基于小波的巖石節(jié)理裂隙圖像處理.pdf

1、巖石節(jié)理裂隙在巖石工程中具有重要作用。例如當(dāng)放射性物質(zhì)掩埋后，巖石節(jié)理就成為放射性物質(zhì)泄漏的主要途徑；在其它如工程爆破、隧道挖掘等巖石工程中，檢測(cè)巖石節(jié)理裂隙也是其中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。因而，圖像處理在巖石節(jié)理裂隙檢測(cè)中具有十分廣闊的應(yīng)用前景。小波分析是目前國(guó)際上最新的時(shí)頻分析工具，在信號(hào)處理方面有著廣泛地應(yīng)用，本文著重討論基于小波變換的基本理論及其在圖像處理中的應(yīng)用。有多種方法可以獲取巖石節(jié)理裂隙圖像。使用紫外線輻射巖石可以獲得巖石內(nèi)部非

2、常清晰的裂隙圖像，而使用可見光可以獲得巖石表面的紋理信息和裂隙圖像，且成本低廉，因而獲得廣泛的應(yīng)用。
　　 本文針對(duì)巖石節(jié)理裂隙紫外圖像，提出一種基于多尺度乘積的小波邊緣檢測(cè)算法。將紫外圖像灰度化后，對(duì)其進(jìn)行分區(qū)域：全亮區(qū)域、全暗區(qū)域和過渡區(qū)域檢測(cè)。通過對(duì)相鄰尺度的乘積運(yùn)算后，既可增強(qiáng)邊緣信息的強(qiáng)度，又可以減少噪聲引起的干擾。這種邊緣檢測(cè)方法不僅適用于巖石節(jié)理裂隙檢測(cè)，同樣適用于其它圖像的邊緣檢測(cè)。針對(duì)巖石節(jié)理裂隙圖像色彩復(fù)雜、

3、紋理噪聲較多且?guī)в星懈罴y理等特點(diǎn)，提出一種基于四元數(shù)與小波的巖石節(jié)理裂隙檢測(cè)算法。將不同尺度四元數(shù)卷積模板與彩色圖像進(jìn)行卷積后，可以獲得矢量旋轉(zhuǎn)后的和，假如矢量相差不是太遠(yuǎn)，則卷積后離灰度線較近；假如兩個(gè)矢量相差較大，則卷積后呈彩色邊緣狀。最后，使用點(diǎn)積獲得信噪比較高的邊緣信息，再結(jié)合灰度圖像的微分，并利用模極大抑制獲得彩色圖像邊緣。該算法能有效地抑制噪聲，并能準(zhǔn)確定位到巖石實(shí)際邊緣。由于巖石節(jié)理裂隙的可見光圖像和紫外圖像邊緣具有互補(bǔ)作

4、用。圖像融合能夠同時(shí)表達(dá)這兩種性質(zhì)差別較大的圖像，本文提出一種基于IHS變換的小波融合算法。通過融合紫外圖像的不同區(qū)域，既融入了紫外圖像清晰的邊緣，也減少了可見光圖像細(xì)節(jié)信息的損失。為了校正運(yùn)動(dòng)模糊引起的圖像降質(zhì)，本文提出一種基于估值的運(yùn)動(dòng)圖像去模糊算法。先對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像進(jìn)行抽樣，抽樣后的各子圖像在運(yùn)動(dòng)方向上的象素之和接近相等。再用某一個(gè)選定初始值來計(jì)算恢復(fù)圖像，最后根據(jù)這些象素值來修改初始值，從而使其收斂于原始圖像象素值。運(yùn)動(dòng)去模糊算