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孔壁鉆孔圖像的結(jié)構(gòu)面參數(shù)提取方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-05 04:24

  本文選題:鉆孔攝像 切入點(diǎn):鉆孔圖像 出處:《巖土力學(xué)》2017年10期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為了提升巖體結(jié)構(gòu)面參數(shù)提取的自動(dòng)化程度以及準(zhǔn)確性,結(jié)合鉆孔圖像中巖體結(jié)構(gòu)面的特性,開(kāi)展了適用于結(jié)構(gòu)面圖像預(yù)處理和結(jié)構(gòu)面參數(shù)提取的方法研究。首先,采用自適應(yīng)中值濾波法對(duì)鉆孔圖像進(jìn)行去噪處理,通過(guò)對(duì)梯度算子法和最大類間方差法的圖像分割進(jìn)行比較,提出了更適用于實(shí)際鉆孔圖像分割的改進(jìn)方差法,即結(jié)合梯度算子與最大類間方差法;然后對(duì)分割后的圖像進(jìn)行Canny算子邊緣檢測(cè);最后,通過(guò)多項(xiàng)式曲線擬合獲得結(jié)構(gòu)面的正弦曲線,從而計(jì)算出巖體結(jié)構(gòu)面的參數(shù)——傾向、傾角和隙寬。通過(guò)將提取方法與傳統(tǒng)的手動(dòng)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,其結(jié)果表明:提取方法獲取的參數(shù)較為精確。從而證明了該結(jié)構(gòu)面參數(shù)提取方法具有可行性和準(zhǔn)確性,且提取效率高于傳統(tǒng)的手動(dòng)識(shí)別。
[Abstract]:In order to improve the degree of automation and accuracy of parameter extraction of rock structure plane, combining the characteristics of rock mass structure plane in borehole image, the methods suitable for image preprocessing and parameter extraction of structural plane are studied. The adaptive median filtering method is used to de-noising the borehole image. By comparing the gradient operator method and the maximum inter-class variance method, an improved variance method is proposed, which is more suitable for the actual borehole image segmentation. That is, combining gradient operator with the maximum inter-class variance method; then the edge of the segmented image is detected by Canny operator; finally, the sine curve of the structural plane is obtained by polynomial curve fitting, and the parameter-tendency of the rock mass structural plane is calculated. By comparing the extraction method with the traditional manual recognition results, the results show that the parameters obtained by the extraction method are more accurate, thus proving the feasibility and accuracy of the structure surface parameter extraction method. And the extraction efficiency is higher than the traditional manual recognition.
【作者單位】: 中國(guó)科學(xué)院武漢巖土力學(xué)研究所巖土力學(xué)與工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【分類號(hào)】:TU45

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本文編號(hào):1568738

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