基于MATLAB圖像恢復的環氧瀝青混凝土斷面處理研究

蔣夢雅 王彬彬

摘 要：MATLAB工具箱中具有豐富的圖像恢復函數，對函數的應用和開發是提高數字圖像恢復質量的有效途徑。基于對維納濾波恢復的實驗研究，分析其效果和特點，可知：在環氧瀝青混合料試件的斷面處理過程中，不僅進行圖像的銳化、二值化、去噪處理，同時運用維納濾波函數進行圖像恢復處理，處理效果較好，可以清晰看見內部結構，為下一步進行環氧瀝青砂漿及混合料的數值模擬研究打下基礎。

關鍵詞：MATLAB；圖像恢復；環氧瀝青混凝土；斷面處理

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.24.103

圖像處理技術，已被廣泛的應用于科學研究、工農業生產、軍事技術、政府部門、醫療衛生等諸多領域。數字圖像處理是一個復雜的處理過程，其中的圖像恢復是圖像處理的一個重要內容[1]。圖像在形成、傳輸和記錄過程中，受多種因素的影響，圖像的質量都會有所下降，典型表現有圖像模糊、失真、有噪聲等。在瀝青混合料的結構中，為了探討其內部結構對宏觀性能的影響，不少學者采用數字圖像處理法開展研究。

目前對瀝青混合料內部結構圖像采集的手段主要有CCD數碼相機拍照和和X-ray CT無損傷掃描。前者普遍適用于瀝青混合料內部結構圖像采集，成本很低，相對簡便，但是需要將試件切割，且只能用于二維圖像的采集；后者成像精度高，在檢測時，不會對試件造成破損，但是成本昂貴，操作較為復雜[2]。綜上所述，根據兩者的優缺點及實際條件，采用CCD數碼相機拍照技術，開展環氧瀝青混合料二維斷面圖像采集的過程。而MATLAB工具箱中具有豐富的圖像恢復與處理函數，對函數的應用和開發是提高數字圖像恢復與處理質量的有效途徑。

1 圖像恢復過程簡介

圖像恢復是建立在已知圖像退化模型基礎之上的。通常采用圖1所示的框圖解釋圖像退化模型[3]。

在圖像退化模型中，圖像通過一個退化函數并且在一個外加噪聲項的共同作用下，產生了一幅退化了的圖像，這里的為一種統計性質的信息。

2 MATLAB圖像恢復函數簡介

選用MATLAB 2011的圖像處理工具箱提供了四種圖像恢復函數[4]，用于實現圖像的恢復操作，按其復雜程度列舉如表1。

這四個函數都將點擴散函數（Point-Spread Function，PSF）和模糊圖像作為主要變量。此處為了簡化計算量，選用維納濾波圖像恢復函數進行分析與圖像處理。

3 實驗與分析

3.1 退化圖像來源

3.2 維納濾波圖像恢復

下面將三種方法整合到一起，進行比較分析，首先利用fspecial退化函數，將原始圖像I按照角度45度移動30個像素產生運動模糊圖像B，接著對圖像B進行噪聲添加產生運動模糊噪聲圖像BN，最后計算噪聲功率NP、原始圖像功率IP，噪聲自相關函數NCORR、原始圖像自相關函數ICORR。最終利用維納濾波圖像恢復函數deconvwnr對模糊圖像進行恢復。運行結果如圖3所示。

通過結果對比可以看出，運動模糊噪聲圖像比運動模糊圖像的模糊程度更大，更加難以恢復。維納濾波圖像恢復的效果比較好，三種恢復手段中采用恢復的圖像效果最好，恢復的圖像最為清晰，更加接近原始圖像，因為其所恢復的運動模糊圖像相對來說比較單一，只是在原始圖像的基礎上添加了運動模糊。其次，采用NSR恢復的圖像和NCORR-ICORR恢復的圖像效果幾乎相同，都比較好的恢復了模糊圖像。總之，采用維納濾波方法算法簡單，操作方便，程序反映快，是應用比較廣泛的圖像恢復方法之一。

3.3 環氧瀝青混合料斷面數字圖像處理

針對本研究的環氧瀝青混合料斷面試件，數字圖像采集的步驟如下：

（1）試件預處理。由于不同溫度可能會影響環氧瀝青混合料試件的結構，故進行實際處理前需常溫放置，便于后面切割，也降低集料顆粒的邊緣在切割時易發生松散破碎的概率。在切片過程中，需保持切割面的平整、光滑及潔凈，對于可能影響后續處理的表面附著粉末要清洗干凈。

（2）縱斷面切割。由上至下，對準上底面的直徑切割，分別采集不同編號試件內部50mm×100mm的正方形的圖像。

（3）橫斷面圖像切割。分別沿平行于試件底面進行橫斷面切割，采集相應的橫斷面圖像。

（4）對圖像進行采集并且編號，過濾并去除掉干擾的信息，有針對性的提取研究所需要的信息，具體內容有：

1）圖像銳化。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細節變的清晰。初始采集的圖像所得到的集料和砂漿的邊緣輪廓不是很清楚，所以需要圖像銳化來增大兩者之間的對比度，從而便于下一步的處理。

2）圖像二值化。在圖像的符號匹配方面，數字圖像的二值化主要通過數字符號來表達。二值化后的數字圖像不僅保留了原始圖像的主要特征，又極大的壓縮了信息量，具有良好的數字處理效果。故在進行銳化之后，需要進行二值化來區分集料環氧瀝青砂漿。

采用CCD技術對瀝青混合料斷面進行識別與分析時，主要是利用各種材料具有不同的色彩來區分。在環氧瀝青混合料試件斷面圖像處理中，將粗集料處理為白色，其他看成是環氧瀝青砂漿，處理為黑色，為了簡化模型，此處忽略空隙的處理。

3）圖像去噪。二值化后的圖像會有一定噪點，部分會影響后期圖像的導入，所以有必要進行圖像去噪及濾波過程，將具有干擾的部分剔除。在MATLAB中，選取中值濾波函數進行去噪，確保圖像的準確性。

4）圖像恢復。將前文經過試驗得出的MATLAB中維納濾波函數導入到圖像處理函數中，進行最后一步的完善處理。

以上四個步驟后，即完成對環氧瀝青混合料的橫斷面和縱斷面的數字圖像處理部分。以下是不同斷面的圖像處理后的結果，如圖4所示。

4 結束語

模糊圖像的處理效果與處理時間是影響圖像恢復中的關鍵因素。圖像高質量的恢復效果是首要目標。要盡量以高質量的恢復效果來進行圖像恢復。

經過實驗可知，維納濾波圖像恢復效果較好，故在環氧瀝青混合料試件的斷面處理過程中，不僅進行圖像的銳化、二值化、去噪處理，同時運用維納濾波函數進行圖像恢復處理，處理效果較好，可以清晰看見內部結構，為下一步進行環氧瀝青砂漿及混合料的數值模擬研究打下基礎。

參考文獻：

[1]沈峘，李舜酩，毛建國等.數字圖像復原技術綜述[J].中國圖象圖形學報，2009，14（09）：1765-1775.

[2]陳佩林，虞將苗，李曉軍等.基于數字圖像處理技術的瀝青混合料微觀結構有限元分析[J].安徽工業大學學報：自然科學版，2006， 23（03）：327-330.

[3]Neto F D M，Neto A N J D.Image Restoration[M].Berlin：An Introduction to Inverse Problems with Applications，2013.

[4]張志涌.精通MATLAB R2011a[M].北京：北京航空航天大學出版社，2011.

本文系江蘇建筑職業技術學院校級科研項目“基于數字圖像技術的環氧瀝青混凝土蠕變性能研究”（項目編號：JYQZ17-01）的研究成果

作者簡介：蔣夢雅（1991-），女，江蘇丹陽人，碩士研究生，助教，研究方向：路面材料與施工。