基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法

本发明涉及断层图像数字处理，特别是一种基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法。

背景技术：

1、断层图像集是可表征物体内部几何形貌的多张同源二维图像顺序集合，常利用断层扫描设备(computed tomography，ct)或磁共振设备(magnetic resonance，mr)沿试件体表轮廓旋转采集处理获得。沥青混凝土断层图像蕴含试件内部异质材料的几何特征、密度分布和材料边界等显性形态学信息，经图像数字处理后可用于面向细观结构特征分析及力学行为研究的数值仿真和卷积神经网络训练。

2、沥青混凝土断层图像的像素信息由8-bit码“0-255”表示，“0”值像素显黑暗，“255”值像素显白亮，“1-254”值像素显示特征依此规律呈线性分布。二维图像中，多个“0”值像素点平铺形成的黑暗区域表示空隙，多个低值像素点平铺形成的暗色区域表示沥青胶浆，多个中高值像素点平铺形成的亮色区域表示集料。

3、定义断层图像中心为原点o，图像平面为xoy，图像法线方向为z轴。体素重建技术是将断层图像集中的二维像素信息沿法向z扩展为三维体素信息再基于体素坐标生成三维数字模型的技术。

4、为保证沥青混凝土试件断层图像大小规格相同，现有扫描技术采用自上而下的顺序生成断层图像集。但是，由于固定角度成像仅能构建出单个断面的材料几何特征关联性，且沥青混凝土断层成像受扫描设备精度不足、图像曝光度不均和试件内部材料密度差异的影响，图像蕴含的材料形状、轮廓等显性几何信息常常被遮蔽，导致沥青混凝土试件包含的内部材料几何信息无法充分开发利用。

5、例如在基于深度学习的沥青混凝土力学行为预测工作中，需先利用数值仿真技术在二维断层图像的基础上完成力学模拟，再将二维切片图像及其对应的应力应变云图制作成训练集，以训练深度学习卷积神经网络。然而，由于单向顺序扫描获得的断层图像集制作的有限训练集所蕴含的有效信息不足，无法满足高准确率卷积神经网络训练的数据需求。针对该问题，现阶段常采用二维图像旋转、裁切或添加图像噪声等线性方式扩充训练集，借此对神经网络进行补充训练以提高网络预测准确性，但效果甚微。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的不足，克服现有技术的缺点，提出了一种沥青混凝土试件断层图像集扩充方法。该方法基于体素重建技术对初始断层图像集进行三维体素建模，再基于三维坐标旋转进行体素空间坐标变换，最后在计算机内存中模拟沥青混凝土试件多角度断层扫描过程。本发明可充分挖掘试件内部材料几何特征空间关联性，实现试件断层图像集的非线性扩充，有效解决现有以沥青混凝土断层图像为训练集的卷积神经网络面临的训练数据不足问题。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

3、本发明为一种基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，主要包括三维体素重建、体素坐标空间变换和模拟断层扫描等处理步骤，所有步骤均可通过程序编程在计算机内存中完成。

4、本方法的具体步骤如下：

5、步骤1：制备沥青混凝土试件，确定扫描方向，采用物理断层扫描技术获取其初始断层图像集。

6、步骤2：基于试件几何特征和初始断层图像集的像素信息，采用基于坐标的线性插帧算法或双线性像素插值算法统一断面间距与断层图像正方形像素边长，采用立方体体素重建技术完成沥青混凝土试件三维重建，并依照断层图像所处平面空间关系标定初始三维笛卡尔坐标系。

7、步骤3：基于初始体素模型在三维笛卡尔坐标系下的体素坐标信息，制定模型旋转策略，采用三维坐标旋转矩阵变换实现体素模型空间旋转。

8、步骤4：基于三维体素重建逆运算，在计算机内存中沿新方向对三维体素模型模拟断层扫描，获得新方向断层图像集。

9、步骤5：重复过程“步骤2-步骤4”，获得多个新方向的断层图像集。

10、进一步的，步骤2中，为保证模型的几何比例与实际试件保持一致，采用棱长为l体素的立方体体素实现三维重建，要求断层图像方形像素边长l像素与断面间距δl相等；针对物理断层扫描得到的初始断层图像集中可能出现的l像素与δl的3种大小关系，区分处理如下：

11、1.当l像素＝δl时：

12、令l体素＝l像素＝δl，直接建模即可。

13、2.当l像素>δl时：

14、令l体素＝δl，基于双线性像素插值算法，扩充各张断层图像的像素密度，使l像素＝δl，再使用像素插值后的断层图像集进行三维体素建模。

15、3.当l像素<δl时：

16、令l体素＝l像素，采用基于坐标的线性插帧算法，扩充断层图像集的图像数量，使δl＝l像素，再使用数量扩充后的断层图像集进行三维体素建模。

17、优选的，所述的沥青混凝土试件包括六面体、圆柱体和具备其他任意形状及尺寸特征的试件。

18、优选的，所述的物理断层扫描采用密集采集方式，且要求断面间距大小需尽可能匹配断层图像的方形像素边长尺寸大小。

19、优选的，所述的断层图像类型包括rgb彩色图像、灰度图像和二值图像，图像分辨率包括1507×914、1920×1080、3840×2160和其他尺寸比例类型。

20、优选的，所述的每张断层图像包含完整试件在该断面上的所有像素信息，多余像素位置采用“0”值像素填充。

21、优选的，所述的新方向包括除初始断层采集方向外的任意方向。

22、本发明具有如下有益效果：

23、1.区别于现有沥青混凝土断层图像集的线性扩充方法，本发明通过对同一试件开展多方向断层扫描的方式扩充断层图像集，不同方向的断层图像蕴含原技术未能开发的试件材料几何特征空间关联和训练高准确率神经网络所必需的新知识。

24、2.采用计算机编程技术模拟断层扫描，可充分挖掘试件内部材料几何特征空间关联性，且有效避免对同一试件多次物理断层扫描所需的高昂成本。

25、3.所有流程和算法均可通过计算机编辑循环程序快速实现。

技术特征：

1.基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，所有步骤均可采用计算机开发循环程序实现；其特征在于，具体步骤如下：

2.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，所述的沥青混凝土试件包括六面体和圆柱体。

3.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，所述的物理断层扫描采用密集采集方式，且要求断面间距大小需尽可能匹配断层图像的方形像素边长尺寸大小。

4.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，所述的断层图像类型包括rgb彩色图像、灰度图像和二值图像，图像分辨率包括1507×914、1920×1080和3840×2160。

5.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，所述的每张断层图像包含完整试件在该断面上的所有像素信息，多余像素位置采用“0”值像素填充。

6.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，所述的新方向包括除初始断层采集方向外的任意方向。

7.如权利要求1所述基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，其特征在于，步骤2中，为保证模型的几何比例与实际试件保持一致，采用棱长为l体素的立方体体素实现三维重建，要求断层图像方形像素边长l像素与断面间距δl相等；针对物理断层扫描得到的初始断层图像集中可能出现的l像素与δl的3种大小关系，区分处理如下：

技术总结
本发明提出了一种基于三维坐标旋转的沥青混凝土试件断层图像集扩充方法，该方法采用双线性像素插值算法或基于坐标的线性插帧算法修正扫描试件形貌比例；采用体素重建技术对初始断层图像集实现三维体素建模；基于三维体素重建逆运算在计算机内存中模拟实现沥青混凝土试件多方向断层扫描。此方法可充分挖掘沥青混凝土试件内部材料的几何特征空间关联性，且有效避免对同一试件多次物理断层扫描所需的高昂成本，得到的多个新方向断层图像可适用后续细观结构力学仿真和高准确率卷积神经网络训练。

技术研发人员：朱兴一,王超
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10