[发明专利]一种提取CT数字图像中整个土壤团聚体孔隙结构的方法

说明书

本发明公开了一种提取CT数字图像中整个土壤团聚体孔隙结构的方法，属于土壤结构探究技术领域，包括以下步骤：(1)获取土壤团聚体的CT数字图像，并对图像进行预处理；(2)根据图像大小和连通度两个特征进行参数优化，并利用环境光遮蔽计算方法提取土壤聚体的孔隙部分。通过环境光遮蔽计算方法对土壤团聚体图像进行环境光遮蔽计算时，对计算模块的关键参数进行优化，以缩短计算时间，提高计算效率。能够大幅度的提高图像处理效率，缩短运算时间，从而实现整个团聚体孔隙的快速提取。

技术领域

本发明涉及土壤结构探究技术领域，具体地说，涉及一种提取CT数字图像中整个土壤团聚体孔隙结构的方法。

背景技术

土壤团聚体的孔隙结构决定了土壤诸多的关键功能，如土壤固碳，保水保肥，水汽运移以及土壤微生物定殖等。因此，探明整个土壤团聚体内部孔隙结构成为土壤学的研究重点，具有极为重要的科学意义。

然而多年来，国内外对土壤团聚体内部孔隙结构的研究均基于团聚体内部的某一感兴趣体元(volume of interest)，而无法对整个团聚体的孔隙结构进行研究。其主要原因是在整个土壤团聚体中，有一部分孔隙结构与团聚体外部的空气背景相互连接，参见图1(a)和(b)中的区域1。

而现有的图像分割技术无法将两者准确的分离，参见图1(b)中的区域1，导致完整团聚体孔隙结构的提取存在较大误差，进而对后续孔隙结构准确定量分析造成较大的影响。

基于感兴趣体元的分析虽然能避免上述问题，然而由于土壤团聚体孔隙结构存在较大的空间变异，导致基于感兴趣体元的孔隙定量分析结果与整个团聚体的实际孔隙结构存在较大偏差，无法得到正确的分析结果。

尽管目前有研究采用将形态滤波和掩膜技术相结合的方式来提取完整土壤团聚体的孔隙结构，但该方法对团聚体连通孔隙的大小和形态有严格的要求。当土壤团聚体中与外部空气背景连通的孔隙尺寸较大或者形貌较为复杂时，该方法会在图像中引入大量的噪声，产生较大的误差，因此具有很大的局限性。

基于上述情况，亟需建立一种提取整个土壤团聚体孔隙结构的方法来提高计算精度，解决土壤结构研究中的问题。同时需要在保证计算精度的前提下对计算模块的关键参数进行优化，以缩短计算时间，提高计算效率。

发明内容

本发明的目的为提供一种提取CT数字图像中整个土壤团聚体孔隙结构的方法，给土壤团聚体孔隙结构研究带来质的飞跃，不但能极大的提高计算精度，而且能够完成土壤团聚体结构-功能相互关联分析，毛管压曲线计算等原本无法进行的研究，解决了土壤团聚体结构研究中的重要难题。

为了实现上述目的，本发明提供的提取CT数字图像中整个土壤团聚体孔隙结构的方法，包括以下步骤：

(1)获取土壤团聚体的CT数字图像，并对图像进行预处理；

(2)根据提图像大小和连通度两个特征进行参数优化，并利用环境光遮蔽计算方法提取土壤聚体的孔隙部分。

上述技术方案中，通过环境光遮蔽计算方法对土壤团聚体图像进行分割时，对计算模块的关键参数进行优化，以缩短计算时间，提高计算效率。能够大幅度的提高图像处理效率，缩短运算时间，从而实现整个团聚体孔隙的快速提取。

作为优选，步骤(1)中，对图像进行预处理包括：去除不包含团聚体信息的多余图像，以及对土壤团聚体图像进行分割，区分图像中的孔隙和固相两部分，并提取出其中的固相部分。

作为优选，根据CT图像灰度值的不同，对图像中的土壤固相部分和孔隙部分进行识别，并设置合适的阈值提取固相部分。

作为优选，还包括对提取出的固相部分的二值化图像进行保存。

作为优选，步骤(2)中，根据提取出的固相部分的图像的特征进行参数优化包括：