【碩士】基于圖像處理的隧道掌子面地質信息研究【2009】

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內容簡介

　　學科專業(yè)：計算機應用技術　　授予學位：工學碩士　　學位授予單位：西南交通大學　　學位年度： 2009年　　基于圖像處理的隧道掌子面地質信息研究是采用現(xiàn)代計算機圖像處理技術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情況，為隧道設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，已形成一些能夠應用到工程中的掌子面圖像處理系統(tǒng)。國內的研究起步較晚，許多相關研究還不成熟，難以達到真正實用化的目的。　　本文以圖像處理技術為核心對隧道掌子面圖像進一步研究。首先，結合經(jīng)典的圖像處理算法研究掌子面圖像結構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)學形態(tài)學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，利用蕕取的結構面邊界提取掌子面巖石質量指標、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)絡圖像模式識別技術進行巖體識別。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)。　　最后，本文對研究算法結合實際情況進行應用，實驗結果表明：邊界自動提取算法能較完整的提取掌子面結構面邊界，經(jīng)過一定的修正并加入結構面產(chǎn)狀信息即可生成地質素描圖；根據(jù)提取的掌子面結構面特征參數(shù)實現(xiàn)對掌子面巖體的自動分析與評價；經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠較準確的識別巖性?！　?

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