土壤团聚体原位分离方法及装置

本发明涉及农业工程，尤其涉及一种土壤团聚体原位分离方法及装置。

背景技术：

1、土壤团聚体分离是研究土壤结构的关键步骤，然而目前原位、不破坏的分离方法很难达到。传统的土壤团聚体筛分法，不仅破坏了样品的原状结构，而且筛分法效率低且耗时。x射线微计算机断层扫描(micro-ct)是一种新兴的高分辨率、非破坏性三维成像技术，可以扫描获得原状土壤团聚体图像，已成为研究土壤团聚体的主流方法，然而国内外学者大多关注土壤团聚体的边界和内部结构等方面，micro-ct扫描图像的团聚体个体分离研究较少。有学者开发了非接触式虚拟筛，利用计算机图像处理和分析进行虚拟筛，可以获得与实际筛分相同的结果，但是其本质上还是进行筛分，无法实现在不破坏土壤团聚体样品结构的情况下实现土壤团聚体原位分离。另外，对于团聚体的可视化及定性定量分析主要借助于ct扫描仪的自带软件或者image j等开源软件，avizo等专业软件的使用较少。

技术实现思路

1、本发明提供一种土壤团聚体原位分离方法及装置，用以解决现有技术中在不破坏土壤团聚体样品结构的情况下，无法实现土壤团聚体原位分离的问题。

2、本发明提供一种土壤团聚体原位分离方法，包括：

3、获取ct扫描仪扫描的土壤团聚体样品的扫描图像；

4、重构所述扫描图像以获得所述扫描图像对应的原始灰度图像；

5、预处理所述原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像；

6、分割所述待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像；

7、基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合。

8、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，预处理所述原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像，包括：

9、在所述原始灰度图像基础上去除样品边界体素，并裁减去除样品边界体素后的图像，以获得土壤团聚体样品区域图像；

10、对所述土壤团聚体样品区域图像进行去噪和增强图像处理，得到所述待处理灰度图像。

11、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，对所述土壤团聚体样品区域图像进行去噪和增强图像处理，得到所述待处理灰度图像，包括：

12、对所述土壤团聚体样品区域图像进行姿态矫正，修正扫描误差；

13、对修正后的土壤团聚体样品区域图像去除重建图像过程中产生的环形伪影，并去除射线硬化造成的干扰；

14、对去环形伪影和干扰后的土壤团聚体样品区域图像使用自适应中值滤波方法进行图像滤波，增强图像对比度，以得到所述待处理灰度图像。

15、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，分割所述待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像，包括：

16、基于所述待处理灰度图像的灰度直方图中的双峰特性，对所述待处理灰度图像运用无监督全局聚类k-means图像分割法分为所述孔隙图像和所述土壤基质图像。

17、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合，包括：

18、提取所述土壤基质图像中亮度超过预定亮度阈值的部分图像作为种子；

19、采用基于形态学的腐蚀与闭合过程对所述土壤基质图像进行图像增强，并进行边界检测以突出所述土壤基质图像中土壤团聚体个体边界；

20、以所述种子为起点，采用形态学分水岭算法对突出土壤团聚体个体边界的所述土壤基质图像划分个体边界，以得到土壤团聚体个体图像集合，并标记土壤团聚体个体图像集合中每个土壤团聚体个体图像。

21、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，在基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合之后，还包括：

22、基于所述土壤团聚体个体图像集合，确定土壤团聚体个体三维结构特征参数。

23、根据本发明提供的一种土壤团聚体原位分离方法，基于所述土壤团聚体个体图像集合，确定土壤团聚体个体三维结构特征参数，包括：

24、基于所述土壤团聚体个体图像集合确定掩膜图像，并基于所述掩膜图像计算土壤团聚体总体体积分数；

25、基于所述土壤团聚体个体图像集合和土壤团聚体总体体积分数，定量化分析土壤团聚体个体图像集合中每个个体的结构特征参数；

26、基于所述结构特征参数对土壤团聚体个体进行三维可视化渲染。

27、本发明还提供一种土壤团聚体原位分离装置，包括：

28、扫描图像获取模块，用于获取ct扫描仪扫描的土壤团聚体样品的扫描图像；

29、重构模块，用于重构所述扫描图像以获得所述扫描图像对应的原始灰度图像；

30、预处理模块，用于预处理所述原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像；

31、图像分割模块，用于分割所述待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像；

32、原位分离模块，用于基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合。

33、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的土壤团聚体原位分离方法。

34、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的土壤团聚体原位分离方法。

35、本发明提供的土壤团聚体原位分离方法和装置，通过获取ct扫描仪扫描的土壤团聚体样品的扫描图像；重构所述扫描图像以获得所述扫描图像对应的原始灰度图像；预处理所述原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像；分割所述待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像；基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合，从而实现了在不破坏土壤结构的情况下，对土壤团聚体进行原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合；而且基于所述土壤团聚体个体图像集合便于后续确定土壤团聚体个体三维结构特征参数，实现土壤团聚体的三维可视化呈现及定量化分析。

技术特征：

1.一种土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，预处理所述原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像，包括：

3.根据权利要求2所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，对所述土壤团聚体样品区域图像进行去噪和增强图像处理，得到所述待处理灰度图像，包括：

4.根据权利要求1所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，分割所述待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像，包括：

5.根据权利要求1所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合，包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，在基于所述土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合之后，还包括：

7.根据权利要求6所述的土壤团聚体原位分离方法，其特征在于，基于所述土壤团聚体个体图像集合，确定土壤团聚体个体三维结构特征参数，包括：

8.一种土壤团聚体原位分离装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的土壤团聚体原位分离方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的土壤团聚体原位分离方法。

技术总结
本发明涉及农业工程技术领域，提供一种土壤团聚体原位分离方法及装置，该方法包括：获取CT扫描仪扫描的土壤团聚体样品的扫描图像；重构扫描图像以获得扫描图像对应的原始灰度图像；预处理原始灰度图像，以得到仅包含土壤团聚体样品区域的待处理灰度图像；分割待处理灰度图像，分离出孔隙图像，以得到土壤基质图像；基于土壤基质图像，采用形态学算法对土壤团聚体进行个体原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合。本发明实现了在不破坏土壤结构的情况下，对土壤团聚体进行原位分离，得到土壤团聚体个体图像集合；而且基于土壤团聚体个体图像集合便于后续确定土壤团聚体个体三维结构特征参数，实现土壤团聚体的三维可视化呈现及定量化分析。

技术研发人员：韩鲁佳,仲伟正,史卓林,杨增玲
受保护的技术使用者：中国农业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19