一种基于图像分割的地质曲线重建方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电子化领域，特别是一种基于图像分割的地质曲线重建方法。
【背景技术】
[0002] 科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing)兴起于八十年代中 后期，涉及计算机图形学、计算机视觉、计算机辅助设计等多个研究领域，是目前计算机应 用研究领域的一个重要研究方向。科学计算可视化是通过对数据的计算和探索来获得对于 数据的深入理解，从而实现从原始数据到图形图像的转换。可视化技术以直观形象的方式 解释了抽象数据中所包含的客观规律，为科学研究提供了准确、直观、便捷的技术支持，被 广泛应用于地质勘探、工程设计、气象预报、生物医学等众多领域。
[0003] 工程图纸是机械、电子、石油勘探等行业用于表达和交流技术思想的重要媒介，是 工程技术部门的重要技术资料，等值线图纸是一种常见的工程图纸。随着计算机技术的发 展和普及，传统的制图方式正逐渐改变，在许多领域中人们需要使用计算机技术模拟显示 现实世界中的各种信息，并对信息进行查询和处理。纸质由于其存在数据有限、更新困难、 信息描述形式单一、查询分析不方便等缺点，为科研工作带来诸多麻烦，因此需要对纸质等 值线工程图进行数字化处理，将其转化为便于计算机处理的电子信息。
[0004] 图像分割是模式识别领域中最热门的研究主题之一，在工程图纸的识别、三维模 型的重构、基于语义的图纸检索等领域有着广阔的应用前景。在图像处理领域，二值图像运 算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是对等值线图纸进行基于图像分割的处理和重建，提 出了一种基于图像分割预处理，同时将分割出来的等值线和数字分离后各自单独处理，最 后将处理结果匹配后重建成三维图像的基于图像分割的地质曲线重建过程。
[0006] 本发明的基于图像分割的地质曲面重建方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤1、等值线扫描图片；
[0008] 步骤2、图像预处理；将图像分割为目标点和背景点，同时进行滤波去除噪声点；
[0009] 步骤3、等值线和数字分离，分离后的等值线交由步骤4处理，分离后的数字交由 步骤7处理；
[0010] 步骤4、等值线的水平集演化，水平集演化得到的等值线数据交由步骤5处理；
[0011] 步骤5、提取等值线骨架，提取后的骨架交由步骤6处理；
[0012] 步骤6、等值线追踪，追踪得到的等值线矢量化结果交由步骤8处理；
[0013] 步骤7、神经网络识别提取出来的数字，得到的数字结果交由步骤8处理；
[0014] 步骤8、将等值线矢量化后的结果和神经网络识别过的数字进行匹配；
[0015] 步骤9、将匹配后的结果进行三维重建；
[0016] 步骤10、将三维重建后的结果输出，输出后流程结束。
[0017] 进一步地，所述步骤2包括如下步骤：
[0018] 步骤21、对彩色图像进行灰度化处理，然后直接设定阈值进行二值化处理；
[0019] 步骤22、使用高斯平滑滤波器进行滤波。
[0020] 进一步地，所述步骤3的方法是找出步骤2处理后的图中每个联通区域的最小矩， 当范围小于指定阈值时，将其连通区标记为数字，剩余的部分既是等值线。
[0021] 进一步地，所述步骤4包括如下步骤：
[0022] 步骤41、水平集模型的建立；
[0023] 步骤42、水平集演化方程；
[0024] 步骤43、演化终止。
[0025] 进一步地，所述步骤5包括如下步骤：
[0026] 步骤51、遍历等值线网络数据，寻找到所有类型的边界点，并根据边界点类型，将 边界点进行分类，分为U型、B型、W型和E型；
[0027] 步骤52、根据边界点的类型U型》B型》W型》E型的顺序依次标记该类型边界点 中满足简单边界点条件同时不满足曲线点条件的点，当边界点中所有满足条件的点都已标 记，则删除这些标记的点，方法为将该点的值从目标点变成背景点；
[0028] 步骤53、重复步骤51和步骤52直到没有满足条件的点存在，得到最终结果。
[0029] 进一步地，所述步骤6的具体过程为，将步骤5得到的结果进一步的矢量化，连成 一条条的等值线；采用的方法是等值线间隔追踪算法，即用细化的方法对等值线图纸进行 追踪，随机拾取每条等值线骨架上的某一点为起点，沿头尾两个方向进行追踪，直到整条等 值线追踪完毕。
[0030] 进一步地，所述步骤7包括如下步骤：
[0031] 步骤71、样本数据获取；
[0032] 步骤72、样本训练机器学习；
[0033] 步骤73、误识别为数字的等值线剔除。
[0034] 进一步地，所述步骤9的具体步骤为从步骤4、步骤5和步骤6中提取得到了等值 线数据，从步骤7中得到了每条等值线对应的高度值，然后通过三角剖分，再利用剖分的三 角面片重建三维空间的等值线曲面。
[0035] 本发明的有益效果：经过图像分割以及三维重建得到的三维等值线图以三维图像 方式更加直观地展示了数据的变化趋势。数字化的等值线图克服了传统纸质等值线图纸数 据有限、更新困难、信息描述形式单一、查询分析不方便等缺点，将其转化为了便于计算机 处理的电子信息，方便了人们的科研和生活。
【附图说明】
[0036] 图1为本发明的流程图；
[0037] 图2为本发明实施例的等值线工程图纸局部原始图像；
[0038] 图3为本发明实施例等值线工程图预处理后的图像；
[0039] 图4为本发明实施例等值线和字符分离效果图；
[0040] 图5为邻近点不意图；
[0041] 图6为边界点方向示意图；
[0042] 图7为等值线追踪不意图；
[0043] 图8为本发明实施例追踪得到的等值线矢量化结果图；
[0044] 图9为本发明实施例的输入训练样本；
[0045] 图10为本发明实施例的三层结构神经网络图；
[0046] 图11为散乱点集的三角剖分示意图；
[0047] 图12为本发明实施例得到等值线三角剖分图；
[0048] 图13为本发明实施例的等值线重建结果图。
【具体实施方式】
[0049] 下面结合附图和具体的实施例对本发明作进一步的阐述。
[0050] 如图1所示，本发明的基于图像分割的地质曲面重建方法，包括以下步骤：
[0051] 步骤1、等值线扫描图片；
[0052] 步骤2、图像预处理；将图像分割为目标点和背景点，同时进行滤波去除噪声点； 所述步骤2包括如下步骤：
[0053] 步骤21、对彩色图像进行灰度化处理，由于等值线图的前景和背景相差比较大，可 以直接设定阈值进行二值化处理；进而将图像分割为目标点和背景点两部分，背景点为〇， 目标点为1 ;
[0054] 步骤22、使用高斯平滑滤波器进行滤波。
[0055] 图2为本发明实施例的等值线工程图纸局部原始图像，图3是图2经过上述预处 理后的局部图像。
[0056] 步骤3、等值线和数字分离，由于二值化后不论是等值线还是数字都只是0和1组 成的像素点，计算机还无法区分两者，所以需要针对等值线和数字分别采用不同的算法进 行提取和识别，针对等值线图中数字和线的形态差别很大这个自身特点，只管的反映就是 数字和线的最小矩的面积不同，所有数字的最小矩的面积大小值相对比较集中，而等值线 由于其形态特征，有意最小矩所占的面积要大，并且其值的范围是无规律的。所述步骤3的 方法是找出步骤2处理后的图中每个联通区域的最小矩，当范围小于指定阈值时，将其连 通区标记为数字，剩余的部分既是等值线。分离后的等值线交由步骤4处理，分离后的数字 交由步骤7处理；图4为图3经过上述方法等值线和字符分离效果图。
[0057] 步骤4、等值线的水平集演化，步骤3得到等值线数据后，需要进行水平集的演化， 使得下一步骨架提取的数据更光滑，从而减少提取的骨架上的毛刺。水平集演化得到的等 值线数据交由步骤5处理；所述步骤4包括如下步骤：
[0058] 步骤41、水平集模型的建立；水平集模型的模型建立如下式所示：
[0059]
(1)
[0060] 其中，Ω表示整个等值线图像区域，H是Heaviside函数，v是曲率，φ表示水 平集函数，其零水平集函数C= {(x，y):(i)(X，y) =0}将整个区域划分为毗连的Ω1 = {(X，y) : Φ (X，y) = 0}和 Ω 2= {(X，y) : φ (X，y) = 〇}，在公式（1)中，前两项表示数据项， 第三项用于平滑得到的零水平集曲线，所以，图像分割可以通过水平集函数Φ、两个区域的 图像灰度均值cdP c :实现能量函数F CT的最小化来实现。
[0061] 针对本发明提取断层点云，采用灰度不均匀图像模型如下式所示：
[0062] I = bj+n (2)
[0063] 其中，J代表真实图像，即步骤3得到的等值线分布数据，属于一个不变量，b是偏 离场，表示与实际断层散点分布的偏离程度，η为叠加噪声。
[0064] 步骤42、水平集演化方程；使能量最小化，需要不断的进行迭代处理：在每步迭代 过程中，需要根据Φ、c、b三个参数的更新使能量F ct ( Φ，c，b)达到最小，更新区中某个参 数时，则代入另外两个参数的上一次迭代后的值进行