摘 要： 實(shí)現(xiàn)了柱狀巖心360°表面成像。通過(guò)面陣CCD采集柱狀巖心外表面圖像，經(jīng)過(guò)全局光照校正和畸變校正預(yù)處理，采用最佳拼接線算法拼接融合，完成整個(gè)柱狀巖心表面圖像重建，得到了高質(zhì)量柱狀巖心全景圖。
關(guān)鍵詞： 畸變校正；圖像拼接；圖像融合；360°柱面成像
巖心是油氣勘探開發(fā)研究工作中最關(guān)鍵、最直觀的信息，也是反復(fù)使用的實(shí)物資料，油田石油地質(zhì)分析數(shù)據(jù)和地球物理勘探的物理參數(shù)均來(lái)自于巖心[1]。肉眼觀察巖心表面容易忽略一些細(xì)節(jié)，不易掌握巖心全部信息量，而且?guī)r心易風(fēng)化和破損，因此，采集巖心圖像建立數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)地質(zhì)石油部門是非常必要的一項(xiàng)工作。本文針對(duì)柱狀巖心成像進(jìn)行研究，通過(guò)面陣CCD采集柱狀巖心外表面圖像，經(jīng)過(guò)全局光照校正和桶形校正預(yù)處理，采用最佳拼接線算法拼接融合，完成整個(gè)柱狀巖心表面圖像重建。
1 全局光照校正
物體顏色因投射光線顏色發(fā)生改變而隨著改變，在不同光線下CCD拍攝的圖像會(huì)有不同的色溫，而CCD不能像人眼一樣自動(dòng)修正光線的改變，因此在進(jìn)行圖像拼接融合之前，先進(jìn)行圖像全局光照校正。
然后根據(jù)計(jì)算出來(lái)的3個(gè)通道的增益數(shù)，將柱狀巖心樣品圖像像素點(diǎn)各分量與增益系數(shù)的乘積作為光照校正的輸出，從而實(shí)現(xiàn)光照校正。
2 圖像畸變校正算法
本文采用的是面陣CCD，一方面因鏡頭等原因會(huì)造成圖像畸變；另一方面待成像的物體為柱面，不是平面物體，因此成像時(shí)，當(dāng)相機(jī)聚焦到某一平面時(shí)，其他平面的目標(biāo)映射到像平面時(shí)會(huì)發(fā)生畸變。這些畸變將影響圖像拼接，因此需恢復(fù)畸變后的各點(diǎn)在其柱面上的原始位置，即對(duì)畸變進(jìn)行校正。
本文采用網(wǎng)格模板校正法[2]，基本思想是：通過(guò)在基準(zhǔn)圖像中獲取一定的控制點(diǎn)和對(duì)應(yīng)畸變圖像的點(diǎn)來(lái)進(jìn)行計(jì)算從而得到整個(gè)圖像的畸變映射關(guān)系，然后根據(jù)已得映射關(guān)系對(duì)圖像中所有像素點(diǎn)進(jìn)行搬移，從而達(dá)到畸變校正的效果。
3.2 最佳拼接線算法
當(dāng)兩幅圖像配準(zhǔn)完成后，接著采用最佳拼接縫法實(shí)現(xiàn)圖像融合。先計(jì)算出兩幅圖像對(duì)應(yīng)的重疊區(qū)域各點(diǎn)像素差，然后從重疊區(qū)域各行第一個(gè)像素點(diǎn)開始與上、下像素點(diǎn)比較。像素差最小的像素點(diǎn)作為此路線的節(jié)點(diǎn)，右移一列，重復(fù)此操作，直到完成最后一列的比較，計(jì)算出這條路線像素差之和。統(tǒng)計(jì)重疊區(qū)域中各路線像素差之和，像素差之和最小的路線即為最佳拼接線。找到最佳拼接線后，最佳拼接線上面的重疊區(qū)域部分取第一幅圖像在該區(qū)域的值，最佳拼接線下面的重疊區(qū)域取第二幅圖像在該區(qū)域的值，這樣即可完成兩幅圖像的拼接融合。兩幅圖像拼接融合流程圖如圖1所示。
本文實(shí)現(xiàn)了360°圓柱狀巖心外表面圖像采集及拼接融合，得到了柱狀巖心的360°全景圖，拼接融合效果較好，在石油勘測(cè)等工程上已得到應(yīng)用。但目前主要針對(duì)小直徑柱狀巖心的拼接融合，對(duì)較大直徑巖心的拼接融合，還需探索和實(shí)踐。
參考文獻(xiàn)
[1] 吳曉紅，徐強(qiáng).巖心掃描成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].西南民族學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2002，28（1）：102-105.
[2] 馮偉.圖像桶形畸變校正的研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北方工業(yè)大學(xué)，2011.
[3] 吳開興，段馬麗.新的桶形畸變的點(diǎn)陣樣板校正方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2012，32（4）：1113-1115.
[4] 張顯全，唐振軍，盧江濤.基于線匹配的圖像拼接[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2005，32（1）：221-223.
[5] 林婧.基于序列圖像的全景圖像拼接技術(shù)的研究[D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)理工大學(xué)，2010.
[6] 朱廣征，沈振康.一種改進(jìn)的完全搜索塊匹配算法[J].紅外與激光工程，2004，33（4）：388-391.