者应变窗口内可能会包含不同连通域的情况，只使用子体块或者应变窗口内的主连通域进行位移和应变的计算，使得DVC对具有复杂边界材料的变形计算准确度有了很大的提升。同时，本发明方法对边界周围变形场的计算准确度不受边界复杂程度的影响，并且由于可以将分割效果直接添加到原图像中作为DVC的输入，基本不增加计算成本和计算时间，不仅计算精确且高效。

附图说明

图1为实施例中一张X-CT切片图像；

图2为图1的分割图像，其中，空气灰度置为0；

图3为写入单轴压缩变形的X-CT切片图像；

图4为预设单轴压缩位移场和传统DVC计算得到的位移场以及本发明方法计算得到的位移场三者的对比。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的技术方案做进一步说明，但是本发明要求保护的范围并不局限于此。

本发明基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，包括如下步骤：

步骤1，由X-CT扫描得到泡沫铝三维图像数据1，如图1所示，对得到的泡沫铝三维图像数据1中的空气进行图像分割，得到数据2，如图2所示，其中，空气的灰度被置为特殊值0；有效体素点

步骤2，只对铝骨架写入单轴压缩得到数据3，如图3所示，写入单轴压缩的变形场为：

其中，u、v、w分别为x、y、z方向上的位移，F为z轴方向上的受力大小，E为材料的杨氏模量，ν为材料的泊松比，A为材料在x-y截面的截面面积。本实施例中，取F＝20N，E＝50MPa，ν＝0.1；

步骤3，如图2所示，将铝骨架当作有效点区域，将空气当作无效点区域，用本发明方法对<数据2、数据3>进行DVC计算；另外，用无边界处理算法的传统DVC对<数据1、数据3>进行计算。

预设位移场和两种DVC方法计算出来的位移场对比如图4所示。从图4中可以看出，本发明方法可以高度还原材料的轮廓，但是由于DVC计算点数量相对较少，位移场所表现出来的轮廓又稍有不同。本发明方法计算得到的位移场与预设位移场契合地很好，而用传统DVC方法得到的位移场只能看到模糊的材料轮廓，并且在边界处存在着很大的错误。从图4可以看出，本发明方法对复杂变形场的计算能力相较于传统DVC有很大的提升，有效提高了DVC算法在处理边界问题的准确性。

本发明方法通过图像分割来确定有效点和无效点，并且针对复杂边界材料中，一个子体块和应变窗口内可能会包含不同连通域的情况进行了DVC算法的改进。本发明方法首先区分感兴趣区域和背景区域，然后对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景(BG)两部分，在进行DVC计算时只计算VOI内的计算点的位移和应变；计算位移时，子体块间的相关性匹配仅仅针对VOI部分，计算应变时，只利用VOI内的位移点来求解应变。此外，本发明通过区分子体块还有应变计算窗口内的连通域个数，只利用子体块或者应变计算窗口内的主连通域去计算位移和应变，进一步提高了本发明方法处理复杂轮廓或者边界时的计算准确性；本发明方法不仅可以使DVC计算的范围更贴近材料的内外轮廓，还可以提高边界处DVC计算的准确度。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而这些属于本发明的精神所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

Claims (4)

1.一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，选取合适的数字图像分割方法，对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域和背景区域两部分；

步骤2，根据步骤1中图像分割的结果，区分DVC计算时的有效体素点和无效体素点：感兴趣区域内为有效体素点，背景区域内为无效体素点，将背景区域内的无效体素点的灰度值标记为特殊灰度值a，a为能和图像内其它已有灰度值区分开来的一个数值；

步骤3，用步骤2中标记的三维图像和另外一套没有标记处理的三维图像作为DVC的输入，进行全场位移计算，DVC全场计算是针对每个子体块的相关计算，在对每个子体块的计算之前，需要先判断：如果在标记三维图像中计算点的灰度值为特殊值a，则跳过对此点的计算，并将其位移值标记为特殊值b并保存，b为能和位移场内其它已有位移值区分开来的一个数值，如果在标记三维图像中计算点的灰度值不为特殊值a，则执行如下操作：

a.根据标记三维图像中每个子体块中标记点坐标的信息，将非标记三维图像子体块中对应点也标记为特殊值a；

b.分别对两套三维图像的对应子体块中的感兴趣区域VOI进行贴标签操作，并比较两个子体块中连通域的个数：若两者相等且等于1，说明只有一个连通域，则直接进行相关性计算并保存；若存在多个连通域的情况，则先分别将两个子体块内不等于子体块中心点标签值的体素点的灰度值置为0，然后进行相关性计算并保存；

步骤4，利用步骤3得到的位移场数据计算应变场，如果应变计算点的位移值为特殊值b，则将该点的应变值标记为特殊值c并保存，c为能和应变场内其它已有应变值区分开来的一个数值，否则执行以下操作，最终得到应变场数据：

a.将位移场中的应变计算窗口还原到步骤1中的三维图像中，根据标记三维图像中窗口图像的标记点坐标信息，将非标记三维图像中窗口图像的对应点标记为特殊值a；

b.对两个窗口图像中的感兴趣区域进行贴标签操作，并比较两者连通域个数，若两者均只有一个连通域，则在位移场内先将窗口内的标记位移点去除，然后进行应变计算并保存；若存在多个连通域的情况，则在位移场内先将窗口内的标记位移点去除，再确定标签值不等于窗口图像中心点标签值的区域，然后将这些区域对应的位移点去除，最后进行应变计算并保存。

2.根据权利要求1所述的基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，其特征在于：所述有效体素点是指需要进行DVC计算的区域；所述无效体素点是指不需要进行DVC计算的区域。

3.根据权利要求1所述的基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，其特征在于：所述三维图像是指由X射线断层成像设备、伽马射线断层成像设备、核磁共振断层成像设备或中子断层成像设备得到的三维图像数据。

4.根据权利要求3所述的基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，其特征在于：所述X射线断层成像设备包括医用X射线断层照相设备、工业X射线断层照相设备、显微X射线断层照相设备、纳米X射线断层照相设备或同步辐射X射线断层照相设备。