基于數(shù)字圖像技術(shù)的巖體節(jié)理精細描述及應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)字照相和圖像處理技術(shù)是傳統(tǒng)膠片成像和近代光電技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)物，在1975年數(shù)碼相機誕生至今的三十余年間得到了飛速發(fā)展和普及，帶動了機器視覺、自動化、近景攝影測量等多個學(xué)科，形成了一套完整的學(xué)科體系，并以其高精度、低成本、自動化等優(yōu)勢得到了越來越廣的應(yīng)用。 本文將該技術(shù)應(yīng)用到巖土工程中，主要研究了基于二維和三維數(shù)字圖像的巖體節(jié)理精細描述方法。
　　 首先對公路邊坡裸露巖體和新奧法巖石隧道開挖掌子面等大面積巖體面為例，分別根據(jù)拍攝對

2、象自身的特點選用相機、鏡頭、光源及其他輔助設(shè)備進行拍攝，獲取具有一致性特征、易于實現(xiàn)自動化處理的巖體面圖像。針對環(huán)境惡劣的在建新奧法巖石隧道掌子面拍攝困難的問題提出基于近紅外照相技術(shù)的圖像獲取方法，在惡劣的環(huán)境條件下成功的拍攝得到了清晰的掌子面照片。
　　 根據(jù)所獲圖像特征論述了與其相適應(yīng)的圖像預(yù)處理方法。根據(jù)識別目標(biāo)對圖像分辨率進行調(diào)整；根據(jù)相機標(biāo)定所得內(nèi)部參數(shù)校正鏡頭畸變；使用輔助參照物校正拍攝過程中的射影畸變，并得到校正后

3、圖像與實物的變換比例；通過圖像平滑、灰度拉伸等算法對圖像進行增強處理；對曝光不均勻圖像進行均衡化處理。在預(yù)處理之后敘述了閾值分割、霍夫變換、線檢測、邊緣檢測等圖像分割方法的原理和應(yīng)用。
　　 對巖體節(jié)理和干擾項在圖像上的表現(xiàn)形式進行分析，論述了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)理識別方法的必要性和可行性。分別使用線檢測和邊緣檢測方法對不同角度拍攝的巖體圖像進行圖像分割，分析分割結(jié)果中節(jié)理與干擾項特征在灰度和彩色圖像空間中所表現(xiàn)出的差異，總結(jié)出1

4、4個線檢測圖像分割區(qū)間對應(yīng)參數(shù)或18個邊緣檢測圖像分割區(qū)間對應(yīng)參數(shù)。建立三層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)人工指定樣本進行訓(xùn)練，并通過訓(xùn)練所得網(wǎng)絡(luò)模型對圖像分割結(jié)果進行節(jié)理識別，達到90％以上的識別率。進一步研究根據(jù)識別結(jié)果在圖像上對節(jié)理跡長、間距、張開度等參數(shù)進行自動測量的方法。
　　 針對二維圖像上無法獲取巖體節(jié)理產(chǎn)狀信息等問題引入計算機視覺領(lǐng)域的雙目三維重構(gòu)方法。描述了基于立體像對的雙目三維重構(gòu)原理，考慮雙目系統(tǒng)無法對遠距離、

5、大面積巖體進行精確重構(gòu)的缺陷實現(xiàn)了基于單相機的雙目三維重構(gòu)系統(tǒng)。選用Sony a350單反數(shù)碼相機及Sony20F2.8定焦鏡頭進行巖體面立體像對獲取，為了在拍攝過程中固定相機內(nèi)參鎖定了定焦鏡頭的變焦環(huán)。使用雙目三維重構(gòu)系統(tǒng)根據(jù)邊坡巖體面和巖石隧道掌子面立體像對分別進行重構(gòu)得到巖體三維數(shù)字圖像。
　　 基于當(dāng)前根據(jù)巖體三維數(shù)字圖像進行節(jié)理產(chǎn)狀測量的方法的不足，提出一種新的相機姿態(tài)獲取方法，對該方法測量誤差帶來的節(jié)理產(chǎn)狀測量誤差進

6、行分析，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了巖體節(jié)理產(chǎn)狀完全非接觸測量。使用該方法對某邊坡巖體節(jié)理產(chǎn)狀進行測量，與地質(zhì)羅盤測量結(jié)果進行比較確定該方法的測量誤差，并通過對比證明該方法測量精度不亞于國外同類方法。
　　 根據(jù)巖體面雙面三維重構(gòu)過程中能否充分提供相關(guān)參數(shù)提出基于巖體三維數(shù)字圖像的分層工程應(yīng)用，即輔助巖體分級、節(jié)理產(chǎn)狀測量和輔助節(jié)理測量三個應(yīng)用層次。輔助圍巖分級僅需相機內(nèi)參和巖體面立體像對；節(jié)理產(chǎn)狀測量在此基礎(chǔ)上還需要左（右）相機在世界坐