1.3金相显微摄影与图像分析

显微照相是把所要研究的组织拍摄下来，以便较长时间地保存和研究。计算机技术、数码技术及信息技术的快速发展为金相技术提供了更快、更好的新方法。传统获得金相照片的方法是在光学显微镜上加普通照相机，经过拍照（负片）—底片冲洗—底片晾干—相纸曝光—相纸冲洗—烘干—剪裁等大量耗时的暗室工作才能完成。现在借助于数码技术与计算机技术，可采用普通光学显微镜+光学硬件接口+数码相机+计算机+应用软件包完成金相照片的获取、自动标定、存储、查询、打印输出等工作。这样既取消了大量繁杂的暗室工作，又节省了材料，并使照片的保存、查询、传输管理实现了计算机管理，操作上更加便利和轻松。

图像分析技术（或图像处理技术）由获取图像技术（即数码照相或摄像）和图像分析（即组织定量分析）两部分组成。同时，人工组织定量分析（定量金相）也基本由图像分析软件完成。下面介绍显微数码照相及图像分析技术，主要包括图像处理、基于软件的组织定量分析技术。显微照相涉及照相时显微镜内光路与观察时的光路差异和数码图像获取两方面的知识。

1.3.1 显微摄影的技术要点

1.试样的要求

与普通显微观察相比，对摄影试样提出了较高的要求：一是样品磨面上的磨痕及其他缺陷要尽量少或没有。高倍摄影较低倍摄影时要求更高；二是试样的浸蚀应均匀、适度。低倍摄影可稍深些，高倍摄影应浅一些。照片的反差不能靠深浸蚀法增加，否则会损失显微组织的细节；三是试样浸蚀后应立即进行摄影，以免表面污损减小反差。

2.滤色片的使用

显微摄影时正确选用滤色片可以加强显微组织衬度，吸收散射的蓝紫光使远景清晰等，因此滤色片是摄影时的重要工具。这里仅给出欲增加显微组织（黑白）的衬度，使组织中某相变为暗黑色调时应选用的滤色片，见表1-10。

表1-10 根据需要增加衬度的相的颜色确定应选用的滤色片

3.敏感色片的使用

敏感色片与偏光的有效结合是得到彩色图像的重要环节。在必要的时候选择合适的敏感色片可以产生一些奇异的效果。

1.3.2 数码照相系统

1.3.2.1 系统构成

数码照相系统的一般配置如图1-13所示，硬件部分由光学显微镜、计算机、图像监视器、图像复制机、摄像头、计算机内载图像采集卡、打印机等组成。软件部分由一些专用的图像分析软件构成。系统中最重要的技术参数是摄像头的像素指标，像素是指组成图像的元素数。像素高低对采集的图像质量起决定作用，摄像头的像素越高，图像的分辨率就越高。摄像头的像素一般从几十万到几百万。金相照片一般选择500万以上像素的数码相机来拍照。

图1-13 数码相机系统

a）数码采集金相显微镜系统框图 b）数码图像系统

1.3.2.2 工作原理

数码图像系统一般在Windows下运行，界面直观，操作简便；借助通用的Photoshop软件或专用的软件进行图像采集及处理。工作原理主要是利用摄像头通过专门接口与显微镜相连，把放大的试样场像依次从复制机、计算机传送到监视器上，同时利用计算机内载图像转换卡将模拟信号转换成数字信号，由计算机的图像分析软件对图像进行分析。

与传统金相方法比较，数码照相技术体现了以下特点：

1）多人同时观察图像。利用视频监视器可多人观察，金相分析更直接；而传统方法在同一时间只能一人观测。

2）图像处理定量化。利用图像分析软件可以使原来用目测估计的视场得到具体量化的数据，使分析结构更具有科学性和客观性，属于定量分析，而大部分传统金相分析为定性分析。

3）图像保存信息化和高效率。利用计算机保存图像文件，能够保证图像不失真和传递迅速，随着互联网的广泛应用，可实现信息共享，传统方法却不易实现。

4）金相处理的经济化。利用该系统进行图像拍摄，减少洗相、印相所用的各种材料，可大大节省实验经费，减少工作时间，提高工作效率。

1.3.3 数码显微摄影与图像分析

数码显微摄影主要由从显微镜获取图像、图像处理和图像分析组成。自动图像分析步骤见表1-11。

表1-11 图像分析技术基本步骤

1.3.3.1 图像获取

图像获取是通过照相机或数码照相机得到想要的图像。因为可选择的照相机类型很多，所以视频显微系统要有很好的兼容性。黑白或彩色模拟信号CCD照相机是最常用的设备。串口视频（Y/C or S—Video）和合成视频信号及其他类型的视频信号如NTSC、PAL和SECAM都可以支持。图像可以实时调整亮度、反差和色彩饱和度。模拟输出的照相信号由一个模拟数字转换器转换成数字信号。数码相机可以用SCSI或USB直接连接到计算机。

获取的图像可以按位图或矢量模式保存。用于科学研究的图像主要以位图格式存储，它由横向和纵向像素点构成。当放大图像观察细节时，每一个单个像素点就变得明显了。像素是图像最小组成部分，也是计算机、打印机或显示器显示控制的基础。在显示器上的一副图像是由成千上万个像素构成，它们一个一个紧密地排在一起。

每一个像素在存储时被存成一个或多个数据字节。如果图像是单色的（黑白），那么一个字节就足够存储一个像素的信息了。如果图像是彩色的或用不同的灰度级别来区分，那么更多的字节被用来储存彩色和灰度信息。当使用灰度标准时，有256级灰度，从0开始到255，0代表黑，255代表白。图像储存时，同时储存X和Y的位置和0-255之间的一个数字。对彩色图像，有两种最常用的色彩模式RGB和HLS，用来数字化其代表的颜色。每一个像素都要求存储3个数据，特别是X和Y的位置，以方便重建图像。同一像素密度的条件下，彩色图像要比灰度图像大得多。RGB模式基于三基色原理——红、绿和蓝，它们以不同比例混合就能得到不同的颜色。就像添加剂一样，三个颜色一样多时呈白色，三个颜色全无时呈黑色。三基色每个都用0-255的数值来划分。每种颜色都是不同数值的三基色的综合结果。例如，纯红是红色255，绿色0，蓝色0的结果；黄色是红255，绿255，蓝0的结果。该体系模型就像一个立方体，有三个单独的方向，红、绿和蓝三色悬跨在空间。立方体对角线包含的亮度，换句话就是特别亮或暗即无色。HLS模式使用的是颜色、明亮和饱和。Hue是彩色色调。例如，一种腐蚀剂可能把不同的相染成同一色度的棕色或蓝色。饱和是对色彩的一个补充，它描绘色彩的明亮或纯度。明亮是用来描述光线的密度，看上去就如同灰度等级一样，0代表黑，255代表白。

表1-12列出了一些通用的图像字节深度与色彩的关系。表1-13列举了9种不同颜色对应的像素数值。

表1-12 一些通用的图像字节深度与色彩的关系

表1-13 9种不同颜色在色彩模式下的像素数值

解析度是图像分析系统最重要的考核指标。数码显微镜的解析度是指显微镜自身的分辨率和照相机的分辨率。清晰的数码图像必须依靠大量的像素来实现。通常像素从640×480到3840×3072，两个数的乘积就是需要显示该图像的像素值。因为大的像素产生清晰的图像，所以人们总是喜欢用最大的分辨率来捕获图像，其实没有必要这样做，因为这将需要大量的存储空间，另外也不方便放在网页上或电子邮件传送，所以应根据目的选择恰当的分辨率图像。

为了进行测量，图像或图像源应首先经过尺寸校验。校验是利用已知指定的长度来计算像素数量。当使用光学显微镜时，这个操作是用载物台校验标尺来校验的。每个物镜都有唯一的校验修正系数。如果不知道照相机的像素比例，那么可以通过同时校验X方向和Y方向来加以确定。如果已经知道像素比例，那么仅校验X方向就可以了。这种校验方法对每一个物镜或每一个放大倍率都要执行，该方法也可校验由其他图像源输入的图像。唯一的要求是要有一个已知大小尺寸的东西在图像里，通常标尺是最好的选择。

1.3.3.2 图像净化

图像的净化就是图像的强化，主要通过灰度滤色片来实现。滤色片具有几种功能：边缘检测、图像强化、灰度修正。图像的净化主要是修正整个图像的像素值，通过两种方法来完成：调整反差和亮度的偏差或者与相邻的像素进行比较。典型的相邻尺寸正方形像素有3×3，5×5，7×7等，最明确的需求是提高局部（如相界）的对比反差。多数情况下，使用相邻转换滤色片造成更窄的灰度分布，从而使随后的分析更容易。