木质碳纤维复合材料的边缘检测方法比较

张延林，王 娜

(东北林业大学 机电工程学院，哈尔滨 150040)

近年来材料科学发展迅速，碳纤维复合材料满足了如今人们对木质材料高性能的要求，使得该领域研究成为热点。其微观结构是可设计的，从而决定其宏观性能好坏。制备木质碳纤维复合材料时，碳纤维的质量轻、表面光滑的特性使得其很难用胶将板材和木质纤维均匀的混合在一起制成碳纤维分布均匀的样板，而使得板材各部分电阻率不同，引起板材不同位置电阻差异大，整体电学性能不稳定等问题。

高效而准确的观察出碳纤维在复合材料的分布情况能够确定板材是否具有良好性能；本文利用图像处理技术对木质碳纤维复合材料的样板电镜图像研究，提取出样本碳纤维的图像，在此过程中，边缘检测出碳纤维边缘图像是很重要的过程。

1 碳纤维复合材料样本的预处理

样本材料的边缘检测具有如下难题：目标和背景混响，对比度低，难以分辨；图像的边缘连续性差，存在断裂现象，是典型的弱边界图像；原始图存在大量的噪声。所以，要实现样本材料的精确分割，要对图像进行增强、去噪等预处理，及分割等处理。

该预处理过程包括灰度变换、直方图均衡化和中值滤波[1]；此研究采用灰度直方图来把样本像素分成若干等级，每一等级对应像素数和图像整体像素数做比值来表示该灰度级出现的概率，该概率用直方图的形式表示(如图1所示)。

由灰度直方图的灰度分布范围可以看到其门限为[40，255]，可以通过灰度变换将其扩展到[0，255]，从而有效的增强图像的对比度，由于图像存在噪声信息，需要在分割前对图像进行中值滤波使图像平滑，消除噪声的影响；在这里利用7×7模板进行中值滤波[2]，预处理后图象如图2所示。

图1 概率直方图

图2 预处理后图像

2 边缘检测方法比较

2.1 sobel算子

Sobel算子的本质是将每个像素点的4个领域进行加权，求加权平均值用公式(1)计算，从而达到对噪声进行平滑的目的；之后通过微分求取梯度。选取一个最合适的阈值T，g>T时，(i，j)即为边缘点。

G(x,y)=|Δxf|+|Δyf|=|f(x-1,y-1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)-f(x-1,y+1)-2f(x,y-1)-f(x+1,y+1)|+|f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)-f(x+1,y-1)-2f(x+1,y)-f(x+1,y+1)|。

(1)

Sobel算子的卷积计算核如图3和图4所示，选图像一点置于该核做卷积运算，图3用于垂直边缘，图4用于水平边缘卷积，所得最大值即是这一点的输出值，该输出值便是指定图像的边缘幅度图像[3]。

图3垂直边缘

Fig.3 The vertical edges

图4水平边缘

Fig.4 The level of the edges

2.2 robert算子

该算子通过局部差分算子查询边缘，如图5所示为该算子的模板，robert算子求取对角方向2像素的差用公式(2)计算，根据相互垂直方向的差分来得到梯度值[4]。

Δxf=f(x,y)-f(x-1,y-1)，

Δyf=f(x,y)-f(x-1,y-1)。

(2)

(3)

该算子以{x-1/2，y-1/2}作为核心，度量这一核心点处45度和135度的灰度变换，取一个值T，G(x，y)>T时，(x，y)为阶跃状边缘点。Robert边缘检测算子相当于利用模板对图像进行卷积。

图5算子模板

Fig.5 Operator template

2.3 canny算子

该算子通过寻找图像梯度(高斯一阶微分计算得)的局部极大值，在canny算法中使用双阈值法来判别强弱边缘，输出是弱边缘和强边缘连接的轮廓边缘，这一特征使得canny算法基本不受噪声的影响[5]。

梯度矢量模：M=|M(x,y)n·f(x,y)|。

该算法检测边缘的关键在于选取gauss滤波器领域范围和合适的阈值，前者决定对噪声抑制是否最佳[6]。

2.4 利用二值图像的数学形态学提取边缘

在利用二值图像提取边缘信息的时候，通常用数学形态学表述；数学形态学基本运算包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，运算的有效集合，可以得到图像所需的内容。图像的边缘检测可以运用形态学梯度算子完成，在边缘检测过程中若某一点梯度值打则这点是边缘点，形态学检测有以下3种算子[4]。

(1)腐蚀型。该运算可以使处理图像收缩，选择某个元素，对该图像进行腐蚀，用原图像减去腐蚀处理的图像时，得到的差为图像的边缘，该运算方式即被称为腐蚀型算子。这种运算得到的是图像的内边缘，具体公式如下[7]：

Grad1(f)=f-(fΘB)。

(2)膨胀型。该运算时将原图进行扩展，选择某一元素对图像进行膨胀处理。膨胀处理后图像与原图像相减差值被看做图像的边缘，这种运算公式(如下)称为膨胀型算子，这种算子得到的是图像的外边缘[8-10]。

Grad2(f)=(f⊕B)-f。

(3)膨胀腐蚀型。有噪声存在时，膨胀腐蚀的运算实质是将用以上2种算子进行提取的结构进行叠加，减小噪声对边缘的影响。具体公式如下：

Grad3(f)=(f⊕B)-(fΘB)。

2.5 边缘检测方法比较

根据上述方法，利用matlab对预处理后的图像进行边缘检测，得到图像如图6所示。

图6 边缘检测图像

由图6可知：sobel算子对噪声具有一定的平滑作用，其缺点是有伪边缘和边缘不联系等问题，边缘的定位也不是很准确；roberts算子在定位上强于sobel算子，但其检测的边缘较粗，图像背景的提取也比较差；canny算子利用高斯函数对图像进行平滑处理，同时采用了双阈值算法检测和连接边缘，对噪声抑制能力要大于前2个，比之前几个，抗噪能力要更强一些，但如图5所示，依旧参杂很多背景杂质；而二值形态学方法可以去除不感兴趣区域，切断细长的搭接，提取出目标中碳纤维的轮廓，更好的提取测量到所需特征值。

3 结 论

本文分别对图像进行了sobel算子、roberts算子、canny算子和二值形态学方法对碳纤维复合材料进行边缘检测，在含有木质纤维和胶体等杂质中有效提取出碳纤维的边缘，对图像进行预处理后(灰度变换、中值滤波)，用matlab对预处理图像进行边缘检测，比较几种方法更有利于进行提取特征值；从中得出二值形态学可以克服大量噪声对图像提取的影响，对碳纤维复合材料特征提取意义重大，为其提取特征提供了重要的技术支持。

【参 考 文 献】

[1]贾永刚.基于图像处理的材料细观结构分析方法研究[D].哈尔滨：东北林业大学，2006.

[2]张冬妍，郐洪杰，孙丽萍，等.短切碳纤维木质复合材料导电性能数值分析[J].东北林业大学学报，2011，39(2)：109-111.

[3]王家文.图形图像处理[M].北京：国防工业出版社，2004.

[4]陈爱军，董光辉，夏 宇.数字图像处理及其matlab实现[M].哈尔滨：东北林业大学出版社，2008.

[5]王郑耀.数字图像的边缘检测[D].西安：西安交通大学，2003.

[6]雷丽珍.数字图像边缘检测方法的探讨[J].测绘通报，2006(3)：40-42.

[7]孙丽萍，刘 实，郐洪杰.碳纤维木质复合材料sem图像分割与性能微观表征研究[J].林业科技，2013，30(2)：30-36.

[8]何东健.数字图像处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2003.

[9]罗 勇，张 华.基于canny边缘检测算子和去除小物体算法的熔池图像处理[J].焊接，2005(4)：17-20.

[10]基于matlab的奶牛数字图像边缘的提取[J]农机化研究2011(2)：23-26.

[11]李 超，李兆刚，李凤日.我国非木质林产品资源现状及其分类体系的研究[J].森林工程，2011，27(5)：1-7.