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文檔簡介
1、基于圖像處理的隧道掌子面地質(zhì)信息研究是采用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對隧道掌子面圖像進(jìn)行分析和研究,掌握開挖出露的掌子面及其前方的地質(zhì)情況,為隧道設(shè)計(jì)與施工提供必要的參考信息。國外對隧道掌子面圖像研究較多,已形成一些能夠應(yīng)用到工程中的掌子面圖像處理系統(tǒng)。國內(nèi)的研究起步較晚,許多相關(guān)研究還不成熟,難以達(dá)到真正實(shí)用化的目的。 本文以圖像處理技術(shù)為核心對隧道掌子面圖像進(jìn)一步研究。首先,結(jié)合經(jīng)典的圖像處理算法研究掌子面圖像結(jié)構(gòu)面邊界自動提取
2、方法。該方法引入定位精度高和抗噪能力強(qiáng)的Canny算子進(jìn)行邊緣檢測;采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法對檢測出的邊界進(jìn)行細(xì)化處理,得到單像素寬邊界。在圖像邊界提取過程中,重點(diǎn)研究了掌子面圖像單點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)去除算法、邊界自動連接算法和邊界篩選算法分別用來減少單點(diǎn)噪聲和偽連接、實(shí)現(xiàn)不連續(xù)邊界自動連接以及對邊界線連接后存在的噪聲、偽邊界等做進(jìn)一步處理。接著,利用獲取的結(jié)構(gòu)面邊界提取掌子面巖石質(zhì)量指標(biāo)、單位面積裂隙長度及平均裂隙間距等掌子面圍巖參數(shù),實(shí)現(xiàn)掌子面
3、巖體的自動評價。然后,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模式識別技術(shù)進(jìn)行巖體識別。在分析局部巖體圖像特征時,采用了紋理描述符和空間頻率測量SFM(Spatial Frequency Measurement)。 最后,本文對研究算法結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行應(yīng)用,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:邊界自動提取算法能較完整的提取掌子面結(jié)構(gòu)面邊界,經(jīng)過一定的修正并加入結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀信息即可生成地質(zhì)素描圖;根據(jù)提取的掌子面結(jié)構(gòu)面特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)對掌子面巖體的自動分析與評價;經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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