[發(fā)明專利]一種改進(jìn)型基于數(shù)字圖像三維模型重構(gòu)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110281772.7
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN112819955B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉江峰;林遠(yuǎn)健;李曉昭;黃炳香;張凱;孟慶彬
• 申請（專利權(quán)）人: 中國礦業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/136;G06F17/18
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 周科技

1.一種改進(jìn)型基于數(shù)字圖像三維模型重構(gòu)方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1，將原始圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，得到灰度圖像；使用Sobel算子計算像素的梯度幅值，并進(jìn)行像素替換，得到替換后的基于梯度的直方圖，對灰度級進(jìn)行劃分，對原灰度圖像進(jìn)行閾值分割，得出模擬退火算法的參考二值圖像；

步驟2，根據(jù)單點概率函數(shù)統(tǒng)計參考圖像孔隙率，并隨機(jī)生成初始重建圖像，使用兩點概率函數(shù)、線性路徑函數(shù)提取和表征步驟1所得參考圖像的關(guān)于孔隙結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)信息；

步驟3，取參考圖像與初始重建圖像的以兩點概率函數(shù)貢獻(xiàn)值的差值平方與線性路徑函數(shù)的貢獻(xiàn)值的差值平方的加權(quán)和為初始能量值C，表示如下：

式中r為圖像內(nèi)部兩像素間的距離的統(tǒng)計距離，R為兩像素點間最大統(tǒng)計距離，α,β為權(quán)重系數(shù)，α+β＝1，S(r),L(r)分別為待重建系統(tǒng)的兩點概率函數(shù)值和線性路徑函數(shù)值，S₀(r),L₀(r)分別為參考圖像的兩點概率函數(shù)值和線性路徑函數(shù)值；

步驟4，隨機(jī)選擇孔隙和基質(zhì)像素點位置交換，采用以交換像素中心的特定方向上進(jìn)行增量計算的形式來進(jìn)行能量的更新，當(dāng)發(fā)生像素交換時，在孔隙的特定方向上對像素進(jìn)行搜索，分別根據(jù)兩點概率函數(shù)與線性路徑函數(shù)進(jìn)行增量△C計算；

令C_ini和C_new分別對應(yīng)于重建圖像發(fā)生像素位置交換前后所選像素點對統(tǒng)計函數(shù)的貢獻(xiàn)值；

以所選位置處的像素點為中心，分別沿著上下左右四個方向?qū)紫断袼剡M(jìn)行搜索，以基質(zhì)像素作為搜索的邊界；

在搜索過程中對孔隙像素的數(shù)目進(jìn)行計數(shù)，最終得到四個方向上連續(xù)相鄰的孔隙像素數(shù)目，其中基質(zhì)像素分別記為N_0-u、N_0-d、N_0-l和N_0-r，孔隙像素分別記為N_1-u、N_1-d、N_1-l和N_1-r；

最后，按照同行和同列方向分別對以所選孔隙和基質(zhì)像素為中心的總連續(xù)相鄰孔隙數(shù)目進(jìn)行計算；

則此次像素位置交換所引起的系統(tǒng)統(tǒng)計函數(shù)值的改變量通過下式進(jìn)行計算：

式中，r為系統(tǒng)中兩個任意像素之間的距離；和分別為像素位置交換前的初始系統(tǒng)的行和列方向上總的連續(xù)相鄰孔隙相數(shù)目；和分別為像素位置交換后的更新系統(tǒng)的行和列方向上的總連續(xù)相鄰孔隙相數(shù)目；

步驟5，基于Metropolis準(zhǔn)則，重建系統(tǒng)更新的接受準(zhǔn)則為P≥rand(0,1)，P為新系統(tǒng)的接受概率，若滿足該準(zhǔn)則，則接受孔隙和基質(zhì)像素點位置的調(diào)換，并對原系統(tǒng)進(jìn)行更新；否則，拒絕孔隙和基質(zhì)像素點位置的調(diào)換，原系統(tǒng)保持不變，返回步驟4繼續(xù)進(jìn)行其他位置處孔隙和基質(zhì)像素點的交換；接受概率計算方式如下：

式中T為模擬退火過程所使用的溫度；

步驟6，在同一溫度條件下，不斷地重復(fù)步驟4至步驟5的迭代過程，直至重建系統(tǒng)達(dá)到一種穩(wěn)定平衡狀態(tài)；然后按照一定的冷卻規(guī)則進(jìn)行降溫，進(jìn)而使得系統(tǒng)在任一溫度條件下都能達(dá)到一種平衡；當(dāng)系統(tǒng)的溫度或能量低于某一臨界值時，系統(tǒng)重建結(jié)束，輸出重構(gòu)二值圖像矩陣，從而生成多孔介質(zhì)的三維模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的改進(jìn)型基于數(shù)字圖像三維模型重構(gòu)方法，其特征在于：在步驟1中閾值的選取采用灰度劃分形式，并通過取均值的分割技術(shù)來獲取模擬退火法的參考圖像；對灰度級進(jìn)行劃分，劃分形式為：

[0.255]＝[0,G_P]+[G_P,G_V]+[G_V,255]；

其中G_P,G_V分別為梯度直方圖左側(cè)的最高波峰處和中部最低波谷處的灰度值；取最優(yōu)閾值為T^*＝(G_P+G_V)/2，對原圖像進(jìn)行閾值分割，得出模擬退火算法的參考二值圖像。