[发明专利]一种钢材金相组织晶界自动提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁材料微观晶粒组织的金相定量智能分析领域，特别涉及一种钢材金相组织晶界自动提取方法。

背景技术

金相分析是对金属进行研究和性能测试的重要手段。为了获取金相图像，需对目标金属进行截取、磨制、抛光、浸蚀，接着，将制备好的金属试样放到金相显微镜下。在金相显微镜下观察，绝大多数的金属材料是由许多细小的晶粒组成，晶粒与晶粒之间的邻接界面被称为晶界。晶粒的尺寸对金属的拉伸强度、韧性、塑性等机械性质有决定性的影响。为了方便测量晶粒的尺寸，如何准确、有效地提取晶界就显得尤为重要。传统的金相分析受人为因素影响较大，工作效率低，其分析结果准确性差。

利用计算机对金相组织图像进行处理分析已经成为金属材料研究的重要手段，但是由于试样制作以及数据采集等各方面的原因，这使得金相图像中的晶界变得模糊，无法直接得到清晰、完整的晶界。为了得到清晰、完整的晶界，许多研究人员花费了大量的时间进行理论探索和实验研究。

目前，主流的研究思路主要分为两个方向：一是对金相图像中的晶粒进行分割，得到一块块完整的晶粒，晶粒与晶粒之间的分割处便是晶界的位置，主要使用的方法是：分水岭分割算法、水平集分割算法、聚类算法等等；二是利用一些算子对金相图像中的晶界直接进行提取，典型的有：canny算子、sobel算子、kirsch算子等等。基于聚类的方法，是根据待处理的数据集合中各元素间的相似度将其分为若干子集合。例如，张红旗使用C均值算法对12Cr1MoV钢金相组织进行分割取得一定的效果。但是在关键的晶界提取上往往存在晶界误分割的现象。基于梯度算子的方法是在图像处理中最常用的方法之一，其利用图像灰度的变化来求取图像中的边缘特征。如Canny算子就被用于晶界提取。但是由于图像拍摄的原因，使得图像内往往噪声点多而杂乱，难以提取合理准确的晶界。因此，提供一种晶粒自动分割、晶界自动提取的算法是十分必要的。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种钢材金相组织晶界自动提取方法，能够更加充分利用到图像的位置、颜色、纹理等信息，实现了钢材金相组织晶界的自动提取，还大大提高了晶界提取的准确性。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种钢材金相组织晶界自动提取方法，包括如下步骤：

S1：读入一幅大小为M×N的钢材金相组织图像F，其中：M、N为正整数；

S2：对钢材金相组织图像预处理，包括如下步骤：

S2.1：彩色图像直方图均衡化，用于增强钢材金相组织图像的对比度，得到直方图均衡化后的图像E；

S2.2：双边滤波去噪，用于减少钢材金相组织图像中的噪声点，得到去噪后的图像I；

S3：用标记分水岭分割算法对预处理后的钢材金相组织图像进行预分割，将图像分割成多块区域；

S4：用改进的mean shift算法对预分割后提取到的多块区域分别进行聚类分割，得出的晶粒与晶粒之间的邻接界面为最终的晶界。

进一步，所述步骤S2.1中的彩色图像直方图均衡化，具体步骤为：

S2.1.1：对于彩色钢材金相组织图像F，利用转换公式：将RGB颜色空间图像转化为YUV颜色空间图像，得到图像P，其中：r、g、b分别为RGB颜色空间图像对应的三色分量的值，y、u、v分别为YUV颜色空间图像对应的分量的值；

S2.1.2：单独对转换之后的YUV颜色空间图像P中的Y通道进行直方图均衡化，得到图像Q；

S2.1.3：再利用公式：将YUV颜色空间图像Q重新转化为RGB颜色空间图像，得到直方图均衡化后的图像E。

进一步，所述步骤S2.2中的双边滤波去噪方法是：

对于彩色图像利用双边滤波算法分别对图像E的r、g、b三色通道通过公式：进行滤波去噪，得到处理后的图像I，

其中：L为滤波半径，

k为正整数且k＝L,L+1,...,L+m，m＝M×N-2L，

E[k-i]为彩色图像当前像素点包含的r、g、b三色分量的值；

W[k,i]为滤波器的权系数，主要由Gauss权系数W_d[k,i]和图像的亮度信息W_r[k,i]的乘积所构成，其中：

σ_d表示在空域滤波时的高斯函数的标准差，σ_r表示在窗口中图像的亮度通过高斯函数进行滤波时的亮度标准差，Δr、Δg、Δb分别为RGB彩色图像中不同像素点对应的三色分量差值。