【碩士】基于圖像處理的隧道掌子面地質(zhì)信息研究【2009】

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　　學(xué)科專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)　　授予學(xué)位：工學(xué)碩士　　學(xué)位授予單位：西南交通大學(xué)　　學(xué)位年度： 2009年　　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(duì)隧道掌子面圖像進(jìn)行分析和研究，掌握開(kāi)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(guó)外對(duì)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(guó)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?！　”疚囊詧D像處理技術(shù)為核心對(duì)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(dòng)提取方法。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(cè)；采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法對(duì)檢測(cè)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(guò)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(dòng)連接算法和邊界篩選算法分別用來(lái)減少單點(diǎn)噪聲和偽連接、實(shí)現(xiàn)不連續(xù)邊界自動(dòng)連接以及對(duì)邊界線連接后存在的噪聲、偽邊界等做進(jìn)一步處理。接著，利用蕕取的結(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(zhǎng)度及平均裂隙間距等掌子面圍巖參數(shù)，實(shí)現(xiàn)掌子面巖體的自動(dòng)評(píng)價(jià)。然后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行巖體識(shí)別。在分析局部巖體圖像特征時(shí)，采用了紋理描述符和空間頻率測(cè)量SFM(Spatial Frequency Measurement)?！　∽詈螅疚膶?duì)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(dòng)提取算法能較完整的提取掌子面結(jié)構(gòu)面邊界，經(jīng)過(guò)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(duì)掌子面巖體的自動(dòng)分析與評(píng)價(jià)；經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較準(zhǔn)確的識(shí)別巖性?！　?

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