蒙亞平， 杜培軍， 李二珠， 張 浩， 徐志剛

(南京大學(xué)江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210023)

國(guó)產(chǎn)巖心光譜掃描儀CMS350A數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

蒙亞平， 杜培軍， 李二珠， 張 浩， 徐志剛

(南京大學(xué)江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210023)

巖心高光譜編錄是目前深度挖掘地質(zhì)資料、實(shí)現(xiàn)地質(zhì)找礦突破的有效支持技術(shù)之一。該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高光譜遙感礦物識(shí)別優(yōu)勢(shì)與鉆探技術(shù)深部巖層采樣特點(diǎn)的結(jié)合。針對(duì)國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)專項(xiàng)“巖心光譜掃描儀研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”支持研發(fā)的國(guó)內(nèi)首臺(tái)巖心光譜掃描儀CMS350A數(shù)據(jù)采集機(jī)理和獲取的巖心圖像及光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)巖心光譜掃描數(shù)據(jù)預(yù)處理方法開(kāi)展研究，提出了基于標(biāo)準(zhǔn)板的巖心掃描圖像增強(qiáng)方法、圖譜分析結(jié)合的干擾光譜識(shí)別和校正技術(shù)及巖心自動(dòng)提取和拼接模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)巖心光譜掃描數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、可靠處理，為后期巖心光譜分析、理化參數(shù)反演和礦物分析等工作奠定了基礎(chǔ)。

巖心光譜掃描儀； 圖像增強(qiáng)； 巖心抽?。?巖心拼接； 光譜校正

0 引言

能源和礦產(chǎn)是支撐現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的重要資源，是國(guó)家重要的戰(zhàn)略資源。能源和礦產(chǎn)安全對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展具有重要意義。自1999年新一輪國(guó)土資源大調(diào)查開(kāi)展以來(lái)，快速發(fā)展的多平臺(tái)、多傳感器、多分辨率、主/被動(dòng)、多/高光譜對(duì)地觀測(cè)技術(shù)被引入地質(zhì)勘查工作，使我國(guó)遙感地質(zhì)勘查技術(shù)取得了顯著進(jìn)步。目前，我國(guó)已經(jīng)逐步形成了“星―空―地―地下”的立體勘查技術(shù)體系[1-2]。遙感技術(shù)因其宏觀性、綜合性、多尺度及多層次等特點(diǎn)，已成為地質(zhì)研究和地質(zhì)勘查不可缺少的技術(shù)手段。特別是高光譜遙感，使遙感地質(zhì)工作發(fā)生了由宏觀探測(cè)到微觀探測(cè)，由定性解譯到定量反演的質(zhì)的飛躍。利用高光譜遙感技術(shù)可獲取地質(zhì)體的構(gòu)造產(chǎn)狀、反演礦物豐度和成分、建立遙感找礦模型，將遙感地質(zhì)研究和應(yīng)用推向了一個(gè)新的高度[3]。然而，遙感技術(shù)只能對(duì)地表以及淺層的地質(zhì)現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)，不能觀測(cè)地下深處的地質(zhì)現(xiàn)象。隨著礦產(chǎn)勘查工作的深入，勘查難度越來(lái)越大，成本越來(lái)越高，勘查方向已由地表轉(zhuǎn)向深部勘查，傳統(tǒng)高光譜遙感技術(shù)難以勝任這項(xiàng)觀測(cè)任務(wù)。面對(duì)新的挑戰(zhàn)，在國(guó)內(nèi)外已有眾多研究，先后提出了“玻璃地球”[4]、“光譜地殼”[5]等計(jì)劃，將高光譜技術(shù)和鉆探技術(shù)結(jié)合起來(lái)，以提高深部找礦的能力。

在眾多礦產(chǎn)資源勘探技術(shù)中，鉆探技術(shù)從地下取出實(shí)物巖礦樣品，可有效服務(wù)于資源勘探、國(guó)家重大科學(xué)工程、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警及治理等工作[6]。巖心是地質(zhì)勘查和能源礦產(chǎn)資源勘探等工作的第一手資料。為了解決巖心易風(fēng)化損毀、海量巖心數(shù)據(jù)編錄負(fù)擔(dān)重、巖心管理和應(yīng)用數(shù)字化水平不高等一系列問(wèn)題，研究人員逐漸引入了巖心數(shù)字圖像采集[7]、巖心數(shù)據(jù)庫(kù)[8]及高光譜巖心編錄[9-10]等技術(shù)。巖心光譜掃描儀是目前國(guó)際上最先進(jìn)的高光譜巖心編錄技術(shù)，綜合運(yùn)用了數(shù)字圖像和光譜掃描技術(shù)，利用光譜儀測(cè)量巖心在一定波長(zhǎng)范圍內(nèi)的反射波譜特征，定量識(shí)別礦物成分； 同時(shí)又通過(guò)巖心的快速掃描獲得高精度成像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了巖心的圖譜合一。國(guó)外對(duì)巖心光譜掃描儀的研發(fā)已有成功案例，如澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織設(shè)計(jì)制作的HyLogger巖心掃描儀系統(tǒng)，由HyLogger巖心掃描儀和光譜地質(zhì)分析軟件(the spectral geologist，TSG)組成，可實(shí)現(xiàn)巖心礦物的現(xiàn)場(chǎng)快速掃描分析。國(guó)內(nèi)對(duì)高光譜巖心編錄技術(shù)已有一些研究，但對(duì)巖心光譜掃描儀的研發(fā)工作一直滯后于應(yīng)用需求。

由中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京調(diào)查中心承擔(dān)的國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)專項(xiàng)“巖心光譜掃描儀研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”，研制了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的巖心光譜掃描儀。目前研發(fā)的巖心光譜掃描儀CMS350A(以下簡(jiǎn)稱CMS350A)已經(jīng)達(dá)到了生產(chǎn)需要的技術(shù)指標(biāo)[11]。不同于常見(jiàn)的巖心圖像采集需要利用線陣相機(jī)將巖心的外表面掃描一周[12]，CMS350A所掃描的對(duì)象是固定的巖心，采用步進(jìn)的方式進(jìn)行巖心掃描，得到的是一系列巖心側(cè)面的正射掃描圖像，因而克服了掃描儀運(yùn)動(dòng)的影響，提高了圖像的精度。然而，因巖心本身的特點(diǎn)以及巖心光譜掃描儀的工作方式，導(dǎo)致巖心掃描原始數(shù)據(jù)中的圖像、光譜以及其他信息均以文件方式存在，失去了巖心的連續(xù)變化特點(diǎn)； 巖心掃描圖像因掃描環(huán)境中光源分布不均而出現(xiàn)局部失真，導(dǎo)致獲取的巖心掃描光譜也存在一定的偏差，不便于后續(xù)分析和應(yīng)用。因此有必要構(gòu)建一套適合CMS350A掃描數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)，為巖心數(shù)據(jù)的后續(xù)使用和分析提供基礎(chǔ)方法支撐。本文基于CMS350A的特點(diǎn)，在 Visual Studio 2008平臺(tái)上，研究巖心光譜掃描數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)方法，提出了有效的巖心掃描圖像校正、巖心提取和拼接及干擾光譜校正方法，并在OpenCV2.44圖形庫(kù)函數(shù)支持下實(shí)現(xiàn)了軟件模塊的研發(fā)。

1 CMS350A及其原始數(shù)據(jù)

CMS350A以獨(dú)立工作的光譜儀和高清數(shù)碼相機(jī)分別獲取觀測(cè)范圍內(nèi)被測(cè)物體的光譜曲線和圖像，通過(guò)二者的匹配，實(shí)現(xiàn)巖心空間和光譜信息的編錄。巖心光譜掃描儀分為2個(gè)模塊： ①平臺(tái)模塊，主要是搭載巖心盤(pán)，并實(shí)現(xiàn)X/Y方向的移動(dòng)； ②儀器設(shè)備支架，用于搭載儀器測(cè)量設(shè)備及照明系統(tǒng)(圖1)。

圖1 巖心光譜掃描儀Fig.1 Core spectral scanner

巖心掃描的流程為從巖心的右上角開(kāi)始到左下角結(jié)束沿巖心盤(pán)縱向進(jìn)行掃描，當(dāng)達(dá)到底部時(shí)，向左偏移1個(gè)巖心盤(pán)格子的位置，繼續(xù)從右上到左下掃描，直至掃描完整個(gè)巖心盤(pán)。

巖心成像采用面陣彩色相機(jī)，采集步長(zhǎng)為10 cm，圖像大小為1 600像元×1 200像元，數(shù)據(jù)保存格式為JPEG格式，掃描速度為30 幀/s，采取IP通訊。巖心光譜掃描儀提供聚四氯乙烯標(biāo)準(zhǔn)板，分為標(biāo)準(zhǔn)白板和標(biāo)準(zhǔn)黑板。理想的標(biāo)準(zhǔn)白板是完全反射漫射體，反射率為100%； 理想的標(biāo)準(zhǔn)黑板是絕對(duì)黑體表面，反射率為0[13]。

CMS350A采用小型化可見(jiàn)光—近紅外(VNIR)和短波紅外(SWIR)成像光譜儀，巖心光譜掃描數(shù)據(jù)被重采樣為1 nm光譜分辨率，對(duì)應(yīng)的光譜采集掃描步長(zhǎng)為5 cm，數(shù)據(jù)保存格式為ASCII碼。2臺(tái)光譜儀的技術(shù)參數(shù)詳見(jiàn)表1。

表1 CMS350A采用的小型化VNIR和SWIR成像光譜儀技術(shù)參數(shù)Tab.1 Technical parameters of small VNIR and SWIR imaging spectrometers used in CMS350A

2 巖心圖像增強(qiáng)

CMS350A采用面陣彩色相機(jī)獲取巖心圖像，但因受相機(jī)光敏單元的響應(yīng)差異、光照的不均勻性和各光敏單元的暗電流及偏置等影響，容易導(dǎo)致圖像曝光不均勻、局部曝光過(guò)度或不足等問(wèn)題。巖心圖像外觀失真的現(xiàn)象不利于使用者對(duì)巖心的直觀認(rèn)識(shí)，也會(huì)對(duì)后續(xù)利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行巖心分析(如計(jì)算巖石質(zhì)量指數(shù)、孔隙率和紋理分析等)產(chǎn)生不利影響。因此，對(duì)巖心數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步就是對(duì)巖心圖像進(jìn)行增強(qiáng)。研究表明，在HSV彩色空間中對(duì)亮度通道進(jìn)行處理，比在RGB彩色空間中更具優(yōu)勢(shì)，更適合圖像增強(qiáng)和校正[14]。因此，本文選擇在HSV彩色空間中對(duì)亮度通道進(jìn)行處理。為了驗(yàn)證和尋找能適應(yīng)復(fù)雜光照環(huán)境的巖心圖像增強(qiáng)方法，選擇強(qiáng)光照射和弱光照射的真實(shí)巖心掃描圖像各1組(圖2(a)―(d)和圖2(i)―(l)分別為典型代表圖像)進(jìn)行試驗(yàn)。每組圖像為1個(gè)巖心盤(pán)的所有掃描圖像(每盤(pán)為80幀圖像)。圖2(a)中巖心受強(qiáng)光照射影響，其掃描圖像的亮度值整體被高估(圖2(e))，圖像中原本反射率低的暗斑和背景與高亮度的巖心對(duì)比度減小，圖像識(shí)別度降低； 圖2(i)中巖心主體顏色為暗色調(diào)，表面有亮斑，但是因光照太弱，圖像整體亮度被低估(圖2(m))，巖心表面亮斑不能清晰辨識(shí)。

(a) 原圖像1(b) 圖像1直方圖均衡化(c) 圖像1同態(tài)濾波 (d) 圖像1標(biāo)準(zhǔn)板校正

(e) 原圖像1亮度分布(f) 圖像1直方圖均衡化亮度分布 (g) 圖像1同態(tài)濾波亮度分布 (h) 圖像1標(biāo)準(zhǔn)板校正亮度分布

(i) 原圖像2(j) 圖像2直方圖均衡化(k) 圖像2同態(tài)濾波 (l) 圖像2標(biāo)準(zhǔn)板校正

(m) 原圖像2亮度分布(n) 圖像2直方圖均衡化亮度分布(o) 圖像2同態(tài)濾波亮度分布 (p) 圖像2標(biāo)準(zhǔn)板校正亮度分布

圖2不同方法校正圖像結(jié)果對(duì)比

Fig.2Comparisonofimagesmodificatedresultsbydifferentmethods

2.1 圖像增強(qiáng)常用方法

圖像增強(qiáng)的目的是減弱光照對(duì)圖像生成的乘性噪聲影響，同時(shí)保留物體的反射特性對(duì)圖像生成的影響。直方圖均衡化是目前常見(jiàn)的圖像增強(qiáng)方法之一，通過(guò)對(duì)灰度級(jí)累計(jì)概率分布的線性映射實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度級(jí)的調(diào)整，方法簡(jiǎn)單、快速、有效，在圖像增強(qiáng)中得到廣泛應(yīng)用； 其缺點(diǎn)是對(duì)處理的數(shù)據(jù)不加選擇，可能會(huì)增加背景噪聲的對(duì)比度而降低有用信號(hào)的對(duì)比度，如圖2(b)和圖2(j)所示。利用直方圖均衡化進(jìn)行圖像校正，圖像亮度被高估和被低估的問(wèn)題都能得到一定程度的解決，亮度值的分布具有層次性(如圖2(f)和圖2(n)所示)，提升了部分細(xì)節(jié)的辨識(shí)度。但在增強(qiáng)圖像信息的同時(shí)，也增強(qiáng)了背景噪聲，圖2(a)中較暗的圖斑和圖2(i)中的亮圖斑仍不能得到清晰的顯示，巖心圖像的整體色調(diào)也與真實(shí)巖心表面存在差異[15]。

另一種比較常見(jiàn)的方法是同態(tài)濾波。同態(tài)濾波是基于一個(gè)簡(jiǎn)單的亮度成像模型，能夠在頻率域中結(jié)合傅里葉變換和高通濾波器，壓縮圖像亮度范圍并增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法[16-18]，對(duì)消除強(qiáng)光照射造成的圖像噪聲有良好效果。如圖2(c)和圖2(g)所示，圖像的細(xì)節(jié)信息得到了增強(qiáng)，巖心表面的一些暗色圖斑能夠得到直接顯示。但是，同態(tài)濾波的效果取決于對(duì)應(yīng)高通濾波器的參數(shù)設(shè)置，同一個(gè)參數(shù)對(duì)于不同光照環(huán)境造成的噪聲處理效果也不同，如圖2(k)和圖2(o)所示，相同的高通濾波器參數(shù)在校正弱光照射的掃描圖像時(shí)，會(huì)因同態(tài)濾波具有抑制低頻能量的作用導(dǎo)致信息大量丟失，校正后亮度值集中在0附近。巖心掃描工作環(huán)境的光照條件復(fù)雜多變，對(duì)參數(shù)依賴較高的同態(tài)濾波器不能有效應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況。

2.2 基于標(biāo)準(zhǔn)板的巖心圖像增強(qiáng)

目前被廣泛認(rèn)可的成像原理可用圖像亮度成像模型表達(dá)，即

f(x,y)=i(x,y)r(x,y),

(1)

式中f(x,y),i(x,y)和r(x,y)分別為坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)處的亮度函數(shù)、入射光的量和反射光與入射光的比率。r(x,y)由被照射物體的特性決定[16]。

圖3(a)—(c)分別示出在強(qiáng)光照射、弱光照射和正常光照射情況下，光照條件對(duì)成像過(guò)程中圖像亮度的影響。

(a) 強(qiáng)光照射 (b) 弱光照射 (c) 正常情況

圖3不同光源照射下物體亮度偏差示意圖

Fig.3Brightnessbiasofobjectsunderdifferentintensitylightconditions

圖3中，S為某一強(qiáng)度的光源；wb表示理想光照狀態(tài)下物體的亮度投射面；w，b和o分別表示理想光照狀態(tài)下標(biāo)準(zhǔn)白板亮度值1、標(biāo)準(zhǔn)黑板亮度值0和被照射物體的亮度；WB表示在實(shí)際工作中光照狀態(tài)下亮度投射面；W，B和O則分別表示實(shí)際工作狀態(tài)下標(biāo)準(zhǔn)白板、標(biāo)準(zhǔn)黑板和被照射物體的掃描亮度。

依據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出了在HSV彩色空間中進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)板校正方法。該方法是將巖心圖像的亮度與同一光照條件下標(biāo)準(zhǔn)板成像的亮度進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)線性縮放，削減光照函數(shù)i(x,y)的乘性噪聲影響，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的校正。如圖3所示，光照環(huán)境對(duì)成像的影響比較復(fù)雜，實(shí)際成像亮度投射面相比理想狀態(tài)的亮度投射面有不同程度的縮放，但被照射物體的亮度與標(biāo)準(zhǔn)板亮度的比值卻是不變的，這由被照射材料的反射特征決定而不受光照的影響，即

(2)

因此，可以得到利用標(biāo)準(zhǔn)白板和標(biāo)準(zhǔn)黑板校正圖像的方法，即

φo=α(Mo-Mb)，

(3)

(4)

式中：Mo為待校正圖像亮度；Mw為在同等條件下的標(biāo)準(zhǔn)白板圖像亮度；Mb為相應(yīng)條件下標(biāo)準(zhǔn)黑板掃描圖像亮度；φs為理想狀態(tài)下標(biāo)準(zhǔn)白板的反射率；φo為經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)板校正的反射率。

用本文提出的基于標(biāo)準(zhǔn)板校正方法對(duì)強(qiáng)光照射導(dǎo)致巖心圖像失真(圖2(a))進(jìn)行校正的結(jié)果(圖2(d))表明，該方法提高了圖像中的暗斑和背景框的辨識(shí)度，削減了強(qiáng)光照射的乘性噪聲，解決了強(qiáng)光照射導(dǎo)致圖像亮度被整體高估的問(wèn)題(圖2(h))。用本文提出的方法對(duì)弱光照射導(dǎo)致巖心圖像失真(圖2(i))進(jìn)行圖像校正的結(jié)果如圖2(l)所示，相比原圖像的亮度有一定提升，圖像中的亮斑和紋理信息也能夠清晰識(shí)別，圖像亮度整體被低估的問(wèn)題得到了一定程度的解決(圖2(p))。

對(duì)比圖2中各種巖心圖像增強(qiáng)的方法可以看出，本文提出的方法能夠適應(yīng)多種復(fù)雜光照環(huán)境，相比直方圖均衡化能更有效地去除乘性噪聲、增強(qiáng)圖像有用信息的對(duì)比度而不會(huì)增強(qiáng)噪聲的對(duì)比度(圖2(b)和圖2(j))； 相比同態(tài)濾波不會(huì)丟失低頻信息(圖2(c)和圖2(k)), 且不受參數(shù)設(shè)定的限制，具有更高的魯棒性和普適性。

3 干擾光譜識(shí)別與校正

不同的礦物擁有不同的反射光譜特征。通過(guò)光譜分析，對(duì)巖石的掃描光譜進(jìn)行處理，分析礦物組成及其品位等各種信息，再根據(jù)巖心位置確定不同礦物在不同深度的分布，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)蝕變成礦的物理、化學(xué)條件及其時(shí)空變化的定性和定量研究[19]。

CMS350A的光譜分辨率在VNIR和SWIR波段分別達(dá)到了4 nm和10 nm，通過(guò)插值處理可獲得光譜分辨率為1 nm的光譜文件； 標(biāo)準(zhǔn)板測(cè)試和巖心盤(pán)測(cè)試中的信噪比在SWIR譜段分別達(dá)到600∶1和400∶1，能夠滿足巖心高光譜編錄的光譜分辨率和信噪比要求[11]。但在巖心掃描過(guò)程中，一些不可避免的因素會(huì)形成干擾光譜，導(dǎo)致巖心掃描光譜不能真實(shí)反映掃描部位的巖心光譜特征。干擾光譜的形成因素主要有： ①被掃描區(qū)域位于巖心盤(pán)的邊框處(圖4(a))； ②掃描區(qū)域的巖心因自然或者人為原因造成斷裂，導(dǎo)致存在巖心空白區(qū)(圖4(b))； ③掃描區(qū)域存在大量紅色顏料的編號(hào)涂層(圖4(c))。因素①和②導(dǎo)致掃描光譜中混入了巖心框背景木板的反射光譜，而因素③導(dǎo)致掃描光譜實(shí)際為紅色顏料涂層與巖心的混合光譜，會(huì)對(duì)后續(xù)的巖石礦物光譜分析造成干擾，因此需要在圖像信息支持下，對(duì)干擾光譜進(jìn)行識(shí)別和校正。

(a) 邊框干擾 (b) 巖心斷裂缺失 (c) 顏料涂層干擾

圖4造成巖心掃描干擾光譜的原因

Fig.4Reasonscausinginterferencespectrumofcorescanning

3.1 干擾光譜識(shí)別

干擾光譜檢測(cè)是通過(guò)計(jì)算光譜掃描視場(chǎng)內(nèi)巖心覆蓋面積比例的大小來(lái)實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)面積比例低于一定閾值，則判定該處的掃描光譜為干擾光譜。該方法需要解決如何提取巖心覆蓋區(qū)域和如何計(jì)算巖心覆蓋區(qū)域面積比這2個(gè)核心問(wèn)題。

3.1.1 巖心覆蓋區(qū)域提取

經(jīng)過(guò)大量測(cè)試和分析，發(fā)現(xiàn)可以用式(5)有效提取巖心覆蓋區(qū)域，即

CA=B/R，

(5)

式中：CA為提取巖心覆蓋區(qū)域的比值圖像；B和R分別為巖心掃描圖像藍(lán)光和紅光通道亮度值。

如圖5所示，用式(5)提取的結(jié)果中，巖心覆蓋區(qū)域呈高亮度值，而紅色顏料涂層覆蓋和巖心缺失的區(qū)域則呈低亮度值。通過(guò)對(duì)多個(gè)巖心盤(pán)的圖像進(jìn)行試驗(yàn)，得到經(jīng)驗(yàn)閾值t，即

t=min(mean,0.4)，

(6)

式中：mean為比值圖像CA均值； 0.4為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)。

(a) 巖心覆蓋區(qū)充滿視域 (b) CA均值誤判結(jié)果 (c) 經(jīng)驗(yàn)常數(shù)0.4提取的巖心

圖5閾值分割效果

Fig.5Resultsofthresholdsegmentation

在巖心覆蓋區(qū)域并沒(méi)有充滿整個(gè)視域時(shí)，以CA圖像的均值作為閾值進(jìn)行圖像分割，能夠很好地提取巖心覆蓋區(qū)域； 而當(dāng)巖心覆蓋區(qū)域幾乎充滿視域時(shí)(圖5(a))，用CA的均值則只能提取巖心表面亮度較高的部分，而將亮度較低部分歸為背景，從而產(chǎn)生誤判(圖 5(b))； 但是，選擇經(jīng)驗(yàn)常數(shù)0.4可以很好地提取巖心幾乎覆蓋整個(gè)視域時(shí)的巖心覆蓋區(qū)域(圖 5(c))。采取閾值選擇策略，能夠應(yīng)對(duì)幾乎所有用來(lái)試驗(yàn)的巖心盤(pán)掃描圖像。

3.1.2 巖心覆蓋區(qū)域面積比計(jì)算

巖心直徑和掃描步長(zhǎng)均為5 cm，因此設(shè)定巖心光譜有效掃描區(qū)域?yàn)榕c巖心等寬的正方形(圖6紅色方框)，面積為As； 有效掃描區(qū)內(nèi)巖心覆蓋的面積為Ac。利用式(7)計(jì)算巖心覆蓋面積比φ，即

φ=Ac/As。

(7)

當(dāng)φ<1/2時(shí)，則判定該區(qū)域的掃描光譜為非巖心掃描光譜，需要進(jìn)行校正。圖6(b)中的A區(qū)屬于正常掃描區(qū)域； 而B(niǎo)區(qū)屬于非正常區(qū)域，對(duì)應(yīng)的掃描光譜需要進(jìn)行校正。

(a) 巖心圖像 (b) 巖心覆蓋區(qū)

圖6干擾光譜檢測(cè)區(qū)

Fig.6Interferencespectrumdetectionandmodificationarea

3.2 干擾光譜校正

根據(jù)地理學(xué)第一定律“任何事物都相關(guān)，只是相近的事物關(guān)聯(lián)更緊密”的原理，巖心的巖性分布也符合這一定律，即在一根巖心上，距離越近的2個(gè)點(diǎn)的巖石物理、化學(xué)性質(zhì)越相似?；诖嗽?，本文選擇利用干擾光譜前、后鄰近位置的掃描光譜近似表示該處的巖心掃描光譜。CMS350A的光譜掃描步長(zhǎng)為5 cm，在地質(zhì)現(xiàn)象中，這是一個(gè)非常鄰近的距離，所以利用這種方法來(lái)校正干擾光譜具有非常高的可行性和可信度。與巖心掃描圖像處理方式不同，光譜重建是按步進(jìn)視場(chǎng)順序進(jìn)行的，本文選擇直接按照光譜掃描順序，利用掃描光譜的后一個(gè)掃描光譜來(lái)校正該處掃描光譜。光譜校正前、后的效果如圖7所示。圖6(b)中的A區(qū)為正常區(qū)域，不需要進(jìn)行光譜校正，所以校正前(圖7(a))與校正后(圖7(b))的光譜是一致的； 圖6(b)中的B區(qū)為巖心的邊框覆蓋區(qū)域，該處的掃描光譜呈現(xiàn)低反射率(圖7(c))，與該處前、后位置的巖石高反射率特征差異巨大； 該處前一個(gè)掃描位置的巖心反射率(圖7(a))和后一個(gè)掃描位置的巖心反射率(圖7(c))非常不同，故對(duì)后一個(gè)位置的巖心反射率進(jìn)行校正，得到校正的巖心反射率(圖7(d))。

(a) A區(qū)校正前光譜 (b) A區(qū)校正后光譜 (c) B區(qū)校正前光譜 (d) B區(qū)校正后光譜

圖7檢測(cè)區(qū)校正前后結(jié)果

Fig.7Resultsofdetedionandmodification

4 巖心圖像提取與增強(qiáng)

4.1 巖心圖像提取

在1幀巖心掃描圖像中，巖心呈近似矩形的形狀，縱向貫穿整幀圖像，其余部分為巖心盤(pán)邊框、間隙以及其他格子的巖心。這些信息不僅增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，同時(shí)會(huì)對(duì)后續(xù)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)化分析巖心造成干擾(圖8(a))。

(a) 巖心掃描圖像(b) 巖心提取結(jié)果

圖8巖心圖像提取示意圖

Fig.8Diagramofcoreimageextraction

巖心提取是從原掃描圖像中識(shí)別并裁剪巖心覆蓋的矩形區(qū)域(如圖8(a)中紅色方框范圍內(nèi))； 由于巖心縱向貫穿圖像，高度是固定的； 但巖心掃描平臺(tái)在工作過(guò)程中因巖心盤(pán)或者鏡頭輕微位移等導(dǎo)致巖心在圖像中的橫向位置是不確定的，因此確定了巖心左、右邊界的位置也就確定了巖心覆蓋的矩形區(qū)域。本文采用基于光譜角的方法來(lái)確定矩形的左、右邊界，即

(8)

式中：a和b分別為同一行中任意2個(gè)相鄰的像元RGB這3個(gè)通道像素值構(gòu)成的向量；a×b為2個(gè)向量的內(nèi)積； |a||b|為向量模長(zhǎng)的乘積； cos〈a,b〉為2個(gè)向量夾角的余弦值。

通過(guò)2個(gè)相鄰特征向量的夾角(即2個(gè)像元的差異大小)判斷這2個(gè)像元的位置是否位于邊界處。此外，巖心掃描圖像會(huì)產(chǎn)生局部形變，導(dǎo)致巖心覆蓋區(qū)域不是規(guī)則的矩形，其左、右2邊界會(huì)有輕微的彎曲和傾斜； 因此，求巖心的左、右2邊界要通過(guò)分別計(jì)算每一行中巖心的左、右2邊界位置并求均值來(lái)確定巖心從何處進(jìn)行分割。巖心提取結(jié)果如圖8(b)所示。

4.2 巖心圖像拼接

巖心本身的特點(diǎn)和巖心的存儲(chǔ)與掃描方式?jīng)Q定了巖心圖像具有非常鮮明的特征： 每個(gè)巖心待提取的范圍位于巖心圖像縱向中線附近，覆蓋范圍近似矩形； 相鄰2幀圖像中巖心的寬度基本一致，且?guī)r心中線與圖像中線幾乎平行。上述特征提供了另一個(gè)思路來(lái)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，即無(wú)需在相鄰2幀圖像中尋找大量的同名點(diǎn)，只需要找出每2幀相鄰圖像中巖心的中線，然后將每一幀巖心圖像中線與融合圖像中線重合，即可完成對(duì)待拼接圖像的近似配準(zhǔn)。尋找?guī)r心的中線位置是利用式(8)計(jì)算的光譜角來(lái)實(shí)現(xiàn)的： 從巖心掃描圖像的中間位置向2側(cè)遍歷，采用角度分割算法分別求出巖心在掃描圖像的左、右邊界位置，然后用左、右邊界的均值作為巖心的中線位置。圖9示出利用該方法進(jìn)行3幀巖心圖像(圖9(a)—(c))匹配的效果，圖中紅線為中線位置，通過(guò)中線匹配實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)和拼接(圖9(d))。

(a) 巖心提取結(jié)果1 (b) 巖心提取結(jié)果2(c) 巖心提取結(jié)果3

(d)巖心拼接結(jié)果圖9 利用中線匹配法進(jìn)行巖心圖像配準(zhǔn)和拼接Fig.9 Core image matching and mosaicing using center line matching method

上述方法回避了傳統(tǒng)拼接方法要求每2幀待拼接圖像之間必須有同名點(diǎn)的條件[20-22]。從拼接結(jié)果來(lái)看，該方法的匹配效果可以體現(xiàn)巖心連續(xù)變化的特點(diǎn)，同時(shí)能夠較好地顯示巖心原有的外觀； 更重要的是，用該方法進(jìn)行圖像匹配快速高效，對(duì)巖心圖像這類數(shù)據(jù)量非常大而拼接結(jié)果并不需要完全精確的圖像拼接任務(wù)，具有良好的適用性和較高的工作效率。

5 數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件開(kāi)發(fā)

基于Visual Studio 2008平臺(tái)，在OpenCV2.44圖形庫(kù)函數(shù)支持下，實(shí)現(xiàn)了巖心光譜掃描儀數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件模塊的研發(fā)。該軟件包括基本數(shù)據(jù)處理、巖心掃描圖像校正、巖心掃描光譜校正和巖心數(shù)據(jù)查詢4個(gè)主要模塊(圖10)。

圖10 CMS350A預(yù)處理軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.10 Architecture of CMS350A preprocessing software system

該預(yù)處理軟件的任務(wù)是處理海量的巖心掃描數(shù)據(jù)，在保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果準(zhǔn)確性的同時(shí)，加強(qiáng)了自動(dòng)化處理能力； 軟件運(yùn)行中的文件尋址和命名，以及大部分參數(shù)獲取和設(shè)置工作均由軟件系統(tǒng)自主完成； 同時(shí)，該軟件具有一鍵預(yù)處理功能，可自主完成整個(gè)預(yù)處理流程，大大降低了人力成本。目前該軟件開(kāi)發(fā)已經(jīng)完成，運(yùn)行穩(wěn)定。

6 結(jié)論

本文針對(duì)CMS350A獲取的巖心掃描數(shù)據(jù)特點(diǎn)，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際需要，對(duì)巖心掃描數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法展開(kāi)研究，得到以下結(jié)論：

1)基于標(biāo)準(zhǔn)板的巖心圖像增強(qiáng)方法原理簡(jiǎn)單、可操作性強(qiáng)，既能消除光照造成的乘性噪聲，又能應(yīng)對(duì)巖心掃描工作中遇到的復(fù)雜多變的光照環(huán)境。

2)通過(guò)計(jì)算光譜掃描視場(chǎng)內(nèi)巖心覆蓋面積比例的大小來(lái)識(shí)別干擾光譜，具有較強(qiáng)的可操作性； 結(jié)合“空間相似性”原理、利用鄰近點(diǎn)的掃描光譜替換干擾光譜，可有效進(jìn)行干擾光譜校正。

3)基于光譜角法的自動(dòng)提取方法能夠快速、高效地提取巖心掃描邊界。利用光譜角法與中線匹配相結(jié)合的方法能夠快速、有效地進(jìn)行巖心圖像配準(zhǔn)和拼接，能夠解決巖心圖像匹配中相鄰圖像之間同名點(diǎn)過(guò)少或者沒(méi)有同名點(diǎn)的問(wèn)題，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

4)采用的巖心掃描數(shù)據(jù)預(yù)處理方法具有一定的前、后操作順序： 巖心提取和拼接是基于圖像增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行的，通過(guò)圖像增強(qiáng)可以提高巖心提取和拼接的精度； 而光譜校正是基于巖心提取結(jié)果進(jìn)行的，通過(guò)文件編號(hào)進(jìn)行定位，并不受巖心圖像拼接結(jié)果的影響。

5)基于Visual Studio 2008平臺(tái)，在OpenCV2.44圖形庫(kù)函數(shù)支持下開(kāi)發(fā)的巖心光譜掃描儀數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件系統(tǒng)，提高了巖心光譜掃描全流程的自動(dòng)化處理能力和工作效率。

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DatapreprocessingmethodsofdomesticcorespectralscannerCMS350A

MENG Yaping， DU Peijun， LI Erzhu， ZHANG Hao， XU Zhigang

(JiangsuProvincialKeyLaboratoryofGeographicInformationScienceandTechnology，NanjingUniversity，Nanjing210023，China)

Hyperspectrum logging of core is one of the effective techniques for excavating geological data deeply and making a breakthrough in geological prospecting. Using hyperspectral remote sensing technology and deep rock sampling based on drilling technology has the advantages of mineral recognition. The first core scanner CMS350A in China has been developed successfully through the special project of national great scientific instruments and equipment, namely “development and marketing of core spectral scanner”. In consideration of the data collecting mechanism and characteristics of acquired core images and spectra by the scanner, the authors focused on developing the data preprocessing methods for the core image and spectrum data. A radiation correction method based on standard plate was developed for core scanning image, an interference spectrum detection and modification technology was proposed, and a model for automatic core image extraction and mosaicking was created to accurately process the data in time. These methods constitute the basis for core spectrum analysis, physic-chemical parameters inversion, and mineral analysis in future.

core spectral scanner； image enhancement； core extraction； core mosaic； spectrum modification

10.6046/gtzyyg.2017.04.12

蒙亞平,杜培軍,李二珠,等.國(guó)產(chǎn)巖心光譜掃描儀CMS350A數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)[J].國(guó)土資源遙感,2017,29(4)：73-81.(Meng Y P,Du P J,Li E J,et al.Data preprocessing methods of domestic core spectral scanner CMS350A[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(4)：73-81.)

TP 79

A

1001-070X(2017)04-0073-09

2016-03-25；

2016-05-26

國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目“巖心光譜掃描儀研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”(編號(hào)： 2012YQ05025004)資助。

蒙亞平(1991-)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檫b感地學(xué)分析。Email： ypmengnju@126.com。

(責(zé)任編輯：李瑜)