第1章 岩石三维结构观测技术
岩石是地球浅部*主要的介质，是由不同矿物以不同颗粒形态构成的集合体。岩石的识别和分类主要依据其中矿物成分、形态、大小及相互结构。
随着时代的发展、科学技术的进步，岩石观测技术从运用普通的放大镜发展到运用偏光显微镜和高倍电子显微镜，但这些技术都只能观测岩石的二维结构。近二三十年发展起来的微观层析成像技术可以提供岩石内部三维数字化的结构图像，相对二维观测是一个极大的进步。二维的显微观测技术已经成为岩石鉴定和识别的必备手段，其原理和使用方法在大量文献中有过介绍，本书不再赘述。本章介绍获取岩石三维图像所采用的计算机层析成像技术，包括基本原理、设备、图像特征等内容，为后面章节具体岩石三维结构的展示和分析奠定基础。
1.1 微观层析成像技术
计算机层析成像（computed tomography，CT）技术是一种无损伤地获得样品内部结构的技术，于20世纪70年代发展起来并应用于医学检测，即众所周知的计算机体层成像。利用相同的原理，通过不断的技术改进，目前CT图像分辨率达到微米甚至纳米量级，称为微观层析成像（microtomography）技术，或称微观CT技术。微观CT技术应用于岩石结构观测具有三方面优势：①三维观测；②数字化图像；③样品无损伤。其中三维观测较二维观测提高了一个观测维度，使得观测更真实、完整；而数字化图像又使得我们可以利用计算机进行后期的处理和定量分析。
CT技术是X射线影像技术的推广。人们熟知的X射线照片，是X射线穿过物体后，物体中不同成分对射线的吸收不同，造成照片上呈现不同的灰度值；密度高的部位，如骨骼，显示为高灰度值（近于白色），而密度低的位置显示低灰度值（近于黑色）。X射线照片上每一个图像点的灰度值是一条X射线穿过物体后的综合效应。一个延伸尺度确定的密度异常体在均匀介质中，其位置靠近射线源端或靠近检测器端，产生的图像都是一样的。显然，如果想确定异常体的位置，需要获得不同角度入射的X射线照片。不同于经过医学研究获得大量认知的人体结构，一个毫无预知信息的复杂内部结构（如岩石中的孔隙）难以由少量不同方向的X射线照片确定。因此，CT扫描需要大量不同入射角的X射线照片，这些照片称为CT扫描的投影图像。利用这些投影图像，经过反演计算（图像重建）可以获得物体内部的三维结构信息。
因此，CT扫描的基本原理为：从射线源发射出X射线，射线穿过样品后在另一侧的探测器（即照相机）上记录下不同灰度值的图像；随后将样品旋转一个小角度，X射线从另一个方向射入，探测器将获得另外一个不同的灰度影像。通过一系列不同旋转方位的影像，借助重建算法可以获得样品内部三维结构的图像。射线源、样品台和探测器三者关系如图1-1所示，其中，X射线源可以为锥形X射线源和平行X射线源。
样品台控制样品的位置和旋转。为了能够准确反演样品内部三维结构，一般将样品旋转180°，每旋转0.1°～0.5°探测器获取一张X射线影像图，即CT扫描将获得360～1800张投影图像。
探测器即照相机，其像素决定了*终三维图像数据的大小。例如2000×2000像素的探测器，*后形成的三维图像数据就是20003大小，但是如果在图像重建过程中对投影图像进行了切割，*终的三维图像会小于20003。目前不少设备的探测器像素已经超过2000×2000像素，*高已达到4000×4000像素，所形成的三维图像数据达40003，未来可能还会进一步加大。这对图像处理设备和软件都提出了很高要求。
获取微观CT图像的设备主要有实验室CT扫描设备（提供锥形X射线源），以及大型设施同步辐射光源（提供平行射线源）。图1-2为一款实验室CT扫描设备和上海同步辐射光源鸟瞰图。图1-2（a）所示实验室CT扫描设备内部包含了射线源、样品台和探测器等各种部件。同步辐射光源是一种投资巨大、工程复杂的大型科学设施，进行微观CT扫描仅仅是其众多功能之一。
同步辐射光源包括直线加速器、同步助推器、电子储存环和若干线站。首先从阴极管中发射出电子，电子在直线加速器的高压交流电场作用下加速；高速电子注入同步助推器进一步加速；随后近于光速运动的电子注入周长从几百到一千多米的电子储存环，环上的电磁体和相关设备聚焦高速电子以保证电子以一个小线束的形态在环内高速运转；在储存环上可以设置多个出口，电子沿切线方向射出，在出口处建设的实验设施称为同步辐射光源的线站（beamline）。一个同步辐射光源可以有多达数十个不同功能的线站。将从电子储存环中射出的射线作为X射线源，建设相应的样品控制台和探测器，可构成一个同步辐射的CT实验线站。
一般实验室微观CT扫描设备的能量远低于同步辐射光源的量级，意味着探测器需要更长时间获得成像，因此采用实验室微观CT扫描设备进行扫描一般耗时更长。
1.2 CT图像特征
CT扫描的数据首先是一个三维数据。可以把三维数据体理解为由一系列二维切片图像依顺序叠置而成，每一张切片视觉上如同一张照片，但是在三维数据中的切片是具有一定厚度的。二维图片中*基本的单元为像素（pixel），三维图像数据中*基本的单位是像素的扩展，称为“体像素”（voxel，由volume和pixel两个词合成而来）。因此CT图像数据是由类似小立方体的体像素整齐排列叠置而成。
其次，CT图像数据是灰度数据，即每一个体像素对应一个可以由数字表示的灰度。灰度值数据的类型可有多种，*简单的8位整型数据的灰度值介于0～255，0对应黑色，255对应白色；16位数据可以为整型或浮点型，整型数据的范围介于0～65535；32位数据一般为浮点型，数据范围极大。灰度图像中，深色代表对X射线的吸收量低。孔隙和裂隙一般在图片中呈现为黑色，原子量（密度）小的矿物成分为灰色或深灰色，原子量（密度）大的矿物成分则往往表现为浅灰色或白色。
再次，分辨率，即每一个像素所对应的物体尺度，对于CT图像是一个非常重要的概念。图1-3为一圆柱状砂岩样品的水平切片图，其平面上像素为2000×2000，圆柱直径为5mm（5000μm），那么该图像的分辨率a为5000/2000=2.5（μm）。分辨率决定了所获得的数字图像能否识别待分析的结构。一般一个实体至少在某一个方向上包含3～5个体像素，该实体才能准确识别。高分辨率对应分辨率a较小，反之称为低分辨率，例如，分辨率分别为1μm和10μm的两个图像，前者称为高分辨率。很多情况下，为了分辨不同的结构，需要使用不同的分辨率，例如，花岗岩中长石和石英颗粒均较大，需要使用较低分辨率才能在图像中看到完整颗粒，但花岗岩中的孔隙非常小，需要高分辨率图像才能识别。
*后，由于探测器镜头像素的数量相对固定，意味着图像的分辨率越高（分辨率a越小），所能探测的样品尺度就越小。例如，获取纳米级分辨率图像，需要将样品加工到微米尺度；而微米级分辨率图像的样品尺度一般在毫米级别。
CT图像可能存在一些问题，*常见的有环状伪影和条状伪影。环状伪影即在图像的中心往外出现多个同心圆，这是图像中*常见的伪影之一，我们后面展示的具体图像中可以见到；条状伪影（或称为条纹干扰）一般是由物体内部成分对射线吸收差异太大造成的，如含有金属矿物颗粒时其周围往往形成放射状的条状伪影。
1.3 三维结构可视化
1.3.1 可视化技术
原始CT扫描结果是以数组形式存储的数据，数据以图形方式呈现的方案均可称为可视化。供数据呈现的媒体以二维平面为主，如纸张和屏幕。常见的曲线图、平面等值线图、直方图，以及以具体像素位置的灰度显示的点阵图（图1-3）等，都属于可视化的方案。这些方案用于呈现某些变量之间的关系或者二维结构形态，很好地将抽象数据具象化，给读者直观印象。
对三维结构的展示，其难度剧增。体绘制（volume rendering），又称体渲染，是显示三维结构特征的*有效技术手段。体渲染是一套将三维数据在二维平面上投影显示的技术。体渲染以体像素为基本操作单位，计算每个体像素对投影图像的影响。技术需求包括两点：①对空间模型定义一个假想的光源及视角。②定义每个像素的颜色及透明度，通常用RGBA 来定义每一个体像素的显示方式，这个定义也称为传递函数（transfer function）。传递函数定义不同灰度值的伪色彩和透明度。传递函数可以是一个简单的斜坡函数、分段线性函数或是任意变化关系。由此确定每个体像素的伪色彩及透明度并投影到二维平面（屏幕）上，产生逼真的立体视觉效果。通过调节伪色彩及透明度突出显示感兴趣的区域，帮助探索物体内部结构。
图1-4给出了体渲染及传递函数示例。图中首先显示一个圆柱状样品横截面原始灰度图像[图1-4（a）]和样品三维视图[图1-4（b）]。图1-4（c）为从样品中切割出的局部区域的体渲染效果，所采用的传递函数见图1-4（d），其中阴影区域为所切割局部区域灰度值的直方图，斜线的纵轴对应透明度。该传递函数的斜线左侧低右侧高，表示黑色部分完全透明、白色部分完全不透明。由于绝大部分影像透明度低，所以只能看到表面结构。
另外，从图1-4（d）中可以看到，直方图在该传递函数两端没有衰减为零，表明所定义的传递函数没有完全覆盖全部灰度值区间。在传递函数（两条竖线）范围内，可以调节颜色和透明度；在其范围以外，仅可以调节低于和高于指定灰度值范围的两个颜色，图中灰度条左右两端小方块即代表所采用的颜色，透明度均为0，不可调节。注意，这两个小方块均为白色，意味着图1-4（c）中白色包含了灰度值*低的孔隙和高密度矿物。
图1-4（e）重点显示灰度值较高的矿物，其余部分都设置为高透明度，所采用的传递函数见图1-4（f），其底部蓝色-绿色-黄色-粉红色的颜色变化，就是人为设定的与图1-4（d）底部灰度对应的伪色彩。图1-4（e）立方体中以绿色显示的浅色影像体积较大，将其设置为高透明度，可以观察到内部存在的孔隙（以白色显示）。
图1-4（g）为同时突出显示浅色和深色影像的体渲染效果，所采用的传递函数见图1-4（h）。该传递函数底部的伪色彩变化包含了蓝色-绿色-黄色的颜色定义，同时定义传递函数*小灰度值以外为粉红色[图1-4（h）左下角]，传递函数*大值以外定义为与*大值相同的黄色。因此，传递函数*小灰度值以外以粉红色表示的部分对应孔隙；传递函数范围内*小灰度值以深蓝色表示，对应裂缝；浅蓝色表示密度值较低的矿物；绿色表示密度较高的矿物；黄色表示密度*高的矿物。在该样品的体渲染图中可以清楚看到孔隙和高密度矿物共生的特点。
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