摘  要： 实现了柱状岩心360°表面成像。通过面阵CCD采集柱状岩心外表面图像，经过全局光照校正和畸变校正预处理，采用最佳拼接线算法拼接融合，完成整个柱状岩心表面图像重建，得到了高质量柱状岩心全景图。
关键词： 畸变校正；图像拼接；图像融合；360°柱面成像

　岩心是油气勘探开发研究工作中最关键、最直观的信息，也是反复使用的实物资料，油田石油地质分析数据和地球物理勘探的物理参数均来自于岩心[1]。肉眼观察岩心表面容易忽略一些细节，不易掌握岩心全部信息量，而且岩心易风化和破损，因此，采集岩心图像建立数据库，对地质石油部门是非常必要的一项工作。本文针对柱状岩心成像进行研究，通过面阵CCD采集柱状岩心外表面图像，经过全局光照校正和桶形校正预处理，采用最佳拼接线算法拼接融合，完成整个柱状岩心表面图像重建。
1 全局光照校正
　物体颜色因投射光线颜色发生改变而随着改变，在不同光线下CCD拍摄的图像会有不同的色温，而CCD不能像人眼一样自动修正光线的改变，因此在进行图像拼接融合之前，先进行图像全局光照校正。

　然后根据计算出来的3个通道的增益数，将柱状岩心样品图像像素点各分量与增益系数的乘积作为光照校正的输出，从而实现光照校正。
2 图像畸变校正算法
　本文采用的是面阵CCD，一方面因镜头等原因会造成图像畸变；另一方面待成像的物体为柱面，不是平面物体，因此成像时，当相机聚焦到某一平面时，其他平面的目标映射到像平面时会发生畸变。这些畸变将影响图像拼接，因此需恢复畸变后的各点在其柱面上的原始位置，即对畸变进行校正。
本文采用网格模板校正法[2]，基本思想是：通过在基准图像中获取一定的控制点和对应畸变图像的点来进行计算从而得到整个图像的畸变映射关系，然后根据已得映射关系对图像中所有像素点进行搬移，从而达到畸变校正的效果。

3.2 最佳拼接线算法
　当两幅图像配准完成后，接着采用最佳拼接缝法实现图像融合。先计算出两幅图像对应的重叠区域各点像素差，然后从重叠区域各行第一个像素点开始与上、下像素点比较。像素差最小的像素点作为此路线的节点，右移一列，重复此操作，直到完成最后一列的比较，计算出这条路线像素差之和。统计重叠区域中各路线像素差之和，像素差之和最小的路线即为最佳拼接线。找到最佳拼接线后，最佳拼接线上面的重叠区域部分取第一幅图像在该区域的值，最佳拼接线下面的重叠区域取第二幅图像在该区域的值，这样即可完成两幅图像的拼接融合。两幅图像拼接融合流程图如图1所示。

　本文实现了360°圆柱状岩心外表面图像采集及拼接融合，得到了柱状岩心的360°全景图，拼接融合效果较好，在石油勘测等工程上已得到应用。但目前主要针对小直径柱状岩心的拼接融合，对较大直径岩心的拼接融合，还需探索和实践。
参考文献
[1] 吴晓红，徐强.岩心扫描成像系统的设计与实现[J].西南民族学院学报（自然科学版），2002，28（1）：102-105.
[2] 冯伟.图像桶形畸变校正的研究与实现[D].北京：北方工业大学，2011.
[3] 吴开兴，段马丽.新的桶形畸变的点阵样板校正方法[J].计算机应用，2012，32（4）：1113-1115.
[4] 张显全，唐振军，卢江涛.基于线匹配的图像拼接[J].计算机科学，2005，32（1）：221-223.
[5] 林婧.基于序列图像的全景图像拼接技术的研究[D].沈阳：沈阳理工大学，2010.
[6] 朱广征，沈振康.一种改进的完全搜索块匹配算法[J].红外与激光工程，2004，33（4）：388-391.