[发明专利]一种基于图像处理的晶界提取及晶粒度测量方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的晶界提取及晶粒度测量方法，包括：在检测晶界时，采取分段模糊处理的方式，对金相组织的边缘进行晶界检测；在使用极限腐蚀分割晶粒时，采取4邻域和8邻域逐层交替腐蚀的方式，在每一层腐蚀完成后，计算剩余晶粒的连通面积，使面积较小的晶粒不参与下一次的腐蚀，保留小的晶粒，从而提高检测精度；最后对晶界进行细化剪枝处理，得到清晰的闭合晶界。根据标准方法，对微观组织进行自动分析。本发明可以从金相图像中准确提取晶界，并有效提高晶粒度测量的效率及精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于图像处理的晶界提取及晶粒度测量方法。

背景技术

在材料领域尤其是金属材料领域，微观组织的结构特征在其性能研究中起着重要作用，尤其是在单相金属材料中，微观结构仅由晶粒组成，材料的性能受晶粒尺寸、晶粒分布和晶粒形状的控制。其中平均晶粒度是最重要的微观特性之一，金属材料的硬度、应力应变特性和疲劳等性能均与平均晶粒度相关。传统的晶粒度测量主要依赖人工操作的方法，效率低且误差率高。如今，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，利用图像处理技术分析金属的微观组织得到了大量应用，其自动化程度较高，能在短时间内进行精确的测量和分析。

平均晶粒度测量的首要前提是准确分割晶粒，其分割结果往往直接影响金相组织晶粒度评价的精确性。目前对晶粒分割的算法主要依据以下两种思路：一是将晶界作为一种特殊的边缘，利用边缘提取算法并加以改进以适应金相组织图像；另一种是将晶粒作为不同的区域，利用图像区域分割算法并加以改进以适应金相组织图像。对于第一种思路，科研工作者首先使用的就是边缘检测算子，例如Sobel算子、Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子、LoG算子等等，以及基于不同的处理对象和结果加以优化改进的边缘检测算法。

例如，Siddhartha Banerjee采用传统的边缘检测算子—Canny算子作为检测晶界的算法，再经过必要的恢复重建过程提取闭合晶界。但传统的边缘检测算子是通过梯度变化来检测晶界的，在晶界模糊不清且呈屋顶型边缘时，检测的晶界往往存在双边缘和不连续的情况，影响晶界提取的准确度。

基于第二种解决思路的相关算法主要是基于阈值的分割方法。通过先采用Otsu法来选定最佳阈值T，然后对所有像素值进行遍历，确定每个像素值与T的大小关系，以此提取晶界。例如，谢光伟等使用阈值分割法进行晶界的提取，主要是利用晶界和晶粒之间灰度值的差异进行分割。通过先采用Otsu法来选定最佳阈值T，然后对所有像素值进行遍历，确定每个像素值与T的大小关系，以此提取晶界，最后对破裂的晶界进行恢复重建，以得到闭合的单像素晶界。

但是阈值分割法的效果往往不稳定，即在某些图像中能取得良好的效果而在某些图像中效果则不尽如人意。例如在图像光照不均的情况下，使用阈值的方法往往不能提取出晶界。另外，由于Otsu算法在图像直方图为单峰时或晶界与内部区域的对比度较低时，提取到的晶界往往不理想，存在较多的误处理。

基于阈值化和基于边缘检测的晶粒分割都是从晶界的特性出发来进行晶粒分割的，而忽略了晶粒的特性，而基于分水岭的晶粒分割是从晶粒内部像素的相似性出发，对金相组织进行晶粒分割。传统的分水岭算法极易受到局部极小值的影响而产生过分割，故一般采用基于标记的分水岭分割算法，即对每个晶粒进行标记来消除晶粒内部局部极小值的影响。该算法的关键是如何精确地对晶粒进行标记。Carlos A.Paredes-Orta采取形态学残差的方式对晶粒进行标记，从而对图像进行分水岭分割，得到了闭合的晶界。但这种方法在标记晶粒的过程中计算复杂，耗时较长，并且在晶粒分布不均匀，大小差异比较大的时候，计算过程的复杂程度更加明显，不适用于晶粒大小差异比较大的情况。

由上可知，现有的晶界提取技术虽然在一定程度上提高了晶界提取的效率，但也存在一些不足，例如，对于图像质量较差的微观组织，在晶粒内部存在析出物导致的晶粒破损，并且晶界模糊不清以及图像光照不均和对比度较低，这时采取传统的晶界提取算法并不能得到清晰有效的晶界，从而无法精确地对晶粒尺寸进行自动测定，由此为材料的微观组织分析带来许多困难。

发明内容