【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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內(nèi)容簡介

　　學(xué)科專業(yè)：計算機應(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)代計算機圖像處理技術(shù)對隧道掌子面圖像進行分析和研究，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，難以達到真正實用化的目的。　　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)面邊界自動提取方法。該方法引入定位精度高和抗噪能力強的Canny算子進行邊緣檢測；采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細化算法對檢測出的邊界進行細化處理，得到單像素寬邊界。在圖像邊界提取過程中，重點研究了掌子面圖像單點和節(jié)點去除算法、邊界自動連接算法和邊界篩選算法分別用來減少單點噪聲和偽連接、實現(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、單位面積裂隙長度及平均裂隙間距等掌子面圍巖參數(shù)，實現(xiàn)掌子面巖體的自動評價。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)?！　∽詈螅疚膶ρ芯克惴ńY(jié)合實際情況進行應(yīng)用，實驗結(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)模型能夠較準確的識別巖性?！　?

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